美國加州，自動駕駛路測圣地。

自從加州車管局(DMV)開始發(fā)放自動駕駛路測牌照以來，他們便要求進行測試的自動駕駛車要上報所有的交通事故——無論車輛是在自動駕駛模式下還是手動駕駛過程中。

而上報事故的表單中，信息也足夠豐富，不僅包括事故發(fā)生時間地點，還有對事故過程的描述，車輛損壞位置以及狀況的評估。

2014年以來，加州車管局共輯錄了114起自動駕駛車輛事故。車東西從中找到了許多有趣的信息，不僅可能包括各家自動駕駛公司的大致實力，還有他們可能的短板、以及一些所有無人車面臨的共同難題，當然，還有一些有趣的“花絮”：

例如無人車遭遇醉漢砸車、出租車司機敲窗泄憤。

12家無人車公司“惹禍”114起，大多數(shù)人類背鍋

根據(jù)車東西的統(tǒng)計，在加州近幾年的自動駕駛汽車事故中，一共有12家企業(yè)在表單中留名，他們分別是：

谷歌Waymo、通用Cruise、Zoox、蘋果、TRI(豐田研究所)、Aurora、景馳(現(xiàn)已更名WeRide)、Drive.ai、UATC(Uber)、Cruise Automation(被通用收購前的Cruise)、日產(chǎn)、德爾福。

1、無人車車禍涉12家公司 事故數(shù)連年增長

在5年時間中，總共發(fā)生了114起與這12家公司相關(guān)的無人車事故。隨自動駕駛發(fā)展、路測的推廣，事故數(shù)量每年呈遞增趨勢。

2014年-2018年這5年分別的無人駕駛車交通事故數(shù)量為：2014年1起，2015年9起，2016年15起，2017年29起，2018年爆發(fā)性增長，達到60起!

2、真·無人駕駛事故僅72起

在所有114起無人車交通事故中，有34起是車上駕駛員手動駕駛，占比30%，72起是無人駕駛事故，占比63%。

此外，由于有8起事故是自動駕駛模式下安全員緊急切換到手動駕駛模式，因此該人類背鍋還是無人車背鍋難以厘清。

因此，真正是車輛無人駕駛狀態(tài)下的事故，只有72起，這也是本文分析的重點。

3、人類才是無人車事故的主因

首先，雖然5年間加州無人車們發(fā)生了上百起事故，但基本都是輕微事故(minor)，而114起無人車相關(guān)事故中有人身傷害(包括司機與其他交通參與者)報告的僅有7起。

其次，在114起事故中，有超過80起的事故，都是在無人車正常行駛的時候，其他人類司機不守規(guī)則或者駕駛技術(shù)不佳而引發(fā)(占比70%)：

有20起事故是其他車輛在不該變道處強行變道，或在超車/并道時沒有留夠安全距離導(dǎo)致的;

有4起是其他人類司機未按交通標志指令行駛導(dǎo)致;

有3起事故是其他人類司機闖紅燈/闖禁行標志導(dǎo)致。

剩下的大部分是無人車被人類司機追尾，后文會提到。

另外，還有6起事故發(fā)生后，另一責(zé)任方直接揚長而去，無一例外都是人類交通參與者。

實際上，從這一數(shù)據(jù)來看，在如今的自動駕駛技術(shù)條件下，僅從保障日常駕駛安全性而言，人類并未對加州的無人車們形成壓倒性的優(yōu)勢。

并且，加州的自動駕駛車輛事故報告中，唯一一起車輛損傷等級達到嚴重的車禍，當時是人類駕駛，車輛來自豐田研究所。在三車道的高速場景中，一輛失控的現(xiàn)代撞上了豐田普銳斯，普銳斯如臺球一般撞上了左側(cè)的豐田研究所雷克薩斯，造成雷克薩斯撞向中心隔離帶，車輛前側(cè)與右側(cè)嚴重受損。

4、十字路口成無人車頭號難題

DMV的事故報告中還反映出了一個無人車們的噩夢場景——十字路口。整理報告的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)近半數(shù)事故發(fā)生在十字路口。而在十字路口，無人車最容易遭遇的問題是追尾。

由于路況復(fù)雜、視野不佳，無人車在十字路口往往如臨大敵，駕駛動作也往往謹小慎微——行人過馬路，減速、剎停;右轉(zhuǎn)時有同向車流，減速、剎停;稍有風(fēng)吹草動，減速、剎停。

而人類司機則容不得這般磨蹭，無論是在綠燈亮起步時，還是在紅燈亮剎車時，又或者是在轉(zhuǎn)彎時，都會與無人車追尾。114起無人車事故中，追尾事故57起，剛好占50%。

而按照中國法律，追尾事故后車全責(zé)，如此一來，114起事故中，大部分都是人類的鍋。

但是，也有聲音表示，如果駕駛無人車的是技藝嫻熟的人類駕駛員，有很多小剮蹭可以憑借人類的長期駕駛經(jīng)驗予以判斷、主動避免，而不是靠傳感器等事故即將發(fā)生時再作反應(yīng)。

通用無人車最能撞，谷歌無人車過路口“賊眉鼠眼”

駕駛技藝不如人類，難以順利融入人類目前的交通流中，是全體無人車的共性問題。而除了這些問題之外，各家無人車又各有各的痛點。

1、通用無人車兩年撞53次

在12家自動駕駛公司中，有兩家的無人車堪稱“碰碰車”——通用與谷歌Waymo，在DMV四年的自動駕駛事故記錄歷史中，分別貢獻了53起、41起碰撞事故，占了加州自動駕駛車所有碰撞事故的82%。其他公司的自動駕駛事故數(shù)，每家最多也不超過5起。

無人車中“最能撞”的通用Cruise，更是僅花了兩年就積累了如此多事故數(shù)，而谷歌Waymo的41起用了4年。

當然，事故數(shù)量并不能和自動駕駛水平掛鉤，反而是與公司的自動駕駛路測規(guī)模直接相關(guān)。熟悉自動駕駛行業(yè)的讀者知道，相較于加州其他自動駕駛公司，谷歌Waymo與通用Cruise在L4級的無人車路測上，簡直就是“神仙打架”。

以DMV2017年的數(shù)據(jù)為例，在大多公司上報的無人車測試車不超過5臺，全年路測里程不超過5000英里(約合8046公里)時，Waymo去年在加州投入了75臺車，總共測試了352545英里(約合567366公里);通用則投入了94輛車，路測131676英里(約合211911公里)。

進入2018年，兩家公司開啟無人車租車商業(yè)化競賽后，雙方無人車進行路測的強度更是大幅度攀升。而通用Cruise團隊成立時間只有4年，沒有已經(jīng)9歲的谷歌無人車團隊那樣豐富的經(jīng)驗，長期的路測數(shù)據(jù)收集，反映在通用的無人車事故數(shù)上，便是兩年時間實現(xiàn)爆表，一舉“奪魁”。

2、谷歌無人車過路口愛張望

相較于通用無人車的事故頻發(fā)，谷歌的無人車顯得要安全許多，在維持著高強度的路測時，事故次數(shù)控制得較低。

這與谷歌無人車的控制策略也不無關(guān)系——它總是顯得很小心。

加州部分道路與中國一樣，在直行道紅燈時，車輛可以右轉(zhuǎn)。谷歌的無人車在多年歷練之后，會像人類司機一樣，在右轉(zhuǎn)之前先觀察(Observe)路況，確定沒有橫向來車，或是其他突然殺入的交通參與者。而通用的無人車事故報告中，則很少提到“觀察”的事情。

在十字路口這樣的復(fù)雜場景下，谷歌無人車的策略無疑提高了無人駕駛的整體安全性。

然而，谷歌無人車的策略也不是完美的?？傆?次，谷歌無人車因為在路口觀望導(dǎo)致被追尾，這一情況從2015年一直都今年都有。

有意思的是，這個問題對離職創(chuàng)業(yè)的前谷歌人才也有繼承性。

谷歌無人車團隊前CTO 克里斯·厄姆森創(chuàng)辦的自動駕駛公司Aurora，在唯一的一次事故報告中，描述的事故過程也是“在路口停車觀察路況時被追尾”。

3、蘋果無人車兩次被日系車曝光

而一向以保密性著稱的蘋果無人車項目，此前的保密工作都做得不錯，但卻在今年兩次遭到了日系品牌車輛的阻擊。

一次發(fā)生在8月，蘋果的基于雷克薩斯RX 450h改裝的無人車在嘗試匯入車流時，被一輛日產(chǎn)聆風(fēng)追尾;另一次則發(fā)生在10月，一輛豐田凱美瑞并道時，剮蹭到了蘋果的無人車。

隨著兩起蘋果無人車事故曝光，各路關(guān)心蘋果無人車事業(yè)的群眾，也知道了蘋果無人車的日?；顒訁^(qū)域——加州桑尼維爾，圣克拉拉。

好歹蘋果無人車用的雷克薩斯也是日系車，豐田旗下的資產(chǎn)，豐田凱美瑞又何苦為難自家人，聆風(fēng)又何苦為難日系同胞。

無人車難點在哪兒?預(yù)測他人行為

自動駕駛的三大關(guān)鍵步驟(技術(shù))，是感知、規(guī)劃(預(yù)測)、控制。

從DMV的事故報告中，還可以看到經(jīng)過數(shù)年的發(fā)展，無人車的某些技術(shù)已經(jīng)取得了長足的發(fā)展。比如，原來對無人車車技形成極大限制的感知能力，已經(jīng)大大增強。

在2016年2月的一次事故報告中，谷歌的無人車在自動駕駛模式下嘗試十字路口右轉(zhuǎn)時，被一堆擋住去路的沙袋“迷了眼”，無法辨別這是什么物體，因而磨蹭了許久，沒有繞開，導(dǎo)致被后車追尾。

在2017年2月的事故報告中，通用Cruise的無人車竟然不明白十字路口不斷閃爍的黃燈是什么意思，隨即減速剎停，被后車追尾。

那么無人車感知能力為何增強了?

一方面是無人駕駛傳感器獲得了長足的進步——無論是激光雷達還是毫米波雷達，他們的探測距離更遠、分辨率更高，高精度地圖也在被不斷地繪制，這對無人車的感知能力形成了莫大的助益。

比如，谷歌自研了最大探測距離150米的激光雷達，最近還試圖自研毫米波雷達，而谷歌地圖的團隊則在大規(guī)模地繪制高精度地圖。

通用的無人車感知系統(tǒng)也迭代到了第三代，頭上頂著5枚激光雷達。

另一方面，更多的數(shù)據(jù)(尤其是圖像數(shù)據(jù))被喂入自動駕駛的感知系統(tǒng)，絕大多數(shù)的交通參與者，以及一些日常生活中能見的物體、動物，在正常的天氣條件下已經(jīng)很難對自動駕駛的感知系統(tǒng)形成挑戰(zhàn)。

此時，無人駕駛車輛的車技瓶頸，更多轉(zhuǎn)移到了一個更難的問題上——對其他交通參與者行為的預(yù)測。

例如，這兩年無人車無法識別物體、交通標志的情況很少再出現(xiàn)，至少不再造成自動駕駛事故。反而是那些無人車停車等行人通過、它車強行并道引發(fā)的人為事故多了起來。

事實上，谷歌無人車在十字路口小心翼翼，就是因為難以準確判斷路旁的行人是否要過馬路，某輛靜止的自行車是否要啟動了。

無人車缺乏先驗的知識，導(dǎo)致工程師必須在一些場景(甚至是大多的駕駛場景)使用謹慎的駕駛策略;如果不這樣做，最近被曝因為采用激進駕駛策略而在自動駕駛事故中致人死亡的Uber，便是反例。

國內(nèi)進行無人出租車研發(fā)的Roadstar.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人周光，也向車東西表示，不獨是谷歌，此前被傳自動駕駛商業(yè)化遭遇瓶頸的通用Cruise，面臨的難題也是在無人車隊其他交通參與者的行為預(yù)測上。

如果要突破這一點，除了進行大量的數(shù)據(jù)采集、路測訓(xùn)練，或許還需要借助更新的人工智能工具。

無人車心酸事：醉漢砸車 出租司機泄憤

在加州五年的事故報告中，還有頗多不是普通事故的“事故”——它們往往是一些無人車的研發(fā)者都沒設(shè)想到的意外，其中有些還讓人忍俊不禁。

2017年9月的一天，一輛通用的無人車正在手動駕駛的過程中，一輛自行車逆行著沖了過來，直直撞上了通用無人車的保險杠，然后跌下了車。無人車的安全員一看，車主是個醉漢，沒敢下車。

此名醉漢爬起來之后，舉起自行車的前輪砸向無人車副駕的車門泄憤，隨后又對著車前的雷達一通猛拽。駕駛員見此景，等自行車滑下車身時，發(fā)動無人車溜了。

而在2018年1月28日，通用的無人車停車待行時，一輛出租車的司機停車走了下來，對著無人車的車窗砸了一圈，似乎意識到這輛車未來會讓其失業(yè)。在此次事件不久前，通用的無人車剛剛遭遇了一位奇葩行人，無人車在停車的狀態(tài)下，這位行人尖叫著沖了過來，徑直撞上了保險杠。

還是通用，今年6月11日，兩輛通用Cruise的Bolt AV前后行駛，前車采用自動駕駛模式，后車手動。然而在一個轉(zhuǎn)彎處，后方的手動無人車追尾了前方的自動無人車，場面一度十分尷尬。禍不單行，第二天，一輛自動駕駛的通用無人車遭遇“飛來橫禍”——正常行駛時一枚高爾夫球從天而降，擊裂了車輛的前風(fēng)擋玻璃，所幸沒有造成傷亡。

依然是通用，今年7月，一輛通用無人車在等紅燈時，一位行人直接踩著引擎蓋站上了車輛的車頂盒，在上面留下了一個凹痕后，揚長而去。對這位涉嫌蓄意破壞財產(chǎn)的行人，通用沒有報警。

盡管通用無人車的種種磨難讓人忍俊不禁，但其實也說生動地說明，真實的路況上，永遠有各種難以想象的情形會發(fā)生。無人車要成為一個真正的老司機，還有很長的一段路要走。就連今年掀起無人車租車商業(yè)化風(fēng)暴的谷歌Waymo，最近也放出了聲音，L5級自動駕駛太難了，各位要放低預(yù)期。

從DMV的114場自動駕駛事故報告中不難看出，無人車絕非洪水猛獸，甚至比人類駕駛員要“可愛”得多，但無人車真的要正式上路，依然任重道遠。