解讀加州114起無人車事故 谷歌在路口蒙圈，通用竟成碰碰車！
車東西（公眾號：chedongxi）
文 | Origin
美國加州，自動駕駛路測聖地。
自從加州車管局（DMV）開始發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，資訊也足夠豐富，不僅包括事故發生時間地點，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資訊，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、計程車司機敲窗洩憤。
▲DMV自動駕駛事故報告
一、12家無人車公司“惹禍”114起 大多人類背鍋
根據車東西的統計，在加州近幾年的自動駕駛汽車事故中，一共有12家企業在表單中留名，他們分別是：
谷歌Waymo、通用Cruise、Zoox、蘋果、TRI（豐田研究所）、Aurora、景馳（現已更名WeRide）、Drive.ai、UATC（Uber）、Cruise Automation（被通用收購前的Cruise）、日產、德爾福。
1、無人車車禍涉12家公司 事故數連年增長
在5年時間中，總共發生了114起與這12家公司相關的無人車事故。隨自動駕駛發展、路測的推廣，事故數量每年呈遞增趨勢。
2014年-2018年這5年分別的無人駕駛車交通事故數量為：2014年1起，2015年9起，2016年15起，2017年29起，2018年爆發性增長，達到60起！
▲2014-2018年加州自動駕駛事故數量走勢
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，佔比30%，72起是無人駕駛事故，佔比63%。
此外，由於有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釐清。
因此，真正是車輛無人駕駛狀態下的事故，只有72起，這也是本文分析的重點。
▲加州114起自動駕駛事故各駕駛模式佔比
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則或者駕駛技術不佳而引發（佔比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/並道時沒有留夠安全距離導致的；
有4起是其他人類司機未按交通標誌指令行駛導致；
有3起事故是其他人類司機闖紅燈/闖禁行標誌導致。
剩下的大部分是無人車被人類司機追尾，後文會提到。
另外，還有6起事故發生後，另一責任方直接揚長而去，無一例外都是人類交通參與者。
實際上，從這一資料來看，在如今的自動駕駛技術條件下，僅從保障日常駕駛安全性而言，人類並未對加州的無人車們形成壓倒性的優勢。
並且，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，一輛失控的現代撞上了豐田普銳斯，普銳斯如檯球一般撞上了左側的豐田研究所雷克薩斯，造成雷克薩斯撞向中心隔離帶，車輛前側與右側嚴重受損。
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。整理報告的資料，可以發現近半數事故發生在十字路口。而在十字路口，無人車最容易遭遇的問題是追尾。
由於路況複雜、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；右轉時有同向車流，減速、剎停；稍有風吹草動，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，剛好佔50%。
而按照中國法律，追尾事故後車全責，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藉人類的長期駕駛經驗予以判斷、主動避免，而不是靠感測器等事故即將發生時再作反應。
▲十字路口，無人車殺手場景
二、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，佔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，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，而谷歌Waymo的41起用了4年。
當然，事故數量並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模直接相關。熟悉自動駕駛行業的讀者知道，相較於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年的資料為例，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化競賽後，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9歲的谷歌無人車團隊那樣豐富的經驗，長期的路測資料收集，反映在通用的無人車事故數上，便是兩年時間實現爆表，一舉“奪魁”。
▲2015年-2018年穀歌、通用無人車事故數量對比（加州地區）
2、谷歌無人車過路口愛張望
相較於通用無人車的事故頻發，谷歌的無人車顯得要安全許多，在維持著高強度的路測時，事故次數控制得較低。
這與谷歌無人車的控制策略也不無關係——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。谷歌的無人車在多年曆練之後，會像人類司機一樣，在右轉之前先觀察（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。
在十字路口這樣的複雜場景下，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。總計6次，谷歌無人車因為在路口觀望導致被追尾，這一情況從2015年一直都今年都有。
有意思的是，這個問題對離職創業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專案，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。
一次發生在8月，蘋果的基於雷克薩斯RX 450h改裝的無人車在嘗試匯入車流時，被一輛日產聆風追尾；另一次則發生在10月，一輛豐田凱美瑞並道時，剮蹭到了蘋果的無人車。
隨著兩起蘋果無人車事故曝光，各路關心蘋果無人車事業的群眾，也知道了蘋果無人車的日常活動區域——加州桑尼維爾，聖克拉拉。
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，豐田凱美瑞又何苦為難自家人，聆風又何苦為難日系同胞。
▲蘋果無人車
三、無人車車技瓶頸：從感知到預測
自動駕駛的三大關鍵步驟（技術），是感知、規劃（預測）、控制。
從DMV的事故報告中，還可以看到經過數年的發展，無人車的某些技術已經取得了長足的發展。比如，原來對無人車車技形成極大限制的感知能力，已經大大增強。
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時，被一堆擋住去路的沙袋“迷了眼”，無法辨別這是什麼物體，因而磨蹭了許久，沒有繞開，導致被後車追尾。
▲谷歌早期無人車在矽谷發生事故
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麼意思，隨即減速剎停，被後車追尾。
那麼無人車感知能力為何增強了？
一方面是無人駕駛感測器獲得了長足的進步——無論是鐳射雷達還是毫米波雷達，他們的探測距離更遠、解析度更高，高精度地圖也在被不斷地繪製，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米的鐳射雷達，最近還試圖自研毫米波雷達，而谷歌地圖的團隊則在大規模地繪製高精度地圖。
通用的無人車感知系統也迭代到了第三代，頭上頂著5枚鐳射雷達。
▲谷歌無人車感知系統
另一方面，更多的資料（尤其是影象資料）被喂入自動駕駛的感知系統，絕大多數的交通參與者，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很難對自動駕駛的感知系統形成挑戰。
此時，無人駕駛車輛的車技瓶頸，更多轉移到了一個更難的問題上——對其他交通參與者行為的預測。
例如，這兩年無人車無法識別物體、交通標誌的情況很少再出現，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、它車強行並道引發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。
▲谷歌Waymo無人車
無人車缺乏先驗的知識，導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，最近被曝因為採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。
國內進行無人計程車研發的Roadstar.ai的聯合創始人周光，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測上。
如果要突破這一點，除了進行大量的資料採集、路測訓練，或許還需要藉助更新的人工智慧工具。
四、無人車心酸事：醉漢砸車 高爾夫球破窗
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者都沒設想到的意外，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，一輛自行車逆行著衝了過來，直直撞上了通用無人車的保險槓，然後跌下了車。無人車的安全員一看，車主是個醉漢，沒敢下車。
此名醉漢爬起來之後，舉起自行車的前輪砸向無人車副駕的車門洩憤，隨後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，發動無人車溜了。
▲通用Cruise無人車
而在2018年1月28日，通用的無人車停車待行時，一輛計程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。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下，這位行人尖叫著衝了過來，徑直撞上了保險槓。
還是通用，今年6月11日，兩輛通用Cruise的Bolt AV前後行駛，前車採用自動駕駛模式，後車手動。然而在一個轉彎處，後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後，揚長而去。對這位涉嫌蓄意破壞財產的行人，通用沒有報警。
儘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化風暴的谷歌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。