自動駕駛汽車可以節省停車空間，但依然存在計算機視覺系統脆弱性等缺陷帶來的風險。（視頻截圖）
【人民報消息】（人民報記者方逍臨綜合報導）自動駕駛汽車被認為技術越來越成熟，將有廣泛的發展前途。盡管智能駕駛技術有其優勢，但是技術本身也存在風險。系統可能因軟體漏洞、感測器故障或外部干擾而出現錯誤或故障，導致出現意外車禍，傷害行人和駕駛員。而駕駛員關注路面情況，及時出手控制車輛，就可以彌補這些技術缺陷，大大降低危險性。 繼續改進技術 近日，美國國家運輸安全委員會（National Transportation Safety Board, NTSB）就涉及福特「藍色巡航」（Blue Cruise）系統的兩起致命車禍舉行了聽證會，並在會上建議福特公司改進其系統對駕駛員的監控方式，同時敦促聯邦政府制定最低安全標準。 據大紀元報導，NTSB主席詹妮弗‧霍門迪（Jennifer Homendy）於週二（3月31日）提醒，自動駕駛系統允許駕駛員將手離開方向盤，但這降低了安全性。因為人們往往會過於依賴這些系統，以至於沒有把注意力放在路面上，而是放在了手機和資訊、娛樂上。 NTSB對整個汽車產業的自動駕駛系統表示擔憂。 霍門迪強調，「這些系統主要起到便利功能的作用，而不是增強安全性的作用。」 2024年，德州和賓州分別發生兩起福特Mustang Mach-E SUV撞上靜止車輛的事故，造成三人死亡。兩起事故中，駕駛員都因注意力分散而導致系統未能發揮識別功能。德州的駕駛員只是在尋找充電站時短暫地瞥了一眼路面，而賓州的駕駛員似乎正專注於放在方向盤上的手機。 霍門迪批評汽車製造商將這些不成熟的系統宣傳為安全改進措施，聲稱駕駛員行車時可以雙手離開方向盤，專注於其它事情。 她特意播放了一則福特汽車的廣告，廣告中一位母親坐在駕駛座上，閉著眼睛假裝指揮交響樂，同時與後座的孩子們聊天。 卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University）榮譽教授、自動駕駛汽車安全專家菲利普‧庫普曼（Philip Koopman）表示，NTSB的調查結果凸顯了人們長期以來對這些駕駛輔助系統局限性的擔憂，證明該系統在很多方面還需要改善。 福特在一份聲明中表示，「我們將認真考慮NTSB的建議，並不斷改進我們的駕駛輔助技術，同時鼓勵負責任的駕駛行為。」 NTSB副主席麥可‧格雷厄姆（Michael Graham）則表示，由於目前美國政府對這些系統還沒有明確的安全標準，每家汽車製造商的技術指標可能大不相同。 不可輕信自動駕駛 公路和汽車安全倡導者（Advocates for Highway and Auto Safety）主席凱西‧蔡斯（Cathy Chase）表示，對手機上癮的駕駛者往往信任這些系統，以為在使用這些系統時查看手機是可以接受的。蔡斯說，「我們的大腦天生如此，如果我們相信某個系統將接管並可靠地處理駕駛任務，我們就會感到無聊，然後尋找其它事情去做。」 NTSB成員週二還提到，有些喝酒、吸毒的駕駛員似乎認為，使用駕駛輔助系統可以幫助他們在判斷力受損的狀態下駕駛。 庫普曼也表示，「任何稍加留意的人都會發現，人們購買這項技術的目的就是為了用它來幫助他們酒後駕車回家。」 福特的Blue Cruise系統允許駕駛員在高速公路上將雙手從方向盤上移開，系統會自動控制轉向、煞車和加速。但該公司表示，該系統並非完全自動駕駛，但會監控駕駛員，確保他們專注於路況。 其他汽車製造商提供的自動駕駛系統與之類似。 目前美國還沒有針對大眾銷售的完全自動駕駛汽車，儘管一些大城市正在使用無需駕駛員的無人駕駛計程車。 格雷厄姆表示，他擔心一些自動駕駛系統難以在嘈雜的車流中識別靜止物體或車輛。汽車製造商與駕駛員溝通的唯一方法是使用手冊，然而，許多人並不會仔細閱讀手冊。此外，手冊中的注意事項與汽車公司在廣告中推銷這些系統的方式並不一致。 準確追蹤事故 NTSB建議國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA）應要求汽車製造商更可靠地追蹤和通報事故。 NTSB先前曾調查過多起涉及類似系統的事故，包括特斯拉的自動駕駛系統。霍門迪談到，僅僅因為特斯拉（Tesla）報告了大量事故就認為其系統更糟，這是不公平的，其實特斯拉在事故報告方面做得更好。 專家的討論 德國倫理委員會成員、交通心理學家漢斯-約阿希姆·瓦格納 (Hans-Joachim Wagner) 在德國聯邦交通部《自動駕駛與聯網駕駛倫理指南》中指出，自動駕駛能為老年人、身障者提供全新的移動自主權，這在社會公平與高齡化社會中具有極高的價值。但是，當事故不可避免時，系統該如何設定優先保護對象？這種將人的生命價值數位化的行為，存在深層的道德爭議。 喬治梅森大學教授、前美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）資深顧問米西·卡明思（Missy Cummings）認同自動駕駛技術具備消除 90% 以上由酒駕、疲勞駕駛或分心造成的人為事故的潛力。但是她多次強調計算機視覺系統的脆弱性。她指出自動駕駛在處理「邊緣案例」（如極端天氣、複雜施工現場）時仍不穩定，且人工智慧的決策過程缺乏透明度（Black Box），這在生命安全領域是極大風險。 雪梨大學交通運輸工程教授艾姆斯·萊文森 (David Levinson)曾經在《The Transportationist》的專欄及學術論壇中指出，自動駕駛能減少交通擁堵並釋放城市中大量的停車空間，但是，他警告這可能導致「誘導需求」（Induced Demand）。當駕駛變得輕鬆（駕駛者可以在車內工作或睡覺），人們會願意住得更遠，導致通勤里程增加，最終抵銷了燃油效率的提升。 卡內基美隆大學電機與計算機工程副教授、安全工程專家菲利普·考普曼 (Philip Koopman)曾經在其個人博客中表示，自動駕駛系統不會像人類一樣受情緒影響或違反規則（如闖紅燈、超速），在規範路徑下的精確度遠高於人類。但是，他認為目前車廠過度依賴「測試里程」來證明安全性是誤導的。他擔憂當事故發生時，法律上很難在軟體開發者、硬體商與車主之間界定法律責任。△