蔚来资本合伙人朱岩、律师何珊珊、Pony.ai CTO楼天城（左至右）

发生在美国亚利桑那州的Uber自动驾驶汽车车祸致死事件（钛媒体3月20日报道），目前过去不到一个月，但这起事故，对当地自动驾驶测试、产业链条上的芯片供应商、雷达供应商的影响余波尤在，来自法律、自动驾驶业界以及政府等领域的讨论也尚未停息。

那么，这场全球首例自动驾驶路测致死事件将为无人驾驶行业发展带了什么变化？法律法规方面应该如何补全？Uber事件是否反应了无人驾驶中的技术共性问题？

4月4日，在北京东方广场的蔚来中心，电动百人会旗下「未来出行说」栏目邀请了蔚来资本合伙人朱岩、自动驾驶方面的律师专家何姗姗女士，以及无人驾驶创业公司 Pony.ai CTO楼天城，针对该事件进行了密集讨论。

作为Pony.ai的CTO，同时在编程界有着“教主”之称的楼天城直言，参与无人驾驶技术很多年，对这件事情难以理解，“包括技术本身或者态度方面，都可以避免这个事故的发生。”

楼天城指出，“Uber为这辆无人驾驶汽车配置了3层冗余机制，激光雷达、毫米波雷达、安全监管员，但似乎这三层机制都没有及时响应。”

不过楼天城否认这起事故中存在无人驾驶技术当中的“共性缺陷”。他在接受采访时表示，“无人驾驶已经在实验室或者仿真测试中都进行过场测，我更倾向于理解这是某一些东西失效导致，而不是功能上的缺陷。”

基于此，楼天城认为无人驾驶路测应该“保持对安全的敬畏之心”。

具体而言，无人驾驶测试车上应该配备数据记录装置，“车上一定要有第三方的能够记录车上情况的传感器，现在没有任何传感器的数据，现在我们还是在猜。其实真正出了事故，我们应该收集到数据，真正判断它，真正把责任能够分担的那么一种方式。”

谈到无人驾驶驾驶在解决实际路况中面临的问题，楼天城表示，无人驾驶面临的场景难题“取决于不定因素，不取决于反应速度”。

在楼天城看来，机器的反应速度不是需要担心的问题，“人可以（从路边）窜到一半不窜或者直接窜出来，不定因素是影响（无人驾驶）做得好坏的原因。”这也是Level4以及更高等级无人驾驶要面临的一个重要挑战。

以下为媒体同嘉宾对话实录，钛媒体进行了不改变原意的整理编辑：

蔚来资本合伙人朱岩（主持人）：很多人看到了Uber自动驾驶事故当晚的视频，比较清晰地展示了车内去看车外的状况，同时也看到车内有一个辅助驾驶员的情况。看到这个视频之后，您认为这样的事故会不会发生？什么样的问题导致这件事情的发生？

楼天城（Pony.ai创始人、CTO）：单从视频来说，作为参与无人驾驶技术很多年（从业人士），这件事情真的很难以理解。

车里应该有一套预防机制，首先是传感器。当时光线不好，但是当时的传感器，包括激光雷达是不受光线影响的，是主动光源的机制，按说天黑不会影响到。

有人说激光雷达的探测距离会不会是问题，激光雷达有不同的测试距离，在时速60公里的情况下，差别很大，但是针对这个case来说，还远不到看不到的距离，应该在人眼看到之前它早就看到了，所以当时肯定是出现一些问题。

另外，比如毫米波雷达，应该能够做出单方面的决策让车来刹车，但是直到撞到都没有决策；

第三种就是安全员，他应该更早于，至少提前2-3秒时间做出反应，但是一样，在车撞到之后并没有做到这样的事情。

朱岩：它装了激光雷达，在60公里时速应该看到60米的距离，应该有足够的反应时间去处理。如果这些传感器，以及这些备用的措施都在实施的情况下是不应该发生这样的事件，您对当时这个情况有没有想法？

何姗姗（自动驾驶法律专家）：“作为法律人士有三个问题：1，在这个事故当中谁会成为被告。汽车制造商是沃尔沃，但是真正改装系统的是Uber，Uber在改装系统过程当中加入这些传感器，我们也叫零部件的供应商，或者芯片的供应商也是参与其中的，这些相对的参与方都会在这个事故当中其实都会有一定的责任或者要负有一定的义务。驾驶员也是很重要的环节，因为按照测试的规定，驾驶员也是要全神贯注去驾驶。

2，要问的问题就是产品到底有没有缺陷。这里的产品有车的问题、传感器的问题、毫米波雷达、各种算法，到底谁是具有缺陷的一方；

3，测试主体在这里面就是Uber，因为它是去申请测试，又是运营这个测试的监管公司，所以它以及它雇佣的测试员、安全员有没有过失，这是非常重要的三个层面的问题。”

朱岩：谈到政策，日本在这个事件发生以后，3月30号也公布了一个政策方向，在自动驾驶事故中，原则上由车辆的所有者承担这个赔偿责任，将自动驾驶汽车与普通汽车同样对待，企业的责任仅仅限于汽车系统存在明显缺陷的时候才会承担，您怎么看？

何姗姗：到2020年左右要针对L3级别以下的辅助系统进行普及，在这个阶段的话，有一个人和系统切换的过程。德国去年发布的全球第一部关于自动驾驶的立法，也非常明确地说明人（驾驶员）还是要负有主要的义务，你要非常全神贯注地保持驾驶，需要你接管的时候要赶快接管。

所以像日本和德国的立法就是要加大驾驶员或者车主的义务，即使用了自动驾驶系统。不过，日本的规则里面同时也说明，如果证明汽车本身或者系统本身是有明确缺陷的时候，那还是由相应的制造商和零部件供应商来承担赔偿责任。

朱岩：很多人提到，自动驾驶的测试可以用仿真的环境来把它测得更好以后再去上路，所以怎么样让自动驾驶技术更加成熟？

楼天城：其实仿真和直接路测都非常重要，我觉得二者缺一不可，并不是只通过仿真测试或者实路测试就很好，要两者结合的状态。

仿真能够保证测试的量和测试的里程数，因为车平时过车规过了很多年，不同场景，天气状况、路况的测试，这个在无人驾驶中还很难做到。

实际路测也很重要，实测永远有想不到的事情发生，这就是发生危险出现状况，所以需要实际路测来收集这个方面的状态，两者应该结合。

何姗姗：现在整体来讲，包括美国最近的立法也把仿真测试加进去了，会推荐企业在进行公开道路测试之前，至少你在仿真的环境或者是封闭的环境跑到一个你自己觉得足够安全的状态再出来，所以这个其实也会跟监管模式有一定的关系。

回到Uber这个案子来看，因为它发生的州是亚利桑那州，是典型的零监管，你不用交保险，也不用申请材料，行政命令就觉得任何道路都可以跑。

但是各个州的措施方式会不一样，比如最早开放的内华达州是2011年就开放了，它的规定里面包括车去公开道路上测试之前至少还要跑封闭的区域10000公里，但是只有内华达州有这么一个门槛，其他的州就没有了。

所以相对来讲，我们从法律的角度看监管模式，就会觉得不能像Uber事件一样，是一个放任的班主任碰到了一个很淘气的小孩。其实，班主任相也得有一个尺度，谁可以测，比如像仿真其实就可以变成前置，至少在某个前提下跑够60分再去公开场合跑。

朱岩：车上设计了很多冗余的模式，不仅从传感器，包括配备安全驾驶员等等很多冗余能力，但是没有起作用，有人甚至怀疑激光雷达没有打开，这些是不是也要有法规去约束？

楼天城：这一点我很赞同国内的做法，车上一定要有第三方的记录车上情况的传感器，现在没有任何传感器的数据，现在我们还是在猜。其实真正出了事故，相信会是非常不幸的事故，我们应该有收集数据，真正判断它，真正把责任能够分担的那么一种方式。

何姗姗：加州有个规定，就会要求你在出现事故之前，比如90秒或者多少秒，你是要上报的，包括你脱离的情况。

在中国也是有第三方监控平台，要求实时上传数据。现在我们在考量是说，不希望每一家自己走自己的路，希望如果说是教训能够分享给大家，比如说真正出现事故的这60秒、90秒，通过分析能不能有可能分享给业界，这是我们考量的一个点。

朱岩：在事故当中也有安全驾驶员其实注意力并没有在看路，也没有关注方向盘，在政策的制定过程当中，怎么样约束安全驾驶员，怎么样考察他的能力和以后工作的状态？

何姗姗：测试阶段，我们国家目前开放路测的城市北京、上海、重庆都有规范驾驶员义务。

第一你要实时监控，需要你接管的时候马上监管，没有任何迟疑的状态；

第二，你还得随时保持这个车的检查，保证它运行良好；

第三还得记录，有一个城市更多地要求一个车上坐两个人，现在其实发现，至少Uber是一个人，而且没准还疲劳驾驶，都是晚上的时间，所以相对这种情况下，在测试阶段，我们说测试员的工作是一个职务行为，是被公司雇佣来在这儿做这个工作，如果他不能谨慎驾驶，出了事故其实也会把这个责任直接转换到公司去的。

朱岩：很多人的担心由于这个事故的发生，让很多人很担心这个技术是不是真正能够成熟，这个行业可能会因此发展受阻，怎么看这个问题？

楼天城：我觉得积极的态度和对安全的敬畏之心两者并不矛盾。比如我之前在Google自动驾驶，今天的Waymo，大家如何看待安全的？所有工程师，整个团队都会保持对安全的敬畏之心。

我相信所有技术在成熟过程中肯定会有或多或少的摩擦，飞机第一天起飞的时候也遇到各种问题，但是只要保持这种安全的态度，我相信会把技术不断提高，达到新的高度。

朱岩：要实现level 4级的自动驾驶，从传感器、计算平台、控制等等不同的环节来看，在哪个方面还需要有更大的投入和创新？

楼天城：我从难点说起，因为我们DE 目的是克服这些难点。跟刚才说的场景其实非常接近，其实一个场景困难与容易取决于不定因素，不取决于反应速度，机器的反应速度不是我们担心的问题。人可以（从路边）窜到一半不窜或者直接窜出来，不定因素是影响做得好坏的原因。安全上达到一定的程度，其实就是对不定因素的处理能力的控制能力，这是无人驾驶第四级很重要的一个挑战。

朱岩：科技巨头和主机厂，传统的汽车企业做自动驾驶对比出行公司做自动驾驶，有没有一些优劣势？

楼天城：有三层：出行、无人车公司和OEM传统的厂商，这是著名的三层理论，这三层互相都有各自优势，将来的格局其实现在完全不敢说定，可能有一层打穿另外两层的可能，但是每一层有自己一定的成功基因，这个DNA会影响一个企业在技术研发上的决定，不是战略。但是这并不表示任何一家都会在放弃安全的情况下向前走，这个之间没有传递性，不表示我研究技术是从市场考虑的，我就会放弃安全，没有这样之间的关系。

媒体提问：Uber有三重冗余系统，好像都是Uber自身的特殊性，这个事件中有反映出行业本身的技术共性问题？

楼天城：自动驾驶不是今年第一天出现，发展了很多年，车上路之前，不光是仿真，其实会在停车场专门找假人测这样的场景，其实都在停车场测过，我更倾向于理解这是一些东西失效导致的，而不是功能上的缺陷，这个其实早在很多年前大家都已经验证过了。

媒体提问：从监管员的失误来看，也有一些声音说现在对L3的定义是不是有一些问题，比如说要求人在一些紧急情况下接管，注意力会分散，您怎么看？

楼天城：我觉得不是说定义，而是说定义和驾驶员、用户之间理解的差距，这是最大的风险，倒不是定义不清楚。定义是相对清楚的，而且确实是需要的，它并没有跟你开玩笑，有些时候确实需要你集中注意力去接管，这是会发生的事情，是这样的一个状况。

媒体提问：现在Uber事故出来以后，有好多的声音说是不是自动驾驶暴露了大跃进的情况，这种声音怎么看？

楼天城：说不上大跃进，但是技术肯定在发展阶段，哪怕不是Uber，也或多或少都会有一些不完美之处，相信肯定需要一些时间把它真正提高，达到一个非常安全的状态，这是技术上的回答。

但是这都跟出这个事故没有直接的联系，（这起事故）包括技术本身，或者态度方面，都可以避免这个事故的发生。（本文由合作完成，编辑/李勤）