大家還記得，去年在亞利桑納州 Tempe 一位跨越馬路的婦女，被一輛時速62 公里的 Volvo SUV 撞倒身亡，車禍死亡時有所聞，究其原因多為駕駛?cè)瞬簧?，但這一事件例外，因為駕駛的不是人，是計算機。

肇事的是一輛 UBER 自動駕駛汽車，駕駛座雖坐了一名安全駕駛?cè)?，出事?dāng)時并未注意前方有人橫跨馬路，但車是處于自動駕駛狀態(tài)，應(yīng)該自動煞車卻沒有動作，闖成大禍。

讓大家最擔(dān)心的，是這種計算機算法 （Algorithm） 可能決定我們的生死，不光是路上行人，也是車?yán)锏某丝?，更是道路上鄰近的車輛。美國汽車協(xié)會（AAA）的最近民調(diào)，71% 的人對全自動的車輛心存戒心，比 UBER 事件一年前增加了 8%，UBER 也因此停止自動駕駛汽車服務(wù) 9 個月。

我們對自動駕駛汽車為什么有疑慮？加拿大英屬哥倫比亞大學(xué)心理學(xué)教授 Azim Shariff，用「心理理論」（Theory of Mind） 來解說這一疑慮。當(dāng)我們跨越街道，先與來車的駕駛?cè)四抗饨佑|，是他讓我先走、或是不讓我他先走，人都有腦子，大家的想法多一致，所以目光接觸之后就會決定過不過街，這都我們每天習(xí)以為常的事，我們也許沒有在意。

但自動駕駛汽車是由計算機來駕駛的，不能與我們目光接觸，我們無從知道計算機的想法，也許計算機夠聰明，從我們的肢體動作知道我們意圖，卻沒有讓我們知道，車禍就可能因此溝通不良發(fā)生。Sharif 教授說我們要了解「機器心理」（Machine Mind），才能雙向溝通。機器心理怎么教人了解？當(dāng)然還是我們?nèi)俗龀鰜淼摹?/p>

以在德州 Arlington 服務(wù)的自動駕駛汽車 Drive.ai 為例，標(biāo)榜以人為中心，鮮橘色淺藍(lán)條的車身，一目了然有別于其余車輛，除了容易辨識，最特別的是車身四周都有 LED 顯示牌，等行人過街就顯示 Waiting for You to Cross，車要開了就顯示 Going Now/Please Wait。雖然僅是一個簡單的顯示牌，至少告訴路人這輛車的意圖。

自動駕駛汽車從簡單的自動功能到完全自動，共分五級。第一級不算是自駕，僅有如定速等少數(shù)功能。現(xiàn)在路上跑的多是第二級的部分自駕功能車，如控制與前車的距離。第三級是第二級的升級，稱為有條件的自駕，可以在良好的路段完全不需人的介入，只有在特殊狀況如上下高速公路，仍需人掌控，據(jù)稱 Audi A8 2019 款式近似第三級。

第四級是高性能的自動駕駛汽車，完全不需要人力控制，可以自動應(yīng)付各種路況環(huán)境，但受較嚴(yán)法規(guī)的限制，Waymo 發(fā)展這類的自動駕駛汽車已經(jīng)很久，并在亞利桑納州鳳凰城做有限度的服務(wù)，全球各地也多有小規(guī)模的測試。第五級是完全自駕，車內(nèi)沒有方向盤、腳踏板，沒有掌控行車的工具，是自動駕駛汽車最高的境界。

密西根大學(xué)彭暉（Huei Peng）教授是自動駕駛汽車專家，去年 11 月在廣州的「2018 國際汽車智能共享出行大會」上演講，指出自動駕駛汽車的最大問題在測試，形容像摸著石頭過河，既沒有政府法規(guī)，也沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，使得大眾以及政府對自動駕駛汽車都不信任，是這一行業(yè)最大的弱點，是要立刻解決的問題。

彭暉教授還介紹了密西根大學(xué)的 Mcity，這是一個專為自動駕駛汽車設(shè)計的測試場，包括城市與郊區(qū)各種路況，用作測試無線網(wǎng)絡(luò)或衛(wèi)星導(dǎo)航的自動駕駛汽車，并可依特別需要改變測試布置。更重要的是，Mcity 自行發(fā)展一套測試體系，從拿到第一輛車到正式上路經(jīng)過了 18 個月的測試，測試的結(jié)果，反映出市面上可以買到的車，都不盡理想。彭教授是 Mcity 主任負(fù)責(zé)人，認(rèn)為慢工出細(xì)活，從踏實的測試可以漸漸得到大家的信賴。

生活科技的普及，通常分三類人，先驅(qū)者、跟隨者、排斥者，先驅(qū)者是熱衷技術(shù)的玩家，玩到成熟的程度，大多數(shù)人才會逐漸跟隨，最后排斥的人才會順應(yīng)趨勢，慢慢的接受，這是一段漫長的時間，手機是最好的例子。

至于自動駕駛汽車，在少數(shù)嘗鮮的人覺得安心之后，才會慢慢普及到厭煩開車的大眾，最后才是懂得科技、知道計算機會出錯的一群。看起來，現(xiàn)在連技術(shù)玩家都未必覺得安心，自動駕駛汽車恐怕還有一段長路要跑。