作者：闵良驹
谈起自动驾驶汽车，相比大家都不陌生。诸如定速巡航、辅助倒车等功能如今早已飞入寻常百姓家。但其实，这些不过是自动驾驶的起步而已，依据美国汽车工程师协会（SAE）和美国高速公路安全管理局（NHTSA）推出的分类标准，自动驾驶汽车根据自动化、智能化程度可以分为从L0到L5共六个等级：无自动化（L0）、驾驶支援（L1）、部分自动化（L2）、有条件自动化（L3）、高度自动化（L4）和完全自动化（L5）。
而目前自动驾驶技术的程度，大约在L2和L3之间。距离实现高度或完全的自动化尚有很长的路要走。本文将聚焦自动驾驶技术发展的推动与阻碍力量，以及在未来可能遇到的局限与问题。
自动驾驶技术发展的推动力量
新技术竞赛
自动驾驶是一项颇具发展前景和市场潜力的高新技术，这必将吸引更多的人加入到这场科研竞赛当中。
解放驾驶员的双手
将驾驶交给智能汽车，让驾驶员得到解放，在这样美好的愿景下，想必每一个人都不会拒绝自动驾驶。
对老年人与残障人士友好
自动驾驶技术可以很大程度上解决老年人和残障人士的出行困难为题，这将是此类社会弱势群体的重大福音。
减少人为因素导致的事故
一定程度上讲，机器不会疲劳和失误，可以最大程度减少由于人为因素导致的交通事故。
可以看到，自动驾驶技术有着无比诱人的发展潜力与价值，但想要其真正惠及我们的生活，是要建立在L4甚至L5的基础上的。也就是说，目前的自动驾驶技术，还远远达不到人们心中所希冀的那样。这也就产生了许多阻碍自动驾驶发展的负面力量。
自动驾驶技术发展的阻碍力量
信任问题
大多数驾驶者对自动驾驶持怀疑态度，并且不相信自动驾驶的能力(Lee and Kolodge 2018)。
谁来负责？
据不完全统计，2018年上半年，至少有3辆特斯拉自动驾驶汽车发生事故。自动驾驶出现安全事故，谁来负责？个人？生产商？还是自动驾驶本身？
差强人意
人类驾驶员平均行驶超过49万英里才会出现事故，行驶超过9500万英里才会出现致命事故。相比之下，如今表现最好的自动驾驶汽车，大约每行驶5600英里就需要驾驶员接管一次(Endsley 2018)。
技术瓶颈
基于深度学习算法的自动驾驶技术并不能很好的面对不可预测的环境与不可预测的人类。它不会“主动思考”，只能被动响应。
除去以上关于自动驾驶本身的分析，在驾驶员与自动驾驶技术的交互过程中，也存在着许多针对驾驶者的问题亟待解决。这也是未来的自动驾驶技术做必须要面对的瓶颈。
自动驾驶技术面临的交互问题
技能退化
广泛应用自动驾驶可能会导致驾驶员必要的手动执行和决策技能的退化，只要自动驾驶尚存在被接管的可能性，这种技能的退化就是十分危险的信号。
系统透明度
驾驶员对系统功能的理解不佳是很常见的现象，这会导致对系统行为的期望很低，与自动化的交互也不适当。因此如何提高系统透明度让驾驶员全面了解系统自动驾驶技术是必须要考虑的问题。
参与程度与情景意识（SA）
当使用自动驾驶时，驾驶员的参与程度下降，导致情景意识（SA）的降低，从而对安全性构成重大挑战。
总结
自动驾驶的用于庞大的潜在价值，该技术一旦成熟，将大大改善甚至颠覆我们的出行方式。这些潜在的价值都是推动自动驾驶技术不断发展的动力。但同时，技术上的阻碍与瓶颈使得目前的自动驾驶仍停留在一个不够令人满意的阶段，由此也引发出了人机交互过程中的许多衍生问题（例如：信任问题，参与度问题等等）。未来的自动驾驶，一方面要在核心算法上寻求突破，化被动响应为主动分析，另一方面要着重解决在与驾驶员交互过程产生的足以构成安全隐患的重大问题。
希望自动驾驶 Level 5 早日成为现实！
参考文献
Mica R. Endsley. The limits of highly autonomous vehicles: an uncertain future[J]. Ergonomics,2019,62(4).
ZJUpsy@闵良驹
本文转自：微信号 - 工心应援会（gongxinYYH），作者：闵良驹，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。
