“自动驾驶”为何会出现语义通胀？
来源：
第一财经
日期：2021-08-25
责编：
殷绪江
自动驾驶技术正在陷入一个悖论：安全原本是它最大的价值之一，但现在它却被批评“不够安全”。8月13日，31岁的林文钦驾驶他的蔚来ES8，在沈海高速涵江段撞上了停在路上的施工车，不幸去世。根据逝者家属代理律师的声明，当时，这辆ES8的NOP系统（领航辅助系统）开启，该系统允许驾驶员在手握方向盘的情况下放开双脚，车辆自动在这段高速公路上刹车、加速和变换车道。
事故目前仍处于调查阶段，警方尚未公布结果。本文也不会分析事故本身的原因和责任，不过，由此引发的针对自动驾驶的争议值得讨论。就在这一事件发生前后一周内，还有两条消息值得关注：中国工信部要求所有汽车公司在在线更新自动驾驶技术前必须经过审批；美国公路交通安全管理局 (NHTSA) 发起对特斯拉AutoPilot（自动辅助驾驶）系统的调查。也就是说， 全球两个最大的汽车市场同时放出加强对自动驾驶技术监管的信号。虽然这些事件之间并无因果关系，但现在的确是时候讨论自动驾驶的应用问题了，因为它不再是可以留待未来解决的问题，而是已经进入我们的生活。
命名和技术营销
林文钦事故发生之后，一个早就应该普及的事实终于开始被传播：目前量产车上搭载的，是辅助驾驶功能，而非自动驾驶功能。这两个技术概念，其实各个市场已经有明确的定义。虽然略有区别，但 有一条分界线是明确的：需要驾驶员手握方向盘、注意路况，并且承担事故责任的，就是辅助驾驶功能；允许驾驶员做其他事情、不承担事故责任的，就是自动驾驶。
此外，如果翻开这些品牌的车型使用手册，其中都会明确注明：现行功能不能实现自动驾驶。即使功能开启，驾驶员也必须随时作好准备，并且为行车安全负责。在产品试驾时，按照规定，试驾专员也会明确告知这一点。对于此次引发争议的蔚来NOP系统，蔚来无人驾驶系统工程部负责人章健勇就曾在蔚来App的一篇文章中再三强调，这不是自动驾驶，仍是辅助驾驶。事实上，各国现行的交通法规根本就不允许出现驾驶员“无需驾驶”的情况，发生事故，承担责任的必须是驾驶员。 也就是说，Level 2（辅助驾驶）是目前可以在量产车上搭载的技术上限。而诸如Waymo、Cruise、百度等正在试验的无人车，都属于技术测试，且必须拥有牌照并接受严格的监管。
当然，这只是技术和法规上的划分， 在实际营销和宣传上目前尚没有明确的法律规定， 厂商也就更容易打擦边球。它们会想办法在各种地方塞进“自动”两个字。特斯拉在这方面最激进，它把自动驾驶这个词引入了量产车，并使得自动驾驶这个词在语义上出现“通货膨胀”。早期，特斯拉就把AutoPilot直接称为“自动巡航”，现在它又推出了FSD（Full Self-Driving，完全自动驾驶）功能。而其他几家创业公司，有的会称自己采用了“自动驾驶芯片”，有的则着力宣传自己的自动驾驶研发实力。相比于法律文件、使用手册上的审慎用词，媒体和舆论当中的“自动驾驶”一词显然更吸引眼球。虽然从技术上说，“自动”一词涵盖范围很大，传统的自适应巡航技术也可以称为广义上的“自动”。但在大多数普通消费者的理解中，自动驾驶，就意味着“不需要人操作”。如果说有什么是当下就值得反思并且更改的，那就是技术营销时的用语。
理想汽车的创始人、CEO李想在朋友圈建议媒体和行业机构统一自动驾驶的中文名词：“L2 、L3 什么的用户听不懂，建议统一名称：L2=辅助驾驶；L3=自动辅助驾驶；L4=自动驾驶；L5=无人驾驶。一个多余的中文字也不用，避免夸张的宣传造成用户使用的误解。” 8月20日，理想汽车官方网站显示，辅助驾驶系统已被改作“理想AD辅助驾驶系统”——而此前这一辅助驾驶系统的名称是“理想AD高级辅助驾驶系统”。统一用语的思路没错，至于具体的措辞，更谨慎的处理方法可能是避免把自动和辅助放在一起——因为这会令人困扰——而改用类似“高级辅助驾驶”之类的说法。这么做是为了尽量规避一个风险：消费者的预期高于技术本身的能力，驾驶者在实际操作中可能会因为过于信任该功能而导致事故发生。而且，此前厂商的营销的确有误导消费者形成该判断的可能。
场景和安全的悖论
除了过度技术营销的潜在诱导作用，辅助驾驶功能本身的使用场景也存在争议。目前，上述辅助驾驶功能主要有两个使用场景：封闭的高速公路和城市拥堵道路的跟车。在这两个场景里，辅助驾驶带来了两个价值：1）提升安全性，避免潜在的驾驶失误带来追尾等交通事故；2）提升舒适性，因为不用控制油门踏板，驾驶员可以节省精力。这其中，提升舒适性的效果很显性，许多车主最大的反馈就是用这个功能跑高速或是上下班通勤，能省力很多，这也是为什么它能成为实实在在的卖点。同时，在这两个场景中，封闭的高速公路上往往车速更快，也更容易产生伤亡事故。但就像前文所说，节省精力、提升舒适性是更明确的效果，但这个效果，有时往往与“注意力涣散”一线之隔。更关键在于， 目前的辅助功能其实并不能应对高速公路上的所有状况 ，比如NOP系统无法识别静止的工程车辆和“雪糕筒”，也就是此次事故中蔚来ES8遇到的情况——尽管这一点已在产品手册中写明。也就是说，辅助驾驶对消费者最有帮助的场景之一是高速公路，但技术却并不能处理高速公路上的所有情况，而此时驾驶员往往已经来不及接管车辆。
Alphabet旗下的自动驾驶创业公司Waymo，是全球最早研发无人车的公司之一，早先它曾考虑先研发和投入辅助驾驶功能，并开始测试。但它发现，测试者在习惯了辅助功能之后，很快就开始做别的事，东张西望、看手机、美甲……Waymo决定放弃辅助驾驶，直接研发完全不需要驾驶员的无人车。当然，这并不意味着辅助驾驶在高速公路上就总是危险的。它很有可能的确减少了交通事故，只不过也像前文所说，这一点目前 难以证实。 而另一方面，它又确实增加了一种新的安全风险。这种风险，从技术上也不是没有办法规避，比如在方向盘上增加脉搏检测以确保驾驶员手握方向盘、在驾驶座上方设置摄像头以确保驾驶员眼神注视道路……这些都是成熟的配置，但尚未成为标配。 毕竟，自动驾驶本身都是新鲜产物，对它的法规和技术约束一定会相对滞后。
“软件定义汽车”的监管
这涉及到一个更深的问题，是整个汽车业如何跟上“软件定义汽车”这股浪潮。如今智能电动车带来的最大改变，不是驱动方式从油到电——这只是一个引子，它降低了汽车业的制造门槛——更大的变化，是基于移动互联网的软件浪潮。这一点最直观的体现，就是汽车上软件的价值越来越高，越来越多的功能可以通过手机一样的在线更新实现。这确实是如今人们习惯的用户体验。问题是，如果这种模式只是用来更新液晶屏上的影音娱乐应用，没有人会质疑；但如果更新涉及汽车的安全，就会引起争议；而如果更新的技术来自于人工智能的深度学习，事情就更复杂了。汽车业一直是在技术的不断更新中提升产品的安全性。我们熟知的例子中就包括安全带、ABS、ESP……它们或是硬件设备，或是软件设备，但都经过科学的测试证明了其价值，并且根据汽车工业的严格规范确保其质量。但自动驾驶技术真的有些不一样。其核心算法改进虽然由人主导且经过严格测试，但人工智能究竟是如何吸收学习传感器的数据并把它转化为经验，这个过程仍然是黑盒。同时，不像过去汽车上的软硬件总有一个完善的标准，目前并不存在所谓“车规级”的自动驾驶系统。同样，不同厂家采用的方案也各不相同。比如此次事件中，不少人提出现行的毫米波雷达和摄像头可能不擅长识别这类静止物体，如果有激光雷达会好不少；但另一方面，特斯拉则采用完全依靠摄像头的方案。也就是说，软件定义汽车在技术上已经成为主流，但配套的保障体系尚未建立。 在这个完全的自动驾驶还未实现、仍需要人来担责的阶段，监管就更加必须了。 这也是为什么中美两国对自动驾驶软件升级的监管都做出升级的原因。
此前，政府对这一新兴技术的监管基本属于滞后状态。比如特斯拉，在发生了多起人员伤亡事故后，都接受了NHTSA的调查。但现在，已经有参议员要求重新调查所有可能与特斯拉AutoPilot系统相关的人员伤亡事故，甚至要求停止使用这一技术。不过，停止使用技术恐怕不是解决问题的办法，毕竟大多数公司不会像Waymo那样一步到位放弃这个业务。汽车公司需要从较为简单的辅助驾驶技术开始，逐渐升级。在合理的范围内尽快量产自动驾驶技术，反而能够加速技术的成熟，提升安全性。但问题在于，这个“合理”的边界在哪里？对惨痛事故的充分调查和反思，就是寻找这一边界必须做到的事情。
