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硅谷Robotaxi陷人命纠纷!挡道救护车,现场无法接管,远程也缺云代驾

2023/09/08
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一凡 发自 副驾寺,智能车参考 | 公众号 AI4Auto

路人被撞,大量失血,正是争分夺秒和死神赛跑的要命时刻,偏偏救护车通行道上,挡着一辆无人驾驶的Robotaxi。

最终伤者因未能及时送医,抢救无效去世。

这就是硅谷最新曝出的争议事件,也造成了Robotaxi再次在美国被口诛笔伐。

引发这起事故的,是无人驾驶落地走在前列的通用Cruise,事后其回应称自家的Robotaxi,并没有阻止车辆前往医院——但也拒绝公开现场视频。

然而无论如何,这起事故都让另一个问题再度被热议:

运营落地阶段的冗余,究竟该怎么做?

在此之前,通用Cruise介绍过一套应急方案,但从这起事故来看,方案显然还不够“应急”。因为对于特殊场景下的Robotaxi接管,通用Cruise的方案是拨打电话联系客服,然后客服再走流程处理——然而通用Cruise的方案里有明显漏洞:联系方式是面向车内乘客脱困,而没有兼顾到车外交通场景的状况。

比如这次,救护车十万火急,通用Cruise的无人车不懂让路,其他人也没办法及时接管。

最后,Robotaxi落地陷入人命事件争议。

当然,也是在此时此案,太平洋另一头落地Robotaxi提的5G云代驾也再次在讨论中被提起。

或许在这次这样的特殊场景下,云代驾确实不失为好的解决方案。

Robotaxi被控耽误救援,惹人命争议

热议事件的完整过程是这样的:

美国旧金山,一位行人被汽车撞倒,伤势严重,外媒报道称当时其正在失去清晰意识,无法与周围清楚沟通,需要立即送医,而路人也第一时间拨打了救护车。

但就在这紧急时刻,两辆Cruise无人出租车,恰好停在了事故现场右侧,阻塞了事故现场的车辆进出。

救援人员后来在公开报告中还透露,曾尝试手动接管自动驾驶车辆,但没有成功。

最终,重伤行人因送医延误,未能得到及时护理,被宣告死亡。

消息传出,(原本就对Robotaxi心存不满的)旧金山市民怒火被点燃,很多人聚集在Cruise的总部,示威抗议。

更早之前,也有人认为Robotaxi破坏了社区交通、影响了原本的节奏,还有过极端行为,但这一次,算是“师出有名”了。

Cruise也很快给出了官方回应,称并没有阻碍交通挡住救护车道路,Robotaxi的车停在那是因为等红灯,变灯后其中一辆车就果断让出了道路,救护车也通过了。

通用Cruise还向媒体展示了现场视频,但拒绝对外公开。

然而民众怒火并没有就此平息。在热议中,通用Cruise在Robotaxi落地运营的应急方案,被反复声讨。

Cruise在官网多次强调,遇到紧急情况可以拨打电话联系,并在文件中留下了联系方式。

但这种电话联系,看起来更多是面向车内乘客的,因为车身外部,并没有留下联系方式或直接沟通的电话,于是在紧急情况下,联系就会变得“复杂”。

有网友还表示,难道遇到紧急情况,还要登陆你们官网找联系电话?

而且Cruise目前似乎还没有配备相应的运营队伍,他们的无人出租车,可以远程解除“自动驾驶”,但停止自动驾驶后,Cruise的无人车做法是找个地方停下,等工作人员前来“接管”。

在美国,Waymo和Cruise都采用了类似的方案,都是远程协助的思路,核心是依靠自动驾驶系统来解决特殊场景下的问题。

一方面,这自然是技术思维出发下的方案,希望把自动驾驶系统不断经历特殊场景检验、不断学习,最后可以去任何地方,应对任何场景。

另一方面,这也是美国必须面对的人口现实。众所周知,美国可谓地广人稀,落地Robotaxi如果不能尽可能减少全流程中的人工要素,那成本和运营经济账上都无法平衡。

然而面对这次这样的极端事件时,AI司机确实无法做到人类司机一样的灵活性,可以快速给救护车让出通道——而不是还在遵守红绿灯规则。

Robotaxi落地阶段的挑战,再次由个例成为热搜。

Robotaxi的运营冗余

在Robotaxi和自动驾驶的研发时期,被提起最多的是“传感冗余”、“安全冗余”。

比如最典型的激光雷达等多传感器融合路线,本质就是通过激光雷达来实现对摄像头视觉的冗余,可以让自动驾驶多一重保障,应对特殊、极端场景时系统表现更稳健。

但运营阶段,面临全新的挑战——不来自于技术本身,来自于人类社会明确规则之外的灵活性人情世故

比如在特殊场景需要给救护车让道时,可能需要违反规则,可能需要灵活处事,这些AI司机都做不到,甚至混行中的人类司机也很难迅速沟通。

这也是为什么运营冗余,在Robotaxi进入落地阶段后会变得格外重要。

而目前真正大规模为运营做冗余的玩家,其实并不多。

其中之前有争议的5G云代驾,是其中一个。

就在5G网络开始铺开后,国内Robotaxi玩家在还没有完全取消安全员时,就开始宣布和部署5G云代驾相关的方案,作为Robotaxi运营冗余。

所谓5G云代驾,即是借助5G高带宽和低时延的特性,将周边环境情况显示在远端电子屏幕上,然后通过网络远程控制车辆的方向盘,挡杆,油门和刹车等。

车主要还是“AI老司机”在开,但远端同时部署“人类老司机”,一个人盯多台车,有特殊情况就远程接管,帮助脱困,及时解决挑战。云代驾的工作,乍一看有点像在玩赛车游戏,但他们实际上要一个人类同时监控多辆车,要时刻保持注意力。

5G云代驾的好处显而易见,当Robotaxi在道路上遇到现阶段程序无法解决的场景时,远端能够及时接管,帮助无人出租车脱困。

但之前争议的另一面,是认为这样做“不够技术”、“不够低成本”,“无法真正实现规模化落地”。

这种怀疑也不难理解,比起AI司机解决一切,有个“兜底”的人类司机当然不够技术;云代驾不论是设备还是人工也都需要成本,确实不如尽可能去掉人工,规模化落地确实也需要相应的5G云代驾整套设施覆盖,成本只会水涨船高,不存在边际效应。

但如果是这次Cruise的具体事故,还有没有比5G云代驾更有效解决问题的方案?

或许没有,或者说想不到更好的,而且必须正视的是,这一桩具体事故背后,就是一个真实的生命代价。

所以Robotaxi确实是大势所趋,也正在浩浩汤汤,来到了爆发前夜,但运营落地中的挑战,却也才刚刚开始。

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