在出現多宗涉嫌致死事故後， 美國政府上周終於正式調查電動車Tesla的「自動輔助駕駛」（Autopilot）功能。前一周在中國，有司機疑在蔚來汽車的「領航輔助」功能啟動下車禍喪生。這些事故，反映了現時「自動駕駛」的什麼亂象？又是否再一次提醒我們，完全自動駕駛可能是遙不可及？

本月14日，內地餐飲品牌「美一好」在微訊公眾號發表訃告，創辧人林文欽在同月12日下午，在瀋海高速公路福建省莆田市涵江段車禍身亡，終年31歲。莆田高速公路交警支隊向央廣網確認事故，並稱是林文欽駕駛汽車追尾前方汽車所致。事發時，他駕駛的是蔚來（NIO）ES8電動車，並啟用了「領航輔助」（Navigate on Pilot，NOP）功能。

「出了事輔助駕駛」

據蔚來官方介紹，「NIO Pilot自動輔助駕駛系統，由蔚來自主研發，搭載全球領先Mobileye EyeQ4自動駕駛芯片，支持超過20項輔助駕駛功能」。NOP是NIO Pilot「全配包」的功能之一，「是導航系統、高精地圖與NIO Pilot自動輔助駕駛系統的深度融合」；「車輛在高精地圖覆蓋大部份高速公路及城市高架路段內，按照導航規劃的路徑實現：自動匯入主路；主路中巡航行駛及智能選擇最優車道；自動切換下一高速／高架，支持匝道內變道及調速；依據高精地圖及環境感知，自動駛離主路」。

在林文欽事故後，蔚來的回應是重申NOP不是自動駕駛而是輔助駕駛功能。誠然，蔚來在官方宣傳中確實有多次列明過這一點。例如其產品市場部資深經理林勝利在去年10月軟件更新時提醒，「釋放領航輔助功能並不代表車輛能夠自動駕駛」；其自動駕駛系統工程負責人章健勇也在NOP使用指南中「必須再三強調」：「大家絕對不能把NOP等同於自動駕駛。與Pilot一樣，NOP仍然是一種輔助駕駛功能，且隨時可能在無法滿足工作條件的情況下退出。」指南又表明，NOP「目前還無法響應人、動物、交通燈及靜態障礙物（如高速收費站、路障、三角警示牌等）」、「無法應對所有的天氣條件和道路交通狀況」。

這宗事故似乎不是單一事件。單是本月，月初中國長城哈弗H9汽車司機在使用ACC自適應巡航時未有識別大貨車轉線而追撞；月中再有內地消費者聲稱，小鵬汽車（Xpeng）銷售員多番吹捧「自動駕駛」，在試駕車款G3時，自適應巡航系統竟高速追撞前方車輛。

這種情況也不限於中國。美國交通部轄下的國家公路交通安全管理局（NHTSA）上周公布，從2018年至今已接獲11宗Tesla輔助駕駛系統涉嫌引致撞車事故報告，牽涉17人受傷和1人死亡，涉事車輛均啟動了Autopilot或交通感知巡航控制（Traffic Aware Cruise Control）模式。

Autopilot設計為輔助司機，在車道上自動輔助轉向、加速、煞車，無法令車輛自動駕駛。這些意外多數入黑後發生，而且是在有清楚的司機警示標記如箭號、警告燈、「雪糕筒」等的情況下。例如本年3月在密歇根州，一輛Tesla Model Y在Autopilot下，撞上打了警示燈停在路旁偵查的警車；2019年12月在印第安納州，一輛Tesla Model 3撞上停泊的消防車更導致一名乘客死亡。

國際汽車工程師學會（SAE）把自動駕駛分為0至5級（或L0至L5），4級或以上才可以完全毋須司機人為干預，可被視為自動駕駛。去年中國工信部也發表類似的《汽車駕駛自動化分級》。在這分類下，NOP、Autopilot之類市面上絕大多數駕駛系統，頂多只屬2級的輔助駕駛，卻在銷售或宣傳中多番用上「自動」字眼。

即使在使用指南上寫明相關系統並非自動駕駛，但不少車主似乎被宣傳誤導。部份牽涉Tesla Autopilot的事故中，司機睡着、分心或沒有理會駕駛情況。例如本年5月美國加州一名Tesla司機被捕，因為他啟動了Autopilot在海灣大橋上行駛時坐到車輛的後座。林文欽發生事故後，據內媒財經網報道，其友人林偉偉迅即公開他與死者及汽車經紀的社交群組對話，聲稱林文欽買蔚來的原因之一，就是看中了「自動駕駛」功能。難怪內地不少網民均對蔚來的說法不滿，批評「沒出事自動駕駛，出了事輔助駕駛」。

監管整頓事在必行

就着這些潛在宣傳誇大誤導問題，對於自動駕駛的影響，在短期內，政府介入監管似乎無可避免。NHTSA上周宣布，已在本月13日起針對上述11宗Tesla Autopilo車禍展開調查，涉及765,000輛2014年後生產、配備Autopilot功能、在美國銷售的Tesla車輛，涵蓋Model 3、S、X和Y車款。NHTSA將調查Tesla Autopilot的系統，以及Tesla如何在該功能啟動時監察和確保司機參與控制。例如，Tesla雖然在使用指南中指導司機要保持雙手握着軚盤，但即使司機不這樣做，Autopilot系統仍然繼續運作。

是次調查標誌着美國政府對於Tesla Autopilot之類的駕駛系統加強安全審查。有別於過往由國家交通安全委員會（NTSB）調查事故而沒有任何實際權力，NHTSA可視乎調查結果，要求Tesla回收汽車改善Autopilot系統，也有權對行業制訂監管。對此，美國卡內基大學工程教授Raj Rajkumar認為Autopilot的缺陷存在已久，調查早該展開，「但遲到好過無到」。此外，康涅狄格州參議員Richard Blumenthal和麻省參議員Ed Markey還去信聯邦貿易委員會（FTC），要求調查Tesla的Autopilot和Full Self-Driving駕駛功能，是否存在欺騙性營銷行為。

而在中國，在林文欽事故後，一些汽車相關業者主動提出修改現有宣傳用字，同時保障人命安全和有利業界發展。理想汽車創辦人李想在微博提議，以「用戶聽得懂的人話」取代2級、3級之類的行內術語：「一個多餘的中文字也不要有，避免誇張的宣傳造成用戶使用的誤解。在推廣上克制，在技術上投入，對用戶、行業、企業都長期有利。」他建議，從2至5級應分別改為「輔助駕駛」、「自動輔助駕駛」、「自動駕駛」和「無人駕駛」。

互聯網公司奇虎360創辦人及哪吒汽車股東周鴻禕也轉發同意，但建議3級改為「高級輔助駕駛」更清晰：「人工智能不是營銷話術，沒有那麼神奇，自動駕駛無人駕駛還有很多路要走，很多坑要填，不能為了營銷誤導用戶。」

這種態度似乎也得到政府支持。內地官媒《經濟日報》上周發文承認，現時市場上「自動駕駛」有誤導消費者的問題，有必要統一用字標準，尤其是避免「自動」和「輔助」用於同一分級，才能「警惕自動駕駛這一新興技術發展出現失序、失範的傾向」。

另一方面，有些業者認為可以從加強車主意識着手。例如小鵬和理想汽車均要求車主觀看輔助駕駛功能的介紹影片後，才能開啟輔助駕駛功能，小鵬甚至求車主先通過考試。Tesla全球副總裁陶琳也在5月向新華社表示，有需要加強對消費者教育，例如與駕訓班或交通部門合作。惟這種說法引起車主及網民不滿，認為Tesla無視系統設計缺陷，反把事故推卸到消費者身上。

遙不可及的第5級

長遠而言，這些車禍再一次折射了要實現更高層次、真正完全自動駕駛的困難。就如內地《經濟日報》在蔚來事故後提醒，即使部份業者聲稱能實現L3至L5級自動駕駛，消費者也「不要輕易被帶了『節奏』」：「這些所謂的車輛或許只是個概念車，或許只能適應特定場景使用……自動駕駛要想實現全場景覆蓋，真正量產落地，依然相當遙遠」。

事實上，相比幾年前，現時對自動駕駛的憧憬已經大幅降溫，行業進展也明顯減緩。公認的行業領先者Waymo，最初是作為互聯網巨頭Google其中一個項目而展開，到2015年初次公開展示自動駕駛技術後，掀起了自動駕駛行業發展，吸引初創，也引發了種種吹捧。Tesla行政總裁馬斯克（Elon Musk）在2015年聲稱，能夠在「任何地方」行駛的自駕車可在兩、三年面世；網約車平台Lyft主席John Zimmer在翌年預測，自駕車將會在2025年終結現時強調擁有權的汽車消費模式。但是，在2018年，Waymo前行政總裁John Krafcik坦承，自駕車要面世，需時比預期長。現在，英國交通顧問Nick Reed指出：「看法已經有別於2015年，當時可能是炒作的高峰期。現在面對種種挑戰和複雜性，開始面對現實。」

究其原因，其一是人工智能（AI）技術發展仍未能支持自動駕駛。美國杜克大學計算機科學教授Mary Cummings指出，數十年來在機器學習上的成果，只不過產生了最原初形式的「智能」。她把機器學習系統分成四級來衡量其複雜程度。最簡單的是基於技巧、「從下而上」的理性，若放在自動駕駛，例子是現時AI已能夠學懂在高速公路上保持在某車道上；下一級是基於規則的學習和理性（看到停車標誌要做什麼）；之後是基於知識的理性（標誌有一半被樹枝遮掩下，它還是否停車標誌？）；最後是現時人類獨有的專家理性，即使置身全新的環境中，仍能運用習得的知識、經驗和技能來應付。

Cummings指出，現時自駕車在第三級開始出問題，通常工程師會以某些方式，例如極仔細的地圖來彌補缺陷，但若更新不夠頻繁，遇上意外情況的自駕車將無所適從。她補充，從Autopilot的車禍可見，緊急車輛在馬路上的行為通常不會每次一樣，有時停在一旁，有時佔了部份行車線，「每次的視覺呈現都不同」，對自駕車構成挑戰。馬斯克上月初也在Twitter表示：「通用的自動駕駛是困難的問題，需要解決一大部份現實世界AI難題。沒有預計到這麼困難。」

結果是現時自駕車實際使用仍很有限。2017年，Waymo在美國亞利桑那州鳳凰城推出有安全駕駛員的自駕車服務，《彭博》說當時員工認為已解決了自動駕駛「問題的99%」。然而，剩餘那1%似乎仍難以克服，路上種種細微干擾有時仍會令自駕車困惑。據YouTube頻道JJRicks Studios在5月中上傳的試乘影片，Waymo自駕車遇上工地的雪糕筒時不懂行駛。加上每個城市也有其獨特路況，雖然Waymo去年10月在上述服務中率先取消安全駕駛員，但仍未能擴展至其他城市。

其次，技術有待突破也意味着需要持續投入研發資金。據分析公司Pitchbook估計，假設自駕車技術能在2030年普及，每個自駕車項目需要投入多60億至100億美元。前Waymo工程師、現為自動駕駛公司Aurora行政總裁Chris Urmson估計需時更久：「這是可能需要三十年或更久的轉型。」

因此，有些業者知難而退也不意外，過去一年自動駕駛行業已出現多宗整合。例如去年末，網約車平台Uber決定放棄其自動駕駛的士計劃，以價值約40億美元將其自動駕駛部門出售予自動駕駛公司Aurora，作價僅為其2019年估值約一半。本年4月，網約車平台Lyft以5.5億美元將自動駕駛部門出售予豐田一間子公司。

同時，行業對於自動駕駛的期望似乎有所改變。據美國聖達菲（Santa Fe）研究所的計算機科學家Melanie Mitchell觀察，隨着自駕車的面世死線一再推遲，業界正在重新定義這個字眼。絕大多數自駕車仍然需要限制於測試區域範圍內，以及在理想的天氣條件下運作，仍然要有安全駕駛員在座或者至少有遠距監控。

現時車廠對的「自動駕駛」的定義，基本上已經隱含了上述種種條件。

Cummings也同意：「已經有數以十億計美元投放到自動駕駛行業，但都得不到最初想得到的結果。」她認為，這不代表我們最終無法獲得某種形式的『自動駕駛』汽車，只是「不是當日向大家承諾的那種」。她估計，配備光學雷達之類感應器的小型、低速自駕車，在地圖製作細緻的區域中行駛，應該有望達至監管機構和大眾能夠接受的安全水平，例如依照特定路線行駛的機場穿梭巴士之類。更直白的或許是北京清華大學蘇州汽車研究院院長助理戴一凡上月在《光明日報》撰文說，「終極的不限場景、不限區域的L5級完全自動駕駛，目前尚存在於想像之中。」