[優步] Uber無人車撞死人:軟件發現受害者
據TechCrunch報道，網約車巨頭Uber的無人駕駛汽車卷入致命車禍的原因似乎是軟件層面的。具體來說，決定哪些對象需要忽略、哪些對象需要特別關注的功能出了問題，這就把過錯推到了Uber身上。
考慮到這輛無人駕駛汽車上配備有復雜的視覺系統和備份系統，它們中的任何壹個都能幫助汽車感知到伊萊恩·赫茨伯格(Elaine Herzberg)，她直接從車載激光雷達和前置攝像頭前穿過馬路。然而，這輛車甚至沒有刹車跡象，也沒有發出警報聲。再加上粗心的安全駕駛員，這些失敗導致了赫茨伯格的死亡。
造成此次慘劇的可能性包括：A.對象識別系統故障，它可能沒有把赫茨伯格和她的自行車歸類為行人。這似乎不太可能，因為自行車和人是系統識別率最高的對象；
B:汽車高級邏輯錯誤，它決定了要注意哪些對象以及如何處理它們。例如，發現路邊停放的自行車，無人駕駛汽車是不需要減速的。但是在汽車前面的車道上突然轉彎，就需要無人駕駛汽車立即采取行動。這模仿了人類的注意力和決策方式，並防止汽車在探測到新物體時感手足失措。
消息人士稱，Uber已經確定了B是車禍發生的原因。具體地說，是系統設置出了問題，本應加倍關注的對象卻被其忽略。這意味著，赫茨伯格可能已經被汽車發現，但卻被認為是“假警報”。這不是個好消息，因為無人駕駛汽車具有超人的感官能力，激光雷達可以在黑暗中伸展數百米遠，目標識別系統能同時跟蹤數拾輛汽車和行人，雷達和其他系統則可以觀察周圍的道路。
但是所有這些感覺都像人類那樣屬於“大腦”，即中央處理單元，它從攝像機和其他傳感器中獲取信息，並將其與周圍世界的有意義圖片結合起來，然後實時地根據這張照片做出決定。這是迄今為止汽車制造中最困難的部分，正如Uber所展示的那樣。
不管你的眼神有多好，如果你的大腦不知道它在看什麼或者如何做出正確的反應，根本沒有意義。
Uber發表了以下聲明，但未對上述報道發表評論：“我們正在積極配合NTSB的調查。出於對這個過程的尊重，以及我們與NTSB建立的信任，我們不能對事件的細節發表評論。與此同時，我們已經開始對我們的無人駕駛車輛計劃進行全面的安全審查，我們已經聘請了前NTSB主席克裡斯多弗·哈特（Christopher Hart）為我們提供打造全面安全文化的建議，我們的審查從系統安全到車輛操作員的培訓過程。”
由於這是個沒有先例可循的情況，NTSB和其他機構可能特別難以給出報告，細節發布也極為緩慢。對於壹家公司或個人來說，在發布前隱瞞太多信息並非是正常現象。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
考慮到這輛無人駕駛汽車上配備有復雜的視覺系統和備份系統，它們中的任何壹個都能幫助汽車感知到伊萊恩·赫茨伯格(Elaine Herzberg)，她直接從車載激光雷達和前置攝像頭前穿過馬路。然而，這輛車甚至沒有刹車跡象，也沒有發出警報聲。再加上粗心的安全駕駛員，這些失敗導致了赫茨伯格的死亡。
造成此次慘劇的可能性包括：A.對象識別系統故障，它可能沒有把赫茨伯格和她的自行車歸類為行人。這似乎不太可能，因為自行車和人是系統識別率最高的對象；
B:汽車高級邏輯錯誤，它決定了要注意哪些對象以及如何處理它們。例如，發現路邊停放的自行車，無人駕駛汽車是不需要減速的。但是在汽車前面的車道上突然轉彎，就需要無人駕駛汽車立即采取行動。這模仿了人類的注意力和決策方式，並防止汽車在探測到新物體時感手足失措。
消息人士稱，Uber已經確定了B是車禍發生的原因。具體地說，是系統設置出了問題，本應加倍關注的對象卻被其忽略。這意味著，赫茨伯格可能已經被汽車發現，但卻被認為是“假警報”。這不是個好消息，因為無人駕駛汽車具有超人的感官能力，激光雷達可以在黑暗中伸展數百米遠，目標識別系統能同時跟蹤數拾輛汽車和行人，雷達和其他系統則可以觀察周圍的道路。
但是所有這些感覺都像人類那樣屬於“大腦”，即中央處理單元，它從攝像機和其他傳感器中獲取信息，並將其與周圍世界的有意義圖片結合起來，然後實時地根據這張照片做出決定。這是迄今為止汽車制造中最困難的部分，正如Uber所展示的那樣。
不管你的眼神有多好，如果你的大腦不知道它在看什麼或者如何做出正確的反應，根本沒有意義。
Uber發表了以下聲明，但未對上述報道發表評論：“我們正在積極配合NTSB的調查。出於對這個過程的尊重，以及我們與NTSB建立的信任，我們不能對事件的細節發表評論。與此同時，我們已經開始對我們的無人駕駛車輛計劃進行全面的安全審查，我們已經聘請了前NTSB主席克裡斯多弗·哈特（Christopher Hart）為我們提供打造全面安全文化的建議，我們的審查從系統安全到車輛操作員的培訓過程。”
由於這是個沒有先例可循的情況，NTSB和其他機構可能特別難以給出報告，細節發布也極為緩慢。對於壹家公司或個人來說，在發布前隱瞞太多信息並非是正常現象。
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