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Uber不担刑责。

周二，亚利桑那州一位检察官判定，Uber在去年3月发生的自动驾驶车祸致死事故中不承担刑事责任。

这场事故是世界第一起自动驾驶致死案，事故导致亚利桑那州的一位49岁女性死亡。

检察官给出的理由是：事故视频可能没有准确地描述车祸过程，因此Uber不担刑责。但检察官同时建议，当地警方对Uber的安全驾驶员进行额外调查，因为车祸发生时，车内的安全驾驶员正玩儿手机，在看“美国好声音”。

检察官的信件

车祸发生后，美国国家运输安全委员会在去年5月份发布了一份初步报告，称Uber的涉事车辆沃尔沃XC-90 SUV上的自动驾驶系统在撞人前发现了受害者，但无法启动刹车，因为车辆在计算机控制下时不能启用紧急刹车，目的是系统被设计称减少车辆行为不稳定的可能性。

左图显示车祸发生的位置，右图显示车辆受损部位

目前，美国国家运输安全委员会和国家公路交通安全管理局仍继续调查致命事故的具体原因。

Uber无罪，驾驶安全员重点调查

去年3月18日晚间，美国49岁的Elaine Herzberg在穿越人行横道时，被Uber改装的沃尔沃自动驾驶SUV撞到致死。

事故发生三天后，当地警方公开了汽车上摄像头拍摄的视频。

视频显示，当时汽车经过一个没有信号灯的三岔路口，对向和路口都没有看到车辆和行人，车辆没有减速迹象。但不幸的是，当时Elaine Herzberg推着自行车横穿马路，突然出现在车辆前面，导致悲剧发生。

事故发生后不久，当地警察局长还曾表示，初步判断，“Uber可能不是事故责任方”，很大程度上是因为死者横穿马路所致，而无论是自动驾驶还是手动驾驶，都很难避免这种碰撞。

后续经过进一步调查，警方发现Uber车内的安全驾驶员有很大嫌疑。事发时，车内的Uber的安全驾驶员正坐在车里面低头看“美国好声音”。

根据美国国家运输安全委员会的初步报告，Uber沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生前6秒就检测到了Herzberg，并在1.3秒前意识到将要撞车。但Uber表示系统无法启动刹车，因为车辆在计算机控制下时不能启用紧急刹车。

自动驾驶系统在碰撞前约1.3秒的数据回放，当时系统确定要紧急制动。黄色线以米为单位显示，橙色线显示了地图线路的中心，紫色阴影区域显示车辆行驶的路径，绿色线表示路径的中心。

刹车的责任交由安全驾驶员负责，但就是这名安全驾驶员，在事故发生的前0.5秒钟之前，都在看手机没有抬头看路。

因此，检察官判定Uber无罪的同时，建议当地警方请专家分析车辆的速度、照明条件和其他相关因素，并对安全驾驶员额外调查。

Uber自动驾驶元气大伤：被Waymo甩出几条街

正是由于3月份发生的这起致死事故，促使Uber暂停了在凤凰城、匹兹堡、旧金山和多伦多等地区的自动驾驶汽车的所有道路测试。不久之后又在匹兹堡解雇了100名自动驾驶汽车测试员，取而代之的是55名“任务专家”，这些任务专家经过公路和专用车道方面的严格培训。

不过，到了去年下半年，随着车祸事件的平息以及Waymo等对手们不断有新进展，Uber重启的自动驾驶路测的想法蠢蠢欲动。

Uber已经向宾夕法尼亚州运输部门提交了在匹兹堡进行测试的申请，还发布了一份长达70页的安全报告，承诺在每辆车上安置两名备用司机，并采取一系列其他预防措施，以确保车辆安全。

与此同时，Uber自动驾驶已经被对手远远甩开。Waymo正式拿下美国加州车管所（DMV）的完全无人驾驶测试牌照，意味着Waymo可以在加州的公开道路上测试没有安全员的自动驾驶汽车，是真正意义上的“无人”驾驶。

拿到牌照后，Waymo的自动驾驶车可以在其在日间、夜间，以及雨雾等多种气象条件下测试，最高速度可达65英里/小时（104公里/小时）。

更让Uber着急的是，Waymo已经积累了超过1000万英里的实测里程数，并继续每月增加约100万英里。在模拟方面上，它也已经记录了超过70 亿的测试里程，这远远甩开了竞争对手。

加州车管局发布的年度自动驾驶报告也显示，Uber自动驾驶在加州才跑了2.6万英里，跟Waymo相差悬殊。

在商业化道路上，Waymo也大有斩获，Alphabet在第三季的财报电话会上，Alphabet首席财务宣布Waymo的自动驾驶汽车已经在亚利桑那州向乘客收费。此前，摩根士丹利对Waymo的估值高达1750亿美元，其中自动驾驶出租车部分高达800亿美元。

Waymo的大跨步给Uber带来了隐形压力。Uber正计划2019年IPO，估值约为1200亿美元；据知情人士透露，2017年它花了大约7.5亿美元用在了自动驾驶车上，因此，重启自动驾驶路测，无论是对业务本身还是对未来的估值而言，都是重要的一步。

自动驾驶视觉歧视：长得黑可能会被撞

目前，关于自动驾驶汽车的担忧越来越多。

最新的一份研究显示，自动驾驶车辆在撞人的时候还会有歧视：车辆可能会优先撞有色人种。

报告来自乔治亚理工学院的研究。如果你是一个皮肤黝黑的人，你可能比你的白人朋友更容易被自动驾驶汽车撞到，这是因为自动驾驶车辆可能更善于识别肤色较浅的行人。

这份名为Predictive Inequity in Pedestrian Detection的论文，从一个简单的问题开始：像自动驾驶汽车所使用的最先进的物体检测模型，在多大程度上能准确地检测出来自不同人群的人？

为了找到答案，研究人员查看了包含行人的大型图像数据集，使用菲茨帕特里克量表(Fitzpatrick scale)对这些人进行了分组。菲茨帕特里克量表是一种将人类肤色从亮到暗进行分类的系统。

然后，研究人员分析了这些模型正确检测浅肤色人群存在的频率，以及它们对深肤色人群正确检测的频率。

结果显示，对于深色皮肤的人来说，检测的准确率平均要低5个百分点。即使研究人员控制了图像中的时间或行人偶尔出现的视线障碍等变量，这种差异仍然存在。

尽管这篇论文还没有经过同行评审，测试的也不是自动驾驶车企在用的对象检测模型，也没有利用自动驾驶汽车制造商使用的训练数据集——因为这些公司不给他们提供数据——但是这项工作表明，我们应该更仔细地研究那些与我们测试的视觉系统结构相同的视觉系统。

这是一个事关公众利益的严重问题。