當地檢察官判定，由于視頻沒有準確描述車禍過程，優步在去年3月發生的自動駕駛車禍致死事故中不承擔刑事責任，但車內的駕駛安全員可能要被警方額外調查。

優步不擔刑責。

周二，亞利桑那州一位檢察官判定，優步在去年3月發生的自動駕駛車禍致死事故中不承擔刑事責任。

這場事故是世界第一起自動駕駛致死案，事故導致亞利桑那州的一位49歲女性死亡。

檢察官給出的理由是：事故視頻可能沒有準確地描述車禍過程，因此優步不擔刑責。但檢察官同時建議，當地警方對優步的安全駕駛員進行額外調查，因為車禍發生時，車內的安全駕駛員正玩兒手機，在看“美國好聲音”。

檢察官的信件

車禍發生后，美國國家運輸安全委員會在去年5月份發布了一份初步報告，稱優步的涉事車輛沃爾沃XC-90 SUV上的自動駕駛系統在撞人前發現了受害者，但無法啟動剎車，因為車輛在計算機控制下時不能啟用緊急剎車，目的是系統被設計稱減少車輛行為不穩定的可能性。

左圖顯示車禍發生的位置，右圖顯示車輛受損部位

目前，美國國家運輸安全委員會和國家公路交通安全管理局仍繼續調查致命事故的具體原因。

優步無罪，駕駛安全員重點調查

去年3月18日晚間，美國49歲的Elaine Herzberg在穿越人行橫道時，被優步改裝的沃爾沃自動駕駛SUV撞到致死。

事故發生三天后，當地警方公開了汽車上攝像頭拍攝的視頻。

視頻顯示，當時汽車經過一個沒有信號燈的三岔路口，對向和路口都沒有看到車輛和行人，車輛沒有減速跡象。但不幸的是，當時Elaine Herzberg推著自行車橫穿馬路，突然出現在車輛前面，導致悲劇發生。

事故發生后不久，當地警察局長還曾表示，初步判斷，“優步可能不是事故責任方”，很大程度上是因為死者橫穿馬路所致，而無論是自動駕駛還是手動駕駛，都很難避免這種碰撞。

后續經過進一步調查，警方發現優步車內的安全駕駛員有很大嫌疑。事發時，車內的優步的安全駕駛員正坐在車里面低頭看“美國好聲音”。

根據美國國家運輸安全委員會的初步報告，優步沃爾沃SUV系統上的傳感器在撞擊發生前6秒就檢測到了Herzberg，并在1.3秒前意識到將要撞車。但優步表示系統無法啟動剎車，因為車輛在計算機控制下時不能啟用緊急剎車。

自動駕駛系統在碰撞前約1.3秒的數據回放，當時系統確定要緊急制動。黃色線以米為單位顯示，橙色線顯示了地圖線路的中心，紫色陰影區域顯示車輛行駛的路徑，綠色線表示路徑的中心。

剎車的責任交由安全駕駛員負責，但就是這名安全駕駛員，在事故發生的前0.5秒鐘之前，都在看手機沒有抬頭看路。

因此，檢察官判定優步無罪的同時，建議當地警方請專家分析車輛的速度、照明條件和其他相關因素，并對安全駕駛員額外調查。

優步自動駕駛元氣大傷：被Waymo甩出幾條街

正是由于3月份發生的這起致死事故，促使優步暫停了在鳳凰城、匹茲堡、舊金山和多倫多等地區的自動駕駛汽車的所有道路測試。不久之后又在匹茲堡解雇了100名自動駕駛汽車測試員，取而代之的是55名“任務專家”，這些任務專家經過公路和專用車道方面的嚴格培訓。

不過，到了去年下半年，隨著車禍事件的平息以及Waymo等對手們不斷有新進展，優步重啟的自動駕駛路測的想法蠢蠢欲動。

優步已經向賓夕法尼亞州運輸部門提交了在匹茲堡進行測試的申請，還發布了一份長達70頁的安全報告，承諾在每輛車上安置兩名備用司機，并采取一系列其他預防措施，以確保車輛安全。

與此同時，優步自動駕駛已經被對手遠遠甩開。Waymo正式拿下美國加州車管所（DMV）的完全無人駕駛測試牌照，意味著Waymo可以在加州的公開道路上測試沒有安全員的自動駕駛汽車，是真正意義上的“無人”駕駛。

拿到牌照后，Waymo的自動駕駛車可以在其在日間、夜間，以及雨霧等多種氣象條件下測試，最高速度可達65英里/小時（104公里/小時）。

更讓優步著急的是，Waymo已經積累了超過1000萬英里的實測里程數，并繼續每月增加約100萬英里。在模擬方面上，它也已經記錄了超過70億的測試里程，這遠遠甩開了競爭對手。

加州車管局發布的年度自動駕駛報告也顯示，優步自動駕駛在加州才跑了2.6萬英里，跟Waymo相差懸殊。

在商業化道路上，Waymo也大有斬獲，Alphabet在第三季的財報電話會上，Alphabet首席財務宣布Waymo的自動駕駛汽車已經在亞利桑那州向乘客收費。此前，摩根士丹利對Waymo的估值高達1750億美元，其中自動駕駛出租車部分高達800億美元。

Waymo的大跨步給優步帶來了隱形壓力。優步正計劃2019年IPO，估值約為1200億美元；據知情人士透露，2017年它花了大約7.5億美元用在了自動駕駛車上，因此，重啟自動駕駛路測，無論是對業務本身還是對未來的估值而言，都是重要的一步。

自動駕駛視覺歧視：長得黑可能會被撞

目前，關于自動駕駛汽車的擔憂越來越多。

最新的一份研究顯示，自動駕駛車輛在撞人的時候還會有歧視：車輛可能會優先撞有色人種。

報告來自喬治亞理工學院的研究。如果你是一個皮膚黝黑的人，你可能比你的白人朋友更容易被自動駕駛汽車撞到，這是因為自動駕駛車輛可能更善于識別膚色較淺的行人。

這份名為Predictive Inequity in Pedestrian Detection的論文，從一個簡單的問題開始：像自動駕駛汽車所使用的最先進的物體檢測模型，在多大程度上能準確地檢測出來自不同人群的人？

為了找到答案，研究人員查看了包含行人的大型圖像數據集，使用菲茨帕特里克量表(Fitzpatrick scale)對這些人進行了分組。菲茨帕特里克量表是一種將人類膚色從亮到暗進行分類的系統。

然后，研究人員分析了這些模型正確檢測淺膚色人群存在的頻率，以及它們對深膚色人群正確檢測的頻率。

結果顯示，對于深色皮膚的人來說，檢測的準確率平均要低5個百分點。即使研究人員控制了圖像中的時間或行人偶爾出現的視線障礙等變量，這種差異仍然存在。

盡管這篇論文還沒有經過同行評審，測試的也不是自動駕駛車企在用的對象檢測模型，也沒有利用自動駕駛汽車制造商使用的訓練數據集——因為這些公司不給他們提供數據——但是這項工作表明，我們應該更仔細地研究那些與我們測試的視覺系統結構相同的視覺系統。

這是一個事關公眾利益的嚴重問題。