财经十一人

钱方宜/文 施智梁/编辑

自动驾驶能否普及，政策法规需要同步甚至超前。目前，在美车企对美国各州单独立法这种割裂的立法方式强烈不满。通用、丰田这样的大车企开始推动全美范围内的统一立法。

2月14日，丰田北美官网挂出了丰田研究所（Toyota ResearchInsititue，下称TRI）的首席执行官Gill Pratt在美国众议院自动驾驶汽车法规听证会上的发言。Pratt在发言中介绍了丰田自动驾驶技术的发展，呼吁尽快对自动驾驶标准采取全美一致的定义、加快联邦政府层面的自动驾驶立法。

去年以来，美国不少州开始单独对自动驾驶进行立法，引发不少争议，对进行自动驾驶研发的企业造成影响。2016年5月，密歇根州起草的一部关于自动驾驶测试的草案中的安全自动驾驶车辆法案，规定只有汽车生产商才有资格进行自动驾驶路试，引起Uber、Waymo等进行自动驾驶系统研发和测试的企业的不满。9月，美国交通部采用了一些规定如何测试和使用自动驾驶汽车的标准化规章。但汽车企业高管们谴责这些规章仍然是州与州之间的自动驾驶车辆规章的拼接。例如，加利福尼亚州对测试自主车辆的限制比对密歇根州更多。美国各州关于自动驾驶立法的不一致对企业自动驾驶技术的研发与创新造成阻碍。为解决这一自动驾驶的政策法规问题，通用汽车公司和丰田公司以及Lyft公司在推动美国联邦政府加快采用标准化的自动驾驶技术测试和使用的法律。

以上公司以及沃尔沃公司均参与此次听证会，旨在合作推动法规的建设。电动车制造商特斯拉、Uber和谷歌的Waymo没有参加。据Autoblog报道，通用汽车全球战略副总裁Michael Ableson在周二的会议中说：“自动驾驶汽车不会因为毒品或酒精而受到影响，不会被手机分心，不会昏昏欲睡或鲁莽，它们的速度将局限于当地的法律和环境。”

GillPratt在此次声明中，介绍了丰田实现自动驾驶的Guardian和Chauffeur两种系统以及对于自动驾驶数据共享的看法，强调了上路测试对开发安全的自动驾驶技术的重要性，敦促所有立法者和监管机构在国家和联邦一级，在政策制定工作中使用SAE（Societyof Automotive Engineers，即美国汽车工程师学会）关于自动驾驶的定义和5级分类法。对于目前联邦政府对于自动驾驶汽车政策和法规的混乱情况，他建议决策者需建设具有适当保障的单一的国家性的法规框架，为自动驾驶技术提供更宽松的环境。

《财经》全文编译了Pratt的听证会发言。

丰田的自动驾驶实现路径

前言：成立于2016年1月的丰田研究所（下称TRI）专注于人工智能的发展，Gill Pratt是TRI的首席执行官。加入丰田之前，Gill是麻省理工学院的教授，也是美国国防高级研究计划局的项目经理，并在那里领导了机器人挑战赛，向世界展示了自动驾驶是可行的。

近期通用和丰田开始大力推动美国联邦政府加快设立标准化测试和调度自动驾驶车辆的法律，这是Gill在这个重要议题上的陈述，他从车企的角度阐述了自动驾驶的目标、路径以及所有人都很关心的安全问题，《财经》第一时间翻译了此文，以飨读者。

Gill Pratt/文 钱方宜/翻译

主席Latta，能源与商业委员会首席成员Schakowsky和小组委员会成员，感谢你们今天出席关于这个重要议题的会议。

TRI成立于2016年1月，专注于人工智能和相关技术的发展和进步。 TRI有四个目标：（1）大大提高车辆安全，有一天创造一个不会发生事故的车; （2）大大改进无法开车的人的行动方式; （3）开发机器人以提高生活质量，尤其是对老年人; （4）加速材料科学的研究。TRI完全设在美国，总部设在加利福尼亚州的帕洛阿尔托，还有更多的团队在密歇根州的安阿伯和马萨诸塞州的剑桥。丰田的最初5年预算承诺为10亿美元。除了我们自己的工作，我们每年在美国大学赞助约2000万美元的研究，包括斯坦福大学，密歇根大学，麻省理工学院和许多其他大学。

为了实现我们的目标，TRI非常注重自动驾驶汽车技术的研发。 TRI的关注点建立在丰田自动驾驶技术方面的悠久历史上。事实上，自2006年以来，在美国的自动驾驶领域丰田一直在开发汽车专利。根据去年由汤森路透知识产权和科学部门所做的报告，丰田是最优秀的自动驾驶汽车专利领域的全球领导者。

自动驾驶技术有望显著地提高车辆安全性。仅2015年，全球大约有125万人死于汽车交通事故，其中包括美国35,092人。这意味着，每天世界各地死于车祸的人数与死于“911”事件的人数几乎相同。在911当日死亡的人数与世界各地每天死于车祸的人数几乎相同，因为超过90％的车祸是由人为错误引起的，自动驾驶技术很有希望大幅减少这些数字。此外，交通相关的死亡和伤害的减少可能有重大的经济效益，例如降低医疗成本、减少交通堵塞所浪费的时间和生产力。据估计，自动驾驶技术可以缓解的交通拥堵将为美国经济节省1,240亿美元或每个美国家庭节省1700美元。减少交通拥堵也将通过提高燃料经济性和减少温室气体排放而带来环境效益。

我们还预计自动驾驶汽车技术将对老年人和残疾人产生深远的积极影响。为无法开车的人提供交通选择。这样可能带来重要的社会和经济效益，包括促进他们独立，提供他们参与社区和社会活动的机会，以及减少就业障碍。

丰田寻求自动驾驶的两条路径

TRI目前正在寻求两条自主的路径 - 一个称为Guardian的系统和一个称为Chauffeur的系统。在Guardian系统下，自动驾驶技术作为一个始终在观察着的减震系统。Guardian在后台操作并且不断监测环境，当它察觉到碰撞即将来临时介入。 Guardian起作用的方法的简单示例包括自动紧急制动，这是几乎每个今年在美国销售的丰田汽车型号的标准设备。自动紧急制动试图通过在车辆前面碰撞即将发生时，施加制动来防止或减轻前部碰撞。

在Chauffeur系统下，自动驾驶技术接替来自驾驶员的驾驶任务。因为是由技术在驾驶车辆而不是人类驾驶员，Chauffeur是实现让目前无法驾驶的人移动出行的重要一步。

为Guardian和Chauffeur开发的大部分硬件和软件是相同的。区别在于Guardian只在需要时才介入，而Chauffeur在自动驾驶期间一直介入。然而，我们认为这两个系统都有重要的作用。例如，Guardian使我们能够在短期内为我们生产的车辆引入更高水平的对于驾驶员的援助，帮助我们更快地拯救更多生命，同时我们可以继续促进Chauffeur系统的研发。

我们目前正在测试和完善Guardian和Chauffeur。到目前为止，我们对Chauffeur的大多数测试都是在一些州的封闭式道路上进行的。在我们收到各州的监管批准后，我们正在密歇根州的公共道路上进行测试，并计划在加利福尼亚和马萨诸塞州的公路上测试。因为这些系统可以挽救生命，我们的希望是尽快使用我们的系统，但我们只有在我们知道它们可以安全、负责任地被使用时才这样做。

自动驾驶5 个层次的分野

目前，媒体，政策制定者和公众对自动驾驶汽车技术存在相当多的困惑。在开始讨论与测试和使用这些系统相关的机会和挑战之前，花一点时间来确保我们有对于此共同理解和词汇是重要的。

根据SAE（Societyof Automotive Engineers，即美国汽车工程师学会）国际推荐实践标准J3016，自动驾驶有5个level即5个等级的分类。所有汽车制造商都希望实现level 5，即该系统可以在任何地点和任何时间在任何交通或天气条件下驾驶。虽然这是一个美好的目标，但我们在汽车或信息技术行业没有企业能接近实现level 5目标。目前的原型车可以处理许多场景，但有很多其他的只是超出当前的机器能力的场景。它将需要多年的研究和开发，以及更多英里路程的机器学习和测试，以实现level 5所需的性能和可靠度。

level 4比level 5能力低，因为level 4自动驾驶只在特定情况下操作。这可能包括有限的操作区域，有限的速度，有限的时间或有限的天气条件。当公司表示他们希望或打算在未来几年部署完全自主的车辆时，他们通常指的是level 4。

level 3类似于level 4，但是自动驾驶有时必须将控制交给人类驾驶员。驾驶的切换是一个困难的挑战，因为人类驾驶员可能从事其他任务并且不注意。如由SAE定义的，在level 3中，自动驾驶系统必须给予驾驶员对于切换必要性的充分警告，并且必须检测需要切换的任何状况。由于这些要求都非常难以保证，因此level 3可能难以实现较高级别的自动驾驶性能。

在level 2中，一辆车切换到人类驾驶可以在任何时间发生，伴随的只有一两秒的警告。这意味着驾驶员必须能在一瞬间在精神上和身体上做出反应。此外，level 2系统不能保证它总是检测何时可以脱离，所以即使在自动驾驶系统被使用时，驾驶员必须保持警惕并且监控前面的道路。。例如，level 2系统可能无法识别从在其前方行驶的车辆下落的某些碎片并作出反应。在一瞬间不仅注意到落下的碎片，而且接管自动驾驶系统对车辆的操作，这将是人类驾驶员的责任。正如你可能知道的，一些level 2系统已经投入销售的车辆中。

level 1包括我们在许多车辆中看到的驾驶员辅助功能，例如自适应巡航控制、具有自动转向的停车辅助和车道保持辅助。在level 1系统，大多数驾驶功能仍然由驾驶员控制，但是车辆可以实施特定功能（例如转向或加速）。 level 1系统可以是非常复杂的，如我们的Guardian系统的概念，或非常简单，如巡航控制。在level 1中，人类驾驶员总是从事驾驶任务。

随着政策被制定以管理自动驾驶车辆技术，所有利益相关者共享共同的词汇变得重要。。我们赞赏国家公路交通安全管理局（NHTSA）在最近的联邦自动车辆政策中采用了SAE的定义。为了确保一致性和清晰性，我们敦促包括联邦和州一级的所有立法者和监管机构，在与自动驾驶车辆技术的测试和部署有关的政策制定工作中使用SAE定义和分类法。

怎样的安全才是足够的？

社会容忍在我们的道路上的大量的人为错误。毕竟，我们只是人类。另一方面，我们希望机器性能可以更好。人类对机器中的缺陷造成的伤害或死亡几乎零容忍。然而，自动驾驶车辆技术依赖的人工智能系统目前不可避免，是不完美的。所以，对这项技术的使用，问题是：“怎样的安全才是足够安全？”

正如我前面提到的，在美国道路上有超过35,000人死亡，涉及由司机控制的车辆。如果我们能够创建一个与人类驾驶员一样安全的自动驾驶车辆系统呢？如上所述的系统是否足够安全，尤其如果它可以带来更高的便捷度，更少的运输，并减少对环境的影响？因为我们评价机器比我们与他人互相评价更苛刻，答案可能是“不”。

如果机器是人类驾驶汽车的两倍安全，于是每年在美国只有17,500生命丧生呢？我们会接受这种自动驾驶系统吗？答案可能还是“不”。

与行业和相关利益相关者合作的政策制定者，必须确定是什么构成自动驾驶车辆技术的充分的安全水平。当我们今天坐在这里时，如何设计这项措施或由谁制定仍是不确定的。也许同样重要的是，关于安全水平的相关措施是否会在整个美国是一致的目前仍不确定，更不用说整个世界。然而，在开发人员完成这些系统的测试和部署这一技术之前，这个基本问题是需要回答的。

政策制定者必须记住，测试是实现目标的必要手段。该技术的所有开发人员（包括TRI）的目标是开发一种可安全、负责任地使用的车辆。除非我们能够在现实世界环境中测试我们的技术，包括在公共道路上，我们将无法达到这个目标。测试将允许我们确定我们的技术何时达到足够的性能水平，并准备好使用。如果没有公共道路可用于广泛测试，我们会冒险用公司或实体采用自动驾驶技术，而这些技术尚未准备好进入黄金时段。

政策制定者不能期望开发中的系统与准备使用的成品系统在同一水平上被执行，但应该期望开发者在系统开发失败或不能达到所需性能时采取合理措施来保护公众。这包括对受过训练的安全驾驶员或操作者的要求，该驾驶员或操作者可以监测并且在需要时接管正在测试的车辆的操作，以及驾驶员或操作者在最小风险状况或故障安全模式下不去接管操作的能力。

重要的是要记住，几十年来，汽车制造商被允许测试公共道路上的先进安全技术。这包括测试复杂的自动化技术，例如自适应巡航控制和自动紧急制动。虽然我们希望媒体和公众对自动驾驶汽车技术感兴趣，但我们不认为有必要完全改变管控汽车制造商测试新安全技术的过程。我们认识到，除了传统汽车制造商之外的公司和实体正在开发自动驾驶汽车技术，这些公司和实体在公路上安全测试方面缺乏相同记录。我们还意识到，政策制定者和监管机构希望所有测试都将以负责和安全的方式进行。政策制定者面临的挑战，是为那些已自证是负责任的汽车安全技术开发者和测试者的公司授予权利，同时也为没有经验的人员制定适当的保障措施。

有些法规正在阻碍自动驾驶的发展

今天我们面临的关于自主车辆技术测试的最重要的挑战之一是州层面的政策举措的混杂。越来越多的州正在立法和制定法规。不幸地，这对自主车辆技术的发展造成障碍。

我们赞赏这些努力背后的良好意愿。我们知道，许多决策者正在努力刺激他们州的创新，或者防止他们的州因为技术在其他地方蓬勃发展而被遗弃。然而，这些立法提案可能会产生意想不到的，相反的结果，即阻止发展或投资来支持一个具有较少限制或更宽松的监管框架的州。例如，如前所述，我们目前正在密歇根州的公路上测试我们的系统，它已经实施了一个非常具有支持性的监管框架，但还没有在加利福尼亚州或马萨诸塞州启动公共道路测试。这两个州都实施了一个更严格的监管框架。

一些拟议的国家监管框架转移到了传统上属于联邦政府权限的领域 -，也就是车辆安全绩效标准。传统上，司机是各州政府的责任，车辆一直由联邦政府负责。我们认识到，这种传统分界线的简单性受到挑战，因为车辆变得更加自动化，车辆本身成为驱动力。我们还了解到，如果没有联邦政府的明确或某些指示，一些州可能希望采取行动来规范这些系统的安全性。然而，我们坚信，自主车辆技术的车辆性能标准的建立应放在国家一级。

鼓励和激励制造商在各种环境下测试自主车辆技术应是决策者关注这些系统安全的主要目标。在硅谷驾驶与在波士顿驾驶不一样；在拥挤的城市驾驶与在农村驾驶不一样；开车穿过雪山，并不像驾车穿过尘土飞扬的沙漠或沿着海洋的弯曲道路。如果我们的社会目标是确保自动驾驶车辆技术最终能够在全国各地执行，研发人员必须能够在多个州测试该技术。然而，在不一致的路况规律的拼凑下，技术可以在一个路况而不在另一个路况中满足性能要求。这种情况将阻碍研发人员在多个路况测试同一系统的能力，从而减缓了该技术的研发和实施。因此，决策者应努力促进和推进具有适当保障的单一的国家性的框架。

允许国家设置特定的州的车辆测试性能要求，这也可以打开对特定的州的车辆性能要求的大门（在部署技术的时候）。当可以用当前的车辆时，自动驾驶车辆的所有者或驾驶员不应该不必要地限制他们从一个州到另一个州旅行的能力。这是一个明显的说明为什么州际商业的问题是宪法赋予联邦政府的例子。用于自动驾驶车辆性能的五十个不同的监管框架将阻碍州际旅行，并且使一个可以普遍使用的自动驾驶车辆车队的实现变得不可能。

对联邦政府现有自动驾驶车辆政策的看法

通过建立一个流程，为消费者和其他利益相关者提供一定程度的认可公路上的自动驾驶技术是安全的信心，NHTSA在去年9月发布联邦自动驾驶车辆政策（下称FAVP）。这也是推动联邦政府领导自动驾驶政策方面的重要步骤。虽然FAVP受到汽车行业的欢迎，但FAVP有几个部分，我们认为应该在政策全面实施之前解决。我们期待与国会和行政当局合作解决这些问题。

首先，FAVP文件在车辆性能的监管活动方面向各州提供不清楚甚至矛盾的指示。在与国家示范政策有关的FAVP第2节中，NHTSA“强烈鼓励各州单独允许美国交通部”来规范高度自动化的车辆的性能。然而，仅仅几页后，NHTSA鼓励各州要求遵守NHTSA对该技术的拟议安全评估。尽管国家公路交通安全管理局试图对这种相互冲突的语言提供一些清晰的说明，但是固定的车辆运行状况立法建议表明，它可能没有完全成功。我们敦促NHTSA在FAVP本身中澄清它不打算要求各州去要求遵守自愿安全评估或调整车辆性能。事实上，对规范自动驾驶车辆技术车辆性能而言，国家层面的明确清晰的法律或监管禁令将有助于制止或防止出现一系列州法律的混杂。

第二，FAVP对自动驾驶车辆技术的测试和实施大致相同。这些系统和FAVP的发展测试和公开实施之间存在重要区别，特别是与安全评估的适用性有关，应适当考虑这种区别。

例如，根据现行法律，传统汽车制造商有权在公路上测试原型车。然而，在FAVP，所有开发商-，包括传统汽车制造商，都应该提交安全评估来测试自动驾驶式原型车。我们认为，这项似乎与现行法律相冲突的规定应予重新考虑。

如FAVP中所述，在测试期间对系统的每个“重大”更改或更新提交新评估可能会阻碍技术的发展。这些系统的研究、开发和测试是一个高度迭代的过程，包括定期更改和更新。FAVP应该在不牺牲NHTSA寻求的透明度的同时承认并为这一情况负责。而完成这些的选项包括：

为涉及受过训练的安全驾驶员的测试制定更为紧凑和具有针对性的安全评估。一种可以被广泛保留的安全评估，用于使用公众成员测试系统或对于为未训练有素的安全驾驶员的车辆中的测试或公众使用的测试系统的广泛的安全评估，应该被保留。

允许开发人员测试各种功能并执行各个阶段的测试，而无需对每个重要更新提交更新的安全评估。此权限可能取决于公司提供的一些基本信息和开发商将负责和安全地测试这些系统的保证。

为开发商提供一个机会，在开始测试之前向NHTSA提交一个通用测试计划，该测试可涵盖特定系统或功能的各个测试阶段。

数据分享能不能做到？

关于在自主车辆测试的情况下对数据共享的需要的讨论越来越多。有许多与数据共享相关的目标，包括与政府共享数据以提高对自动驾驶车辆技术的理解，与政府或公众共享数据以评估特定系统的安全性，在开发者之间共享数据以帮助提高系统的性能，以及共享数据以再现车祸。虽然我们支持数据共享的各种目标，但我们相信应考虑几个重要因素。

数据共享如果脱离数据，而旨在用于做出关于自动驾驶车辆系统“良好”的性能的判断，则其可能无法实现该目标。在研究和开发过程中，工程师通常会故意将系统推向极限，直到“崩溃”。特别寻找这些“边缘情况”或“接近而未命中”的情况来使系统更健康。使用故障数作为系统有效性的指标，实际上可能产生有害的激励：以通过更容易的路况运行该技术，以使系统在政府和公众面前更好地展现出来。它可能阻止开发人员测试使技术更安全所需的方案。

如果数据共享旨在提供可由其他开发者使用以使其系统更智能的“边缘情况”或“角落情况”数据，则需要解决许多重要的细节。这包括确定应共享哪些数据，确保数据源是匿名的，决定数据将被编译的位置，以及确定谁应该访问数据和用于什么目的。同时要注意，这种类型的数据共享可能无法获得预期的好处。每个制造商的传感器配置之间的差异可能使有效地共享数据变得困难，并且一个系统的“边缘情况”可能对另一个系统而言是普遍的。

因此，尽管丰田公司同意数据共享的目标，但我们认为需要做大量工作，以确保它不会无意中拖延创新或恶化安全性。我们非常期待与其他利益相关方合作，确定如何以最实用和最有效的方式共享数据。

给联邦政府的建议

在结束之前，我谨提供一些补充意见，可能今后对委员会面对这些问题时起作用。

首先，如前所述，开发真正可靠的自动驾驶车辆技术将需要大量测试。涉及自动驾驶车辆技术的开发、测试和实施的复杂性需要大量的公共道路测试，以便不仅解决人类驾驶员将经常遇到的数千个交通场景，而且识别和寻找尽可能多的“边缘情况”或“角落情况”。数百万测试驾驶里程是必要的，但可能不足以实现我们自动驾驶车辆技术所需的可靠性，特别是当那些测试驾驶里程是容易通过的或可预测的路线。

事实是，所有的测试英里不是均等的。开发人员应该专注于测试场景，场景中的驾驶是具有挑战性的，甚至非常困难。计算机模拟可以加速和扩大这些系统的测试范围，并且应该——有着证明有效性的足够证据——是一个可接受的等价于现实世界的测试，来实现数十亿的很有可能被需要来实现以上目标的测试驱动里程。

第二，重要的是，联邦政府的视野开始超越测试来实施这些系统。这包括更新联邦机动车辆安全标准以解决与自动驾驶车辆技术不一致或不兼容的少数标准，包括可能不需要车辆中的人类驾驶员或人类操作者的那些系统。

去年3月，美国DOT Volpe中心公布了联邦机动车辆安全标准的报告。该报告确定了对自主车辆认证构成潜在障碍和挑战的安全标准。虽然我们认为报告相当全面，但我们认为，NHTSA审查此报告，仔细考虑并征求关于任何其他机动车辆安全标准可能对自动驾驶车辆技术构成障碍或挑战的反馈的这一行为是明智的。我们还认为，NHTSA应当及时更新或以其他方式处理Volpe中心报告中确定的标准以及作为其补充审查部分的任何其他标准。

英文版首发于丰田汽车北美官网

钱方宜为《财经》杂志实习生