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Otto违反加州路测法规Uber的自动驾

2019.07.07 来源: 浏览:31次

Otto违反加州路测法规 ,Uber的自动驾驶之路为何频频触线?

时至今日,Uber在加州的自动驾驶路测之路已经不止能用“坎坷”来形容。

去年12月,Uber以“测试技术并非完全无人驾驶”为由逃避加州法规的监管范围,未果,加州将其路测项目下16辆汽车吊销资格,今年1月一些车辆才刚刚以“绘图车”的身份重新上路。但商用车方面,Uber又正在面临新的考验。

消息,Uber旗下自动驾驶卡车公司Otto,于近日被Car and Driver(汽车杂志,中文《名车志》)爆料。公布的文件显示,Otto的实际路测行为明显违规。

Uber旗下自动驾驶卡车公司Otto违规

近日,一场关于Otto涉嫌非法进行路测的风波,再一次将Uber推向了风口浪尖,这件事的前因后果,可以说是充满了戏剧性。

Otto成立于2016年1月,其中两位创始人为谷歌离职高管,谷歌无人驾驶汽车项目负责人Anthony Levandowski,以及谷歌地图部门Lior Ron。

2016年8月,Uber收购Otto,而在这之前,Otto已经曾因发布的路测视频引起争议,视频中显示,卡车在没有取得相关批文的情况下直接运行在公路上。

在这之后,Uber在加州的乘用车路测项目与DMV(美国车辆管理局)发生冲突,最终被强制吊销牌照。

如今,看来旗下的Otto也未能幸免。据了解,公开的实际路测线路文件显示,Otto因在加州规定的测试路线以外开启“自动驾驶”模式等,明显违反了加州自动驾驶路测的相关法规。

至今天为止,此事还在继续发酵中,Otto将会付出什么代价,还未可知。

但甘心与法规背道而驰,到底是为了什么?Uber的自动驾驶之路为何频频触线?

机器学习之争,就是数据之争

最近两年,所有自动驾驶公司的技术路线,都在往机器学习靠拢。特斯拉与英伟达合作的高性能车载电脑,大幅提升了浮点运算能力,这就是在为机器学习算法搭建硬件平台。

而软件方面,各家都在探索与开发中。而建立机器学习算法的第一要素,就是要用海量的数据去训练。训练数据可以在采集后进行室内处理,但对于瞬息万变的交通状况来说,路测无疑是非常重要的。

而加州的相关法规,对全自动驾驶的汽车,仅限制在两个测试点进行。这就将使得测试数据非常单一,训练的算法也很难应付真实路况

Otto违反加州路测法规Uber的自动驾

如果打擦边球,违法采集数据,将会在根源上领先对手一大步,这或许是对于自动驾驶企业最大的一个诱惑。

CarandDriver爆出的文件来自于公开的文档库。而该文件的来源,恰恰是Otto的一线测试人员,这个文档类似日志形式,披露了非常多测试中的细节。

如上图所示,Otto的测试路线绵延覆盖了湾区的整段高速路,图内黑色标记点指的是自动驾驶模式“脱离”(驾驶员介入)的记录。

而按照加州法规,如果想测试一个完全自主驾驶的汽车,必须局限在加州东北部康特拉科斯塔县的两处全自动驾驶汽车测试点。

更遭的是,加州限制自动驾驶汽车的重量,不得超过10001磅(约5吨),对于卡车来说,中型及重型卡车都不得进行测试。

这个角度而言,特斯拉在数据收集方面有很大的先天优势,每一辆跑在路上的特斯拉Model S,都可以成为特斯拉的数据源。

从美国车辆管理局的数据看,特斯拉2016年月的测试车运行里程,仅仅885公里,显然特斯拉对路测并没有依赖性,更重要的工作在后端。

逃避监管,避免公开数据

其实,加州称得上是对于自动驾驶最为开放的州府。因为加州第一个允许自动驾驶汽车上路测试,并且第一个允许自动驾驶汽车在没有驾驶人员的情况下上路。

如果按照规程,Otto完全可以进行相同的测试,但是前提是申请一系列的许可。而且,道路测试的数据必须受到监管,每一次自动驾驶程序的“脱离”(Disengagement),都会被记录在案。

上图是美国加州车辆管理局公开的数据。

由于档案的公开,这些数据就有可能被用于评价公司的技术水平。而如果想要获得尽可能有价值的数据,又需要刻意进入复杂路况中行驶。

这多少造成了一定矛盾——如果想要公开数据好看,就要选择简单路况,而想要更有价值的数据,必然造成更多的“脱离”记录。

此外,法律规定所有自动驾驶车辆必须设置明显的红色标识,这也可能导致收集的数据受到潜在影响。

而如果选择铤而走险,直接不备案进行测试,那么上面的问题就都不需要考虑了,而且目前看来,这样做根本不会受到像样的处罚。

没有制裁就没有义务

年前,对于违规路测的Uber,加州车辆管理局最终的处理,也仅仅是撤销牌照,并没有更实质性的处罚。

由于美国是“判例法”(Case Law)制度的国家,在修改法律之前,一般按判例执行,也就是说,此次Otto就算被查实违规,也最多是吊销牌照的处罚。

据此推理,一些业内人士认为,经过这几次风波,加州车辆管理局很可能将继续修改相关条目,毕竟没有惩罚的法规,很难切实地执行下去。

当然,这项法规被制定的时候,估计没有考虑到这种“漠视规则”的行为。

美国消费者维权机构的John Simpson对此事的评论是这样的:

“其实硅谷有这样的潜规则,那就是先斩后奏,把新技术先发展出来,之后再去寻求原谅。但Uber在这件事上完全做过界了。”

(公众号:)了解到,作为世界上技术基因最为活跃的加州硅谷,政策跟不上最新技术的进展,是常态,此前州府大多会制定一个框架,而不会深究具体执行。但Uber的一系列行为,直接表示不尊重这个框架,这可能是所有人始料未及的。

一方面讲,此次事件将刺激州府制定更严格的监管方案;另一方面讲,这将为所有硅谷的公司制造潜在的麻烦。

尤其是也处于政策灰色地带的无人机自动飞行领域。

Anthony Levandowski可能是核心人物

Anthony Levandowski曾供职于谷歌自动驾驶部门,2016年1月联合创办Otto,随后,Otto被Uber收购,恰逢Uber中国与滴滴合并,Uber有大量现金可以用作战略投资。

之后,Levandowski任职Uber,直接负责Uber的自动驾驶部门,也就是说,对于Uber的自动驾驶出租车与Otto的自动驾驶卡车,Levandowski都有实际控制权。

而此前Uber与加州车辆管理局对峙时,Levandowski曾表示,Uber不申请相关牌照的唯一原因,是因为确信所有车辆不在需要监管的范围之内。

在一次公开的声明中,Levandowski曾说:“出于谨慎的考虑,我们在加州测试的车辆,将仅装备驾驶辅助系统。我们与加州车辆管理局有着良好的沟通,具体的实施方案也充分讨论过。”

对于自动驾驶,NHTSA(美国高速公路安全管理局)分类如下:

Levandowski在公开的声明中表示,Otto的目标,是开发L4的驾驶系统。而面对有关许可的质疑时,Levandowski说:“我们的技术是自动驾驶底部的一层,自动驾驶需要这一层才能构建,但这项技术并不是自动驾驶技术本身。我们的目标是开发L4的自动驾驶系统,但现在我们离L4还很远。”

但是这份泄漏的文件讲了一个完全不同版本的故事。

文件中记录,Otto曾在加州做过实地的“压力测试”,这次测试不仅更换了测试电脑主机,还更换了新的雷达和某些新的控制组件,这次测试之后不久,便是那个众人皆知的Otto科罗拉多州公路测试。

另一方面,Levandowski却曾公开表示,克罗拉多运行的系统与加州运行的不同,加州运行的系统完全是L0的,完全无法自动驾驶。

对此,Car and Driver披露的文件中对测试过程是这样描述的,有两名测试人员坐在车上,主驾驶位置主要负责监控卡车的运行情况,并观察自动驾驶的运行状况,副驾驶位置主要监控自动驾驶系统的输出,并适时提醒主驾驶断开自动驾驶,接手卡车控制。

对于Otto是否违法的判断,还要当地行政部门进行调查,然而这份不经意公开的文件已经告诉大家很多事情。

过于激进的技术路线,很多时候会适得其反,或许还是应对地方法规保有一些基本的尊重吧。

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