當自動駕駛汽車開始與人類司機共享道路時，技術過渡期的時候不可避免地會發(fā)生一些碰撞，遇到這樣的事故時，誰來負責？

Google 的自動駕駛汽車在去年路測的時候就發(fā)生了幾次這樣的交通事故，美國車輛管理局（DMV）時常需要出來調(diào)查事故判定責任，而更值得提出來的例子是 Tesla 去年發(fā)生的那場致命事故，雖然那時候 Tesla 并不能算是完全自動駕駛，，但關于責任判定卻花了美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）漫長的 7 個月時間調(diào)查。

雖然這樣的調(diào)查結(jié)果讓特斯拉和其他自動駕駛汽車廠商長舒了一口氣，但面對即將到來的「自動駕駛時代」，如何在事故發(fā)生后界定人或汽車的責任，如何評判自動駕駛汽車的安全性，仍然是一件非常棘手的問題。

最近，英特爾旗下的 Mobileye 發(fā)表了一篇由 Amnon Shashua 教授和 Shai Shalev-Shwartz 教授撰寫的白皮書，主要說明了如何評估涉及自動駕駛汽車的碰撞事故，以及確定雙方發(fā)生了什么。Mobileye 稱這個建議的方案名為 Responsibility Sensitive Safety （RSS） 責任敏感性安全評估，設計它就是希望建立對這種新技術的社會信任。

雖然自動駕駛汽車正在由各種各樣的公司開發(fā)，從汽車制造商到一線設備供應商，以及谷歌和蘋果等大型科技企業(yè)，但目前卻沒有一套完整的涉及自動駕駛車輛事故的現(xiàn)行標準化報告制度。

Mobileye 首席通訊官 Dan Galves 說：「以前的碰撞事故讓大家對自動駕駛汽車產(chǎn)生了很大的困惑?！顾赋?，之前很多公司遇到路測自動駕駛汽車事故時，都是要事故后來回顧一下路測日志，才能最終確定發(fā)生了什么事件。

而這套 RSS 系統(tǒng)就能夠解決這個問題，它包括不同駕駛場景的數(shù)學模型，通過數(shù)據(jù)計算來確定自駕車是否有這起碰撞事故的責任。例如，它定義了一個安全的跟隨距離。

如果發(fā)生追尾，RSS 系統(tǒng)也將顯示這是否在安全距離內(nèi)，同時，類似于 Tesla 事故，另外一輛汽車從隱蔽的拐角處突然出現(xiàn)，RSS 也有安全機制來計算責任。

這套 RSS 系統(tǒng)的計算都依賴于自動駕駛汽車包含大量傳感器，記錄來自攝像機的視頻和來自雷達和激光雷達的圖像。自動駕駛汽車也能夠提供確切的反應數(shù)據(jù)，包括速度，轉(zhuǎn)向角度和制動反應時間等等，所以說這些數(shù)據(jù)可能會比人類駕駛員對碰撞的描述更精確。

最后，Mobileye 的這套 RSS 系統(tǒng)將會以私人公司運作的形式獨立出來，這樣它就可以為市政和政府監(jiān)管機構(gòu)作為使用的標準化系統(tǒng)。但不得不說這只是 Mobileye 的一個提案，需要政府和自動駕駛公司的接受才能生效。

上周，加州交通管理局宣布了新的針對自動駕駛汽車的監(jiān)管政策，其中包括了事故判定問題。上個月，美國交通運輸部發(fā)布了自己的指導方針，把制定對自動駕駛汽車監(jiān)管政策的權利交給了各州政府，而這些所有所做的接下來就是需要這樣一套比較完整的「基本法」判定體系，這也能看做是 Mobileye 在呼吁行業(yè)決策者「共同構(gòu)建明確判定事故的標準」。

讓自動駕駛的事故得到快速處理，同時讓自動駕駛汽車「認識」到事故是不是自己的責任，這件事雖并不大，但它卻很好的解決了自動駕駛在這個過渡階段與人類更好的共處問題。