尽管当下各大科技公司都在紧锣密鼓的布局无人驾驶，并且都义正言辞的宣称自动驾驶汽车具有更高的安全性，能够大幅减少道路交通事故发生率和死亡率。

但就在昨天，发生了一起严重的自动驾驶汽车的交通事故，事故造成一人死亡。这也是自动驾驶汽车在公共道路上发生的首次人身死亡事故。

事故发生在当地时间3月18日深夜（也就是19日凌晨），地点是美国利亚桑那州，肇事汽车是一辆沃尔沃XC90 SUV，事故发生时汽车正处在自动驾驶模式，这辆汽车是去年二月份Uber在该州宣布测试的无人驾驶汽车。

事故发生时，驾驶座位上还有一位备用司机，当时车上没有乘客，而面对紧急情况，车上的司机是否进行干预，目前还不得而知。不过据警方公布，死者正在行车道骑行一辆自行车。

事故发生后，Uber宣布全面停止在北美四座城市的自动驾驶汽车测试，其中包括亚利桑那州坦佩市、宾夕法尼亚州匹兹堡、加州旧金山和加拿大多伦多。而就在前不久，Uber才刚刚宣布扩大无人车租车的测试范围，并首次开始在旧金山提供无人车出租服务。

其实这已经不是Uber首次发生事故，在此之前，Uber的自动驾驶汽车在转弯时和对面的卡车相撞，但所幸没有造成人员伤亡。

连续两起事故，不经让我们开始怀疑Uber在自动驾驶领域的能力，但据目前掌握的信息来看，Uber的自动驾驶技术研发并不先进。

在2017年初，谷歌母公司 Alphabet 旗下自动驾驶公司 Waymo 起诉 Uber，宣称曾担任谷歌工程师的AnthonyLevandowski在他离职后窃取了14000份机密文件离开谷歌入职Uber。而Uber却予以否认，虽然这次诉讼最终达成和解，但代价是Waymo获得Uber的少数股份。

这次诉讼后，Uber的新管理层曾和Waymo协商，希望双方从竞争者的关系转变为合作关系，对此Waymo并没有回应。

这一诉讼和协商无不说明了Uber在自动驾驶技术受制于竞争对手，处于并不乐观的状态。

不仅仅Uber，在无人驾驶领域同样踩过坑的还有一家公司——特斯拉。2016年1月20日，在京港澳高速河北邯郸段发生了一起追尾事故，一辆特斯拉直接撞上一辆正在作业的道路清扫车，特斯拉轿车当场破损，驾驶司机也不幸身亡。

无独有偶，在该事故发生不久，美国佛罗里达州也发生了一起特斯拉汽车事故，在事故发生时，司机驾驶一辆特斯拉Model S在一个交叉路扣与一辆拖挂车发生碰撞，导致其丧生。

这两起事故发生时，司机都开启了特斯拉的“自动驾驶”功能，但富有意味的是，在连续出现事故后，特斯拉于2016年8月把中文官网的“自动驾驶”一词更改为“自动辅助驾驶”。与此同时，特斯拉升级了该系统的软硬件，并抛弃过去视觉识别系统，开始自行研发。

虽然目前还不清楚Uber这起事件的具体发生原因，但是结合这几起自动驾驶事故，我们可以发现，这些事故的主因都与自动驾驶技术中的计算机视觉有关。

特别是发生在佛罗里达州的那起，据业内人士分析，事故发生时，特斯拉Model S将那辆拖挂车识别为蓝天，还下达了加速的指令，最后钻进了车货柜下方。因为那辆钩挂车的主体颜色是白色。

该图为被撞拖挂车的相同型号

同样的，发生在河北邯郸的追尾事故，也是因为特斯拉的“自动辅助驾驶”没有识别到前方的道路清扫车。

作为计算机科学的分支，计算机视觉最早开始于上世纪70年代，它是利用计算机来实现人类视觉系统可以完成的行为，主要包括数字图像和3D图像的收集、处理、分析，原本一直在商业领域发挥作用，直到自动驾驶汽车风口到来，这项技术才得以火爆。

不过这几起事故都证明了目前自动驾驶在计算机视觉上并没有达到可以商用的地步。可以肯定的是，上述提到的这几场事故，如果以一个正常人的驾驶水平来进行，基本都不可能会发生。

除了技术的不达标，人也是一个重要因素。综上可见，这几起事故中，司机都在驾驶座上，如果他们能够及时作出反应，也许事故就能避免。

目前尚不知Uber的备用司机是否对事故进行干预，但在美国发生的特斯拉事故中，这辆肇事车的车主是特斯拉Autopilot 功能（即为自动驾驶辅助）的忠实粉丝，他还曾在社交网络发布过利用Autopilot 功能规避障碍物的视频，这个视频甚至被马斯克转发过。

而事故发生时，车主正开启Autopilot 功能，根据拖挂车司机的描述，事故发生后，特斯拉车内还播放着《哈利波特》。

回到这场事故本身，虽然具体原因还在调查，但无论最终的调查结果怎样，因这场事故失去生命的人已经再也无法醒来，但对于活着的我们来说，这无疑又一次敲响了警钟——在当下各大公司正在测试的自动驾驶技术，是否真的进行过完整严格的安全测试，还是被利益熏心，是赶鸭子上架的荒唐行为。

此外，发生类似事件，即便处于自动驾驶状态，作为驾驶员是否需要对事故负责，目前还没有相关法律可查，但在飞机上，即便处于自动飞行，飞行员仍然负有法律责任。

但无论如何，在生命面前，我们都不能对安全放松警惕，毕竟机器是冰冷的，而作为操控者的我们，必须学会如何“正确”操控这些机器。