在第三届全球智能工业大会暨博览会上，IEEE智能交通系统杂志总编、格里菲斯大学Ljubo Vlacic教授提出了一个问题：为什么人们对无人驾驶汽车的信任度在下降？

此次大会由中国光学工程学会主办，于11月23日至25日在广州南丰国际会展中心举行。在大会的主题报告环节，Ljubo Vlacic教授提到，尽管无人驾驶技术备受关注，但至今尚未有一辆真正商用的无人驾驶汽车问世。

Ljubo Vlacic教授分析了阻碍无人驾驶汽车发展的几个关键因素：首先，缺乏明确的法规基础；其次，缺少容错机制；再者，技术挑战尚未解决；最后，监管和责任判定存在难题。

机器学习与控制错误

作为自动化领域的资深专家，Ljubo Vlacic教授认为无人驾驶技术仍有很长的路要走。他指出，当前的人工智能解决方案大多依赖于固定的规则，但无法全面覆盖所有驾驶情景，这限制了基于规则的方法的应用。

此外，无人驾驶汽车缺乏冗余设计，即没有备用系统来应对故障。这导致无人驾驶汽车在安全性上仍存在不足，需要进一步的技术突破才能实现更高的安全性。

Ljubo Vlacic教授强调，如果无人驾驶汽车在未经充分测试的情况下进入市场，这是不负责任的行为。因为这些车辆尚未达到基本的安全标准，无法满足公众的期望。

无人驾驶汽车面临着机器学习所需大量数据与避免错误之间的矛盾。机器学习需要大量数据来优化其性能，但过度依赖错误来学习并非最佳策略。因此，如何平衡数据收集与错误预防成为了一个亟待解决的问题。

如何评判事故责任？

除了技术挑战，无人驾驶汽车还面临监管和责任判定的问题。目前，没有独立的认证机构对无人驾驶汽车进行全面评估，大多数测试由汽车制造商自行完成，缺乏第三方的监督。

Ljubo Vlacic教授认为，无人驾驶汽车的算法应当具备社会责任感。当前的人工智能算法在情境感知和社会适应性方面存在不足，无法完全理解和融入不同的文化和社会环境。

最棘手的问题是如何界定无人驾驶汽车事故的责任归属。Ljubo Vlacic教授提到，国际标准L3（有条件自动化）已经提出，但实践中遇到诸多困难，特别是在法律责任方面。例如，在L3模式下，司机是否需要时刻准备接管车辆，以及如何在紧急情况下快速响应，这些问题尚无明确答案。

Ljubo Vlacic教授建议，最终应实现人机协作的无人驾驶模式。在这一模式下，驾驶员仍然需要承担一定的责任和认知，确保在必要时能够干预车辆。同时，人工智能解决方案应接受与传统决策方法相同的法律监管，避免将所有责任推给软件系统，而忽视人类自身的道德和责任。

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