由波音空难引发的思考：自动驾驶技术的落地需要理性对待

在自动驾驶落地之前，我们需要搞清楚，究竟是人工操控可靠，还是机器驾驶可靠？

文丨AutoR智驾 张鑫

自动驾驶真的可靠吗？

在自动驾驶成为汽车产业核心发展方向的当下，一则航空新闻让我们不得不重新审视自动驾驶技术的安全底线。

2019年3月10日，埃塞俄比亚航空公司的一架波音737 MAX 8班机失事，机上149名乘客和8名机组成员全部遇难。此次客机坠毁，是继2018年10月29日印度尼西亚狮子航空公司空难后，波音737 MAX 8客机的第二起空难。

目前，美国联邦航空管理局(FAA)正在对波音公司737 MAX客机进行调查，调查的重点就是MCAS防失速系统。

埃塞俄比亚交通部长莫吉斯也表示，黑匣子的数据显示埃航客机失事与2018年狮航客机失事有“明显相似性”。

事故的真正原因，还没有确切的答案，两次事故的根源是否都是MCAS防失速系统，目前也还没有权威的定论。但经过业内人士的分析以及专业媒体的解读，舆论已经基本锁定为MCAS防失速系统存在安全隐患。

那么MCAS防失速系统是一个什么样的系统？它的作用又是什么？为什么会成为坠机事故的元凶呢？这要从波音737 MAX系列的诞生说起。

波音737系列是全球最成功的中短程双发喷气式客机，自第一架波音737-100型客机于1968投入运营以来，历经半个世纪经久不衰。波音737系列最新的机型就是波音737 Max 8型客机，自2018年5月开始正式运营，第一家使用波音-737 Max 8的公司就是印度尼西亚狮子航空(Lion Air)。

作为波音737的最新衍生机型，波音737 Max 8采用了新型的LEAP-1B发动机，它的发动机直径比波音737NG使用的CFM56更大。

因此，波音737 Max 8的发动机吊装结构有所改进。这一改，再加上新发动机的推力提升，就改变了737系列原有的气动特性，使得波音737 Max 8更容易出现“抬头”的倾向。

所谓“抬头”，就是仰角增大。在一定范围内，机翼仰角越大，获得的升力就越大。然而一旦超过了极限，升力会随着仰角的继续增大而急剧下降，之后就会失速坠毁。

MCAS防失速系统就是为了避免因仰角过大而设计的自动化安全系统，它以飞机上的仰角传感器作为判断依据，一旦系统发现波音737 Max 8“抬头”达到危险值，就会自动前推水平舵，令水平舵面下翻，以此来“压低”机头避免失速。

以目前可知的信息来看，很可能是失事飞机上的仰角传感器出现了故障，造成MCAS防失速系统“以为”飞机达到了仰角危险值。

于是在飞机处于正常飞行的状态下，MCAS防失速系统自动下压机头，飞机便进入了俯冲状态。在飞行员反复采取挽救措施之后，人还是没能“拗过”机器，飞机不断俯冲直至坠毁。

有消息称，美国方面相关人士表示，这是源于印度程序员编写的软件程序存在理念问题。

据悉，MCAS防失速系统的控制软件是由印度工程师开发的，而印度人的设计理念是让机器替人做决定，并且机器的控制权限比人更高。当机器的控制与人的意愿出现冲突时，系统并不会执行人的控制意愿。

简而言之，就是在飞机失事前，波音-737 Max 8的飞行员很可能想尽了一切办法切换到人工控制，但自动驾驶程序死活不让飞行员接管。

虽然这些信息都还是相关人士单方面的说法，虽然最终的定论还需要时间来调查确认，但这已经足以引发人们的思考——在自动驾驶技术来临之时，究竟是机器最可靠，还是人最可靠？

尤其是汽车所面临的行驶环境要比飞机复杂得多，并且自动驾驶在航空领域已经广泛应用了超过60年，当飞机还因为自动驾驶系统的故障出现重大事故的时候，汽车的自动驾驶之路又该如何去走？

单纯从可靠性的角度去看，人的优势在于可以预判、可以随机应变，能够通过技术与经验的结合，来灵活应对从未出现过的状况；但人的弱点在于有可能会误判、会受各种因素干扰，也可能因为判断不够及时而错过挽救的时机。

机器的优势在于精准、快速，可以毫不犹豫地以最恰当的方式进行应对；但机器的弱点在于只能按照预先设定的程序运作，很难处理预设程序之外的意外状况，并且机器只能依赖各种传感器进行分析判断，一旦发生任何一处的故障，效能将无法保障。

如果波音-737 Max 8的确是因为程序设定机器比人权限更高而发生的事故，那么这将是一起非常典型的“过于信任机器”的案例。

从这一点上来讲，无论未来的技术发展到怎样的地步，机器与人都不是完全可靠的。人会犯错，机器会故障，永远没法打包票。

那么，是不是自动驾驶就永远也实现不了了？

当然也不是，当前的做法是为自动驾驶引入备用系统，也就是所谓的“双保险”，飞机上很多关键的自动化设备都有“冗余”备份，以此来大大降低故障率。

在汽车的自动驾驶辅助系统上，大多也采用了不同技术相互辅助，以采集到的综合信息进行判断的方法。例如：以雷达和摄像头相结合，用雷达“探测”，用摄像头“观察”，系统通过综合分析二者的信息进行控制。

尤其是当车联网技术大规模应用之后，未来的车与车之间将可以进行“交流”，位置、状态、需求等信息相互协调，也将大大提高自动化系统的安全水平。

根据国际汽车工程师协会（SAE International）制定的分级标准，自动驾驶分为L0至L5六个等级，其中L0是指人工驾驶，L1为辅助驾驶，L2为半自动驾驶，L3为高度自动驾驶，L4为超高度自动驾驶，L5为全自动驾驶。

其中，L4级和L5级都是真正意义上的自动驾驶，不再需要人为控制和监控。它们的区别在于，L4是有限场景下的自动驾驶，L5是无限场景下的自动驾驶。

但就当前已经投入实用的技术，全球公认最强的特斯拉Autopilot系统，也刚刚达到L3级别——驾驶员必须时刻监控着车辆运行，手也不能离开方形盘，否则系统会监测到驾驶者“离线”并发出警告，之后还会退出自动驾驶状态。

而即便是特斯拉Autopilot系统，也不止一次出现过严重的碰撞事故。

以2016年5月7日发生的事故为例，美国佛罗里达州的一辆特斯拉Model S，在自动驾驶模式下与路口转弯的大货车发生碰撞，这是全球第一例自动驾驶事故致死案件。

事故的原因在于，摄像头由于阳光照射，未能识别出白色的货车，同时由于货车的底盘较高，雷达又没能探测到障碍物的存在。

雷达与摄像头同时失误，车主又过分信赖自动驾驶辅助技术，没有任何人工介入，最终导致事故发生。

可见，在相关技术尚未彻底完善之前，任何自动化配置都只能起“辅助”作用，不能完全“替代”人的控制。这也是当前业内强调“自动驾驶辅助”六个字的原因，没有任何一家车企能直接使用“自动驾驶”这个说法。

在汽车向智能化变革的时期，自动驾驶技术的前景很美好，但一系列的事故让我们必须保持清醒，冷静理性地对待这一发展趋势。

或许有一天，我们真的可以完全信任机器，将驾驶权彻底交给机器。我们在车上可以聊天，甚至可以睡上一觉，但那注定是相当长的一段时期之后才能实现的。

当今有些车企给出的诸如“2025年将实现L4级以上自动驾驶”的愿景，很可能只是一个目标而已，真正变成现实的日子究竟是哪天，谁也没法确定。

不过可以肯定的是，各大车企都在为了早日实现目标而努力着，更多的创新技术正在研发，更多的道路测试也在进行。或许随着时间的推进，我们还会发现更多的新问题需要解决，但未来智联出行的新生态终将实现。

这就像一百多年前汽车被发明出来一样，人类的需求永远是科技进步的源动力。