如何把無人駕駛汽車帶進我們的生活中?

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無人駕駛汽車可能對人們來說仍然感到有點陌生,但可見的將來,這些汽車便會融入我們的生活之中,道路規劃應該如何作出調整?又或者會不會有一天連駕照也不需要呢?
在倫敦東南部格林尼治的街頭,常常見到一輛小型白色的機械人汽車,以時速6.4公里在送外賣予居民。
在法國巴黎和芬蘭赫爾辛基,亦有無人駕駛公車接載乘客。美國科羅拉多州則有18輪貨車在高速公路以時速190多公里運送啤酒。
全球皆有類似的項目,去研究如何把這種新技術,帶進我們的道路。

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無人駕駛車輛的技術是否可行是一個問題,但另一大問題亦需關注的,是行人、單車、司機是否安全呢?
沒有眼神接觸的世界
自動駕駛汽車全球約有數千台,但一些估計稱到2030年,全球或有一千萬部無人駕駛汽車。
以目前以億計的汽車總數來看,一千萬僅為當中的一小部分。
其一挑戰在於如何把有人駕駛及無人駕駛的車輛同時放在道路之中。

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無人駕駛汽車不會一步便發展成完全毋須人手操作,我們還有數年、其至數十年的時間去尋找正確的方向。
工程師仍然要想辦法解決一些難題。
試想像十字路口會發生的事情──當司機與行人相遇之時,他們彼此可以透過眼神接觸、肢體語言和當下的直覺,安全地過路。這種思維非機器的能力所及。
其他難題包括天氣狀況,亦有可能影響機器本身的感應器。
無人駕駛汽車也要學會何時可以違反交通規則,例如當緊急車輛要通行時,所有車輛也需要退到旁邊讓路。
目前大多自動汽車仍在試驗階段,學習如何面對駕駛時常見的不確定性。
這不是自動汽車目前能夠掌控的部分,在道路測試時,人類介入控制車輛以避免發生事故的情況並不罕見。
過往也有多宗涉及無人駕駛汽車備受關注的事故,包括涉及一輛特斯拉(Tesla)半自動汽車曾發生致命事故。有些事故則涉及無人駕駛汽車面對其他車輛的人為失誤──例如當其他車輛闖紅燈,它能否順利避開。

世界各地的無人駕駛汽車發展

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- 英國計劃於2019年開始在英國道路測試無人駕駛汽車
- 英國已有一些接載巴士、超級市場送貨的客貨車及私家車
- 新加坡的無人駕駛出租車、優步(Uber)在美國賓夕法尼亞州匹茲堡推出自動駕駛汽車,歐洲也有六輛組成的貨車編隊曾完成一同跨境的任務
- 美國加州的谷歌無人駕駛汽車已發展到平均每行駛八千多公里才需要一次人手操作
- 沃爾沃(Volvo)自動汽車的感應器可以留意到瑞典的駝鹿,但無法辨別澳洲的袋鼠
- 印度以保障就業為由不批准無人駕駛汽車

走過萬里路
各地政府嘗試尋求一些基本規則,給予在公共空間進行測試的無人駕駛汽車,但這也許並不足夠。
美國智庫蘭德公司(Rand Corporation )提出,可能需要數百年、數千億里路的測試,才能完全證實無人駕駛汽車比有人駕駛的死亡率低。
我們可能需要在一些情況下容許無人駕駛汽車在路面行走,讓這些汽車學習。
至今並沒有一套針對無人駕駛汽車的國際安全標凖,而是各國各自製定規例。
這延伸了一個問題,到底無人駕駛汽車需要的是全國性的規例還是地區性的?全國性地統一有關規例有助企業跟隨,而以地區性的角度出發,則有助各城市自行制定符合當地居民需要的標凖。
這些異同或可加快了解到這些規例的可行性,但要達成共識並不容易。

無人駕駛汽車或帶來的後果
- 人們放棄自己的汽車,改為使用按需汽車
- 汽車少了,騰出土地作公園和房屋
- 每個人都使用無人駕駛汽車可能令擠車和污染更嚴重
- 按需汽車或可改善低收入人士的交通情況
- 城市或失去違反道路規例罰款的收入
- 司機需要另謀高就

繼續保留駕照
另一個目前尚未解決的是無人駕駛汽車所衍生的道德問題。
簡單的例子,如果在一宗無法避免的交通意外中,到底全自動汽車要冒著車上乘客的安危衝出馬路,還是撞向正在過路的行人?
人類司機多在當下瞬間便作出直覺判斷,我們無法透過人的行為去解答上述問題。
要從無人駕駛汽車在需要人類作後備,演化到由機器全盤作出所有決定,是一個逐步來的過程。
汽車要發展到能夠全自動及毋須人手操作之前,製造商不可以方棄方向盤和制動(即煞車手掣)。

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人們仍需駕照准備在短時間內隨時接手控制車輛,所以人們分心、醉酒等問題依然會存在。
我們好有可能繼續需要配備安全帶,全自動汽車有潛力大幅減少撞車事故,但沒有科技是完美的。
至於無人駕駛汽車也可能帶來我們在過去一世紀不斷重覆犯的錯──例如為了趕工建造新道路而破壞社區,以及建造一些離市中心較遠的購物中心去迎合駕車客戶。
但如果我們重錯誤中學習,我們或能夠減少堵車、污染、和不平等的問題。
始終我們還是得找人坐在無人駕駛汽車的司機位。

關於本文
本篇分析文章經BBC委托外部機構專家寫作。
文章作者珍尼弗‧布拉德利(Jennifer Bradley)是美國阿斯彭研究所城市創新中心主任(Director of the Center for Urban Innovation, the Aspen Institute)。









