日B视频 亚洲,啪啪啪网站一区二区,91色情精品久久,日日噜狠狠色综合久,超碰人妻少妇97在线,999青青视频,亚洲一区二卡,让本一区二区视频,日韩网站推荐

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

揭秘全球首例自動駕駛汽車致死案例,誰將對這起事故承擔法律責任?

454398 ? 作者:工程師吳畏 ? 2018-06-19 09:43 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

據(jù)國外媒體報告,當?shù)貢r間星期日晚上十點,一輛Uber自動駕駛汽車(autonomous car)在美國亞利桑那州坦佩市碰撞到一個橫穿馬路的行人,該行人在送往醫(yī)院后不治身亡。

據(jù)稱,這是全球首個自動駕駛在公共道路上撞擊行人致死事件,引發(fā)了各界關于自動駕駛汽車監(jiān)管、法律責任等方面的激烈討論。[1]

*事故現(xiàn)場

事件發(fā)生時,這輛Uber自動駕駛汽車處于自動駕駛模式(四級以上),駕駛位配有安全駕駛員(應急司機),沒有搭載乘客。事件發(fā)生后,Uber旋即停止了在坦佩、匹茲堡、舊金山、多倫多等城市進行的自動駕駛汽車測試。

坦佩市警方發(fā)言人稱,初步調查發(fā)現(xiàn)這輛Uber自動駕駛汽車在最高時速35英里的道路上以時速38英里行駛,沒有采取剎車的企圖;安全駕駛員沒有收到任何信號,直到碰撞發(fā)生后才意識到。

死者Elaine Herzberg是一名49歲的婦女。據(jù)稱,她可能是一個流浪者,突然從路邊闖入機動車道,企圖推著自行車橫穿馬路。

那么問題來了,誰來對這起事故承擔法律責任?

據(jù)國外媒體報告,根據(jù)警方的初步調查,這起事故的發(fā)生,過錯可能不在Uber自動駕駛汽車。這就需要厘清自動駕駛汽車的法律責任問題。

(1)司機如何承擔責任?

我們知道,一般交通事故發(fā)生后,首先看司機有沒有過錯,司機是第一位的責任人,依其注意義務和過錯大小承擔責任。正因如此,交強險(即機動車交通事故責任強制保險)保的是司機的責任。

這起事故中的Uber自動駕駛汽車應是四級以上;按照美國汽車工程師學會(SAE)的自動駕駛級別分類,在四級和五級自動駕駛模式下,自動駕駛系統(tǒng)在特定條件或所有條件下,從事所有的駕駛活動和功能,不再需要司機對道路狀況和駕駛條件進行監(jiān)測。

這意味著駕駛活動從司機讓渡給了自動駕駛系統(tǒng),在有安全駕駛員的情況下,司機僅在系統(tǒng)因脫離(disengagement)而請求時才接管駕駛活動。

結合以上論證,由于在這起事故中,安全駕駛員不控制駕駛活動,在當時的情況下對駕駛活動沒有注意義務(due care),所以不承擔侵權責任。

這一觀點符合德國2017年5月通過的交通法修訂案的規(guī)定,該法案將自動駕駛系統(tǒng)合法化,并明確了司機和制造商之間的責任分配;其他一些國家有類似的規(guī)定。[2]

(2)車企如何承擔責任?

在四級和五級自動駕駛模式下,由于司機不再控制駕駛活動或者根本就不存在司機(比如谷歌的Waymo從去年年起開始在美國加州測試完全的無人駕駛汽車,加州最新的自動駕駛測試和部署立法允許企業(yè)從今年4月起測試和部署完全的無人駕駛汽車,即不再需要測試司機,測試機構對車輛進行遠程監(jiān)控即可[3]),所以當發(fā)生事故時,只能考慮追究汽車制造商、自動駕駛系統(tǒng)提供者等相關主體的責任,一般為產品責任。

自動駕駛汽車是一個混合體,至少包括汽車車身和執(zhí)行自動駕駛功能所必備的軟硬件設備,前者由汽車制造商提供,后者由自動駕駛系統(tǒng)研發(fā)企業(yè)(如Waymo、Uber等)提供。

對于汽車,各國都有產品責任的規(guī)定。具體而言,因產品存在缺陷造成他人損害的,被侵權人可以向產品的生產者或銷售者請求賠償,需要證明:產品有缺陷,損害事實的存在,以及產品缺陷和損害事實之間存在因果關系。產品缺陷一般包括設計缺陷、制造缺陷和警示缺陷。

在這起事故中,Uber使用的是沃爾沃越野車,如果最終證明這起事故是因沃爾沃汽車自身的缺陷(比如剎車失靈)造成的,則沃爾沃需要承擔產品責任。但在這起事故中,似乎并不存在剎車失靈的情況。那就需要看Uber的自動駕駛系統(tǒng)是否存在設計缺陷。

(3)自動駕駛系統(tǒng)提供者如何承擔責任?

當司機、汽車制造商被排除之后,需要考察自動駕駛系統(tǒng)提供者有無承擔法律責任的情形。系統(tǒng)提供者一般要對汽車進行改裝,安裝必要的雷達、傳感器、攝像頭等硬件設備,同時研發(fā)自動駕駛軟件系統(tǒng),執(zhí)行駕駛任務。

一般而言,當汽車被改裝成自動駕駛汽車后,汽車制造商不對改裝后的缺陷承擔責任。傳感器、攝像頭等外設設備輸入數(shù)據(jù),自動駕駛軟件對輸入的數(shù)據(jù)進行處理并作出駕駛決策。所以自動駕駛活動一般可簡單分為感知、分析和決策。

美國交通部2017年9月發(fā)布的自動駕駛汽車指南《自動駕駛系統(tǒng):安全愿景2.0》針對自動駕駛系統(tǒng)提出了12項安全標準,其中一項為物體和事故探測和反應(object and event detection and response,簡稱OEDR)。[4]如果可以證明Uber自動駕駛系統(tǒng)不符合這項或其他各項安全標準,則可能需要承擔責任。

這起事故主要涉及準確、及時地感知、識別到障礙物(本案例中為行人)并采取剎車等措施從而避免碰撞,即前述OEDR標準。

那么,如果是某個傳感器或攝像頭出了故障(即存在缺陷),導致沒有感知到行人,則Uber可能需要承擔責任?;蛘邆鞲衅鞫颊9ぷ鳎玌ber的軟件系統(tǒng)沒有識別到行人,導致沒有采取剎車,亦可能需要承擔責任。假設感知和識別都是正常的、準確的,則存在另一個問題,即及時性問題。

就前述OEDR標準而言,假設存在一個“避免碰撞”標準:如果障礙物(包括人類)在距離汽車12英尺時被檢測到,那么自動駕駛汽車必須能夠在其行進路線上檢測到障礙物并避免碰撞。

根據(jù)坦佩市警方的初步報告,死者Elaine Herzberg可能是突然從路邊闖入這輛Uber自動駕駛汽車的行車道的,她與這輛Uber自動駕駛汽車之間的距離可能太?。ū热缧∮?2英尺)導致碰撞在當時的情況下是不可避免的,也就很難證明Uber自動駕駛系統(tǒng)存在設計缺陷。但如果這輛Uber自動駕駛汽車是在避免碰撞的安全距離之外檢測到了她卻未能避免碰撞,就可能存在不合理危險,故可能需要承擔責任。

結合前述分析,在這起事故中,Uber是最可能的責任承擔方。但可能確實如人們所猜測的,Uber對這起事故的發(fā)生沒有責任,因為Uber自動駕駛系統(tǒng)不存在缺陷,碰撞在當時的情況下是無法避免的。

其實,即使Uber自動駕駛系統(tǒng)存在缺陷,但由于人工智能系統(tǒng)自身的黑箱性質和不可解釋性,也很難證明缺陷的存在。

比如,在之前的特斯拉Autopilot自動駕駛模式致死案件中,美國國家高速公路交通安全管理局(NHTSA)最終認定,Autopilot在設計和或性能上不存在任何缺陷,該系統(tǒng)在事故中的反應也符合其設計。[5]

所以,可能在這起事故中,有過錯的是受害人,包括司機、汽車制造商、Uber等都不存在承擔法律責任的事由。

然而,按照加州的自動駕駛汽車測試和部署立法,制造商需要購買500萬美元的保險,以便有能力響應針對自動駕駛汽車造成的人身傷亡損害或財產損害的判決。

因此,受害人能不能獲得這筆保險賠償,最終還需要有權機構來裁決。

自動駕駛汽車監(jiān)管:通往無人駕駛之路

這起自動駕駛汽車致行人死亡事故將自動駕駛汽車監(jiān)管,尤其是自動駕駛汽車的安全性,推上了風口浪尖。

其中存在兩個核心的問題,一是如何衡量自動駕駛汽車的安全性;二是自動駕駛汽車是需要人類駕駛員來共同掌控駕駛活動,還是可以完全實現(xiàn)無人駕駛。

事件發(fā)生后,坦佩市市長Mark Mitchell稱Uber的決定是負責任的,但警告人們不要對自動駕駛下定論,即不要認為自動駕駛汽車不安全。

而在2017年3月,當一輛Uber自動駕駛汽車與另一輛汽車碰撞時,亞利桑那州州長Doug Ducey表示不需要額外的安全監(jiān)管,因為錯不在自動駕駛汽車,而在另一輛汽車。

其實坦佩市所在的亞利桑那州對自動駕駛汽車一直輕監(jiān)管,州長于2015年8月發(fā)布行政命令,對自動駕駛活動實行零監(jiān)管,完全自由開放測試和部署自動駕駛汽車,要求各機構“采取必要措施,支持亞利桑那州公路上自動駕駛車輛的測試和運行”。[6]

今年3月州長發(fā)布新的行政命令,正式宣布沒有人類駕駛員的完全自動駕駛汽車可以在公共道路上運行。[7]唯一的限制是自動駕駛汽車需要遵守針對汽車和司機的既有交通法規(guī)。

加州則在今年2月更新了自動駕駛汽車測試和部署法規(guī),從4月起企業(yè)可測試和部署無人駕駛汽車,意即不再需要測試司機。而且美國國會正在推動的自動駕駛汽車立法不僅在汽車安全標準上為自動駕駛汽車提供了豁免,而且也允許無人駕駛汽車的應用和部署。

與美國推動無人駕駛不同的是,德國、中國則采取了另外一種模式,即允許在汽車上運行自動駕駛系統(tǒng),但司機不能離開駕駛位。無論是德國去年5月出臺的交通法修訂案,還是中國北京、上海、重慶等地的自動駕駛汽車測試法規(guī),都規(guī)定需要配置測試司機,但司機是否需要監(jiān)測駕駛活動則存在不同。

但這種模式存在一個難題即“脫手”(hands-off)問題。這個問題涉及如何在緊急情況下將駕駛控制權限從自動駕駛系統(tǒng)平穩(wěn)過渡到司機,從而避免發(fā)生事故。如果司機在駕駛過程或活動中,長時間不參與駕駛,這很有可能會影響其在人機切換過程中的反應能力,導致發(fā)生事故。

當然,對自動駕駛汽車安全性的衡量才是最大的問題。全世界都在探索自動駕駛汽車的安全和性能標準,美國DOT提出了12項非強制性的標準。

有學者則提出用里程衡量自動駕駛汽車的安全性,比如人類駕駛平均每10萬英里發(fā)生一次事故,如果自動駕駛的安全里程比人類長(比如是人類的2倍),是不是就認為自動駕駛汽車是安全的,允許上路行駛。

加州機動車管理局發(fā)布的自動駕駛汽車脫離報告顯示,在2016年12月到2017年11月之間,Waymo自動駕駛汽車行駛了35萬英里,脫離63次(即需要人類駕駛員重新掌控方向盤),平均每隔5600英里發(fā)生一次脫離現(xiàn)象。脫離雖然不等同于事故,但從脫離數(shù)據(jù)開看,處于業(yè)內領先地位的Waymo自動駕駛汽車是否已經足夠安全,還無定論。

自動駕駛汽車將逐步引發(fā)一系列的法律制度和社會變革

機器學習為代表的人工智能被認為是通用技術,其將從顛覆駕駛開始,深刻影響人類社會和經濟。

當然,圍繞自動駕駛汽車的安全爭議會繼續(xù)存在下去,對自動駕駛汽車測試和部署進行適當?shù)谋O(jiān)管可能也是必要的,但各界將來需要就自動駕駛的安全標準達成共識,惟其如此,才能促進自動駕駛汽車的工業(yè)化和商業(yè)化發(fā)展。

正如這次Uber自動駕駛汽車事故所表明的那樣,自動駕駛汽車尤其是四級以上的自動駕駛技術將對責任、保險、隱私等法律制度和倫理規(guī)范帶來深刻影響。責任問題如前文所述。

自動駕駛汽車對保險業(yè)的沖擊同樣存在,比如當前的交強險承保的是人類駕駛員的責任,但是對于無人駕駛汽車,誰來購買保險、保險的范圍、保險費率的確定等等都需要重新思考,一些國家如英國等已經開始探索新的保險規(guī)則。

當然,最終人們希望自動駕駛汽車比人類更安全,無論是安全2倍,還是10倍或者20倍,都意味著更好的交通出行環(huán)境和更少的交通事故。但自動駕駛汽車的發(fā)展不會一蹴而就,需要城市設計、道路規(guī)劃、交通系統(tǒng)、法律政策、社會公眾接納等等各方面的適應性調整。

這次Uber自動駕駛汽車致死事件對自動駕駛汽車的安全問題敲響了警鐘,但絕不應當打擊人類對自動駕駛甚至無人駕駛的信心和追求,無論過錯是否在Uber一方。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 自動駕駛
    +關注

    關注

    795

    文章

    15024

    瀏覽量

    181771
  • Uber
    +關注

    關注

    0

    文章

    422

    瀏覽量

    37858
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    如何構建適合自動駕駛的世界模型?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]世界模型經歷了系統(tǒng)動力學階段(1960年~2000年)、認知科學階段(2001年~2017年)、深度學習階段(2018年至今),但將其應用到自動駕駛汽車上,還是近幾年才
    的頭像 發(fā)表于 02-18 08:14 ?1.1w次閱讀
    如何構建適合<b class='flag-5'>自動駕駛</b>的世界模型?

    自動駕駛汽車如何完成超車?

    在我們日常開車時,別人想要超車,只要確認后方、旁邊有沒有車,打個燈、稍微加速、換個車道就完成了。這一動作乍一看非常簡單,但對自動駕駛汽車來說,這個過程需要多方協(xié)調。 自動駕駛車輛要完成超車動作,必須
    的頭像 發(fā)表于 02-16 17:37 ?1.7w次閱讀
    <b class='flag-5'>自動駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>如何完成超車?

    自動駕駛汽車如何實現(xiàn)自動駕駛

    人類駕駛員而言是非常直觀且有效的指令,但對于自動駕駛汽車來說,則意味著需要一套極其復雜的感知、理解與決策鏈路。 自動駕駛如何看清文字? 自動駕駛
    的頭像 發(fā)表于 02-10 08:50 ?839次閱讀
    <b class='flag-5'>自動駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>如何實現(xiàn)<b class='flag-5'>自動駕駛</b>

    2026年自動駕駛汽車發(fā)展趨勢前瞻

    自動駕駛汽車會使用人工智能嗎?答案是肯定的。人工智能(AI)是自動駕駛汽車運行的基石,它使車輛能夠平穩(wěn)、安全地在道路上正常行駛,適應實時交通狀況,并做出瞬間的決策,確保道路交通安全,是
    的頭像 發(fā)表于 02-05 09:38 ?3985次閱讀
    2026年<b class='flag-5'>自動駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>發(fā)展趨勢前瞻

    汽車自動駕駛的太陽光模擬應用研究

    測試裝備,通過提供可控、可重復的測試環(huán)境,已成為汽車自動駕駛研發(fā)、驗證與標定過程中不可或缺的核心工具。汽車自動駕駛的光挑戰(zhàn)與測試需求luminbox
    的頭像 發(fā)表于 12-10 18:04 ?601次閱讀
    <b class='flag-5'>汽車</b><b class='flag-5'>自動駕駛</b>的太陽光模擬應用研究

    自動駕駛系統(tǒng)在遇到事故時是應該起作用還是立刻退出?

    現(xiàn)事故時,能立刻接管車輛,但有些車的組合輔助駕駛在遇到事故時,卻是立刻退出,這兩個哪個才是對的? ?其實對于自動駕駛系統(tǒng)遇到突發(fā)事件時,到底應該“退出”(讓人接管)還是“起作用”(
    的頭像 發(fā)表于 11-30 11:33 ?1472次閱讀
    <b class='flag-5'>自動駕駛</b>系統(tǒng)在遇到<b class='flag-5'>事故</b>時是應該起作用還是立刻退出?

    自動駕駛汽車如何確定自己的位置和所在車道?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]我們平時開車時,判斷自己在哪條路、哪個車道,只需要看一眼導航、掃幾眼車道線、再聽聽提示就夠了。但對自動駕駛汽車來說,這件事既簡單又復雜。簡單在于自動駕駛汽車
    的頭像 發(fā)表于 11-18 09:03 ?1080次閱讀
    <b class='flag-5'>自動駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>如何確定自己的位置和所在車道?

    不同等級的自動駕駛技術要求上有何不同?

    談到自動駕駛,不可避免地會涉及到自動駕駛分級,美國汽車工程師學會(SAE)根據(jù)自動駕駛系統(tǒng)與人類駕駛員參與
    的頭像 發(fā)表于 10-18 10:17 ?2893次閱讀

    自動駕駛事故如何判定?誰應負主要責任

    個問題,那就是如果在使用組合輔助駕駛階段出現(xiàn)事故,這個事故應該如何判定?責任應該由誰來承擔? 從智駕等級分類看
    的頭像 發(fā)表于 10-09 17:58 ?944次閱讀
    <b class='flag-5'>自動駕駛</b><b class='flag-5'>事故</b>如何判定?誰應負主要<b class='flag-5'>責任</b>?

    自動駕駛汽車如何處理“鬼探頭”式的邊緣場景?

    、最可執(zhí)行的動作。整個鏈條看起來簡單,但每一步都需要大量的技術支持。 自動駕駛汽車如何理解道路? 自動駕駛汽車想要精準避開障礙物,首先是要
    的頭像 發(fā)表于 08-29 11:11 ?968次閱讀
    <b class='flag-5'>自動駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>如何處理“鬼探頭”式的邊緣場景?

    如何確保自動駕駛汽車感知的準確性?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]自動駕駛汽車想要自動駕駛,首先要做的就是能對周邊環(huán)境實現(xiàn)精準感知,也就是能“看”清道路,那自動駕駛汽車如何在復
    的頭像 發(fā)表于 08-23 15:06 ?1858次閱讀
    如何確保<b class='flag-5'>自動駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>感知的準確性?

    塑造自動駕駛汽車格局的核心技術

    自動駕駛汽車長期以來一直是科幻小說中的情節(jié),但在如今的2025年,它似乎已經離我們越來越近,智能輔助駕駛已經出現(xiàn)在越來越多的新能源汽車中。但距離完全的
    的頭像 發(fā)表于 08-21 16:03 ?1140次閱讀

    自動駕駛汽車是如何準確定位的?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]隨著自動駕駛技術的快速發(fā)展,車輛的精準定位成為安全駕駛與路徑規(guī)劃的核心基礎。相比于傳統(tǒng)人類駕駛依賴路標和視覺判斷,自動駕駛
    的頭像 發(fā)表于 06-28 11:42 ?1534次閱讀
    <b class='flag-5'>自動駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>是如何準確定位的?

    汽車駕駛自動化分級》會更適合中國自動駕駛發(fā)展嗎?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]智能化和網聯(lián)化技術的不斷突破,全球各國紛紛布局汽車駕駛自動化,而統(tǒng)一的分級標準不僅能夠為產業(yè)各方提供一致的技術評估和溝通基礎,也為監(jiān)管部門在不同階段實施安全監(jiān)測與認證
    的頭像 發(fā)表于 05-18 09:06 ?1125次閱讀
    《<b class='flag-5'>汽車駕駛</b><b class='flag-5'>自動</b>化分級》會更適合中國<b class='flag-5'>自動駕駛</b>發(fā)展嗎?
    绥江县| 新密市| 博爱县| 景洪市| 广宁县| 永德县| 惠东县| 阜康市| 勃利县| 灌阳县| 淳化县| 旬邑县| 凉城县| 贺州市| 武功县| 桑植县| 福建省| 乐东| 垣曲县| 顺平县| 运城市| 民县| 萨迦县| 昭苏县| 怀安县| 得荣县| 维西| 台南市| 富源县| 博乐市| 葫芦岛市| 关岭| 中宁县| 韩城市| 靖远县| 读书| 阳山县| 察哈| 宝应县| 九龙坡区| 收藏|