编者按：本文来自汽车之心，作者：陈念航，未来汽车日报经授权发布。

法国哲学家阿尔伯特·加缪曾经说过，没有哪种死法比车祸更荒谬。然而1960年，加缪死于车祸。

半个多世纪过去了，这样的「随机性残忍」时有发生。

驾驶机动车已成为大多数成年人做的最危险的事情之一，2018年，全球因车祸事故造成的死亡人数超过140万。

这几年自动驾驶在全球范围内燎原式发展，这一技术据称能消除94%由人为失误造成的车祸。

某种程度上，自动驾驶汽车有机会成为救命良方。但我们还没有走到那一步，自动驾驶的发展还处在中古时期，充满了太多的不确定性和未知。

我们缅怀这些在自动驾驶历史进程中，因为技术不够完善而遭遇不幸的人们，发展自动驾驶，每一个参与其中的人都应心存敬畏。

事故一

时间：2016年1月20日

地点：京港澳高速河北邯郸段

事故车辆：2014款白色特斯拉ModelS

罹难者：高雅宁（23岁）

2016年1月20日，京港澳高速河北邯郸段发生了一起追尾事故。

一辆特斯拉ModelS直接撞上正在作业的道路清扫车，ModelS当场损毁，司机高雅宁不幸身亡。

根据车辆行车记录仪拍下的画面显示：

2016年1月20日14时整，高雅宁驾驶车辆从河北邯郸入口进入高速，沿着左侧第一车道行驶。

当天天气晴好，车辆速度也不是很快，14时08分，高雅宁还哼了几句歌。

14时09分，行车记录仪的画面中可以看到前方的道路清扫车正在作业的指示灯，随后开在前面的黑色轿车向右并线到第二车道。

但高雅宁驾驶的特斯拉在距离道路清扫车越来越近时，没有进行减速或者变道，而是径直撞上了前方的道路清扫车。事故发生后，道路清扫车司机报了警。

经过警方的调查，他们发现在发生事故前，高雅宁驾驶的特斯拉轿车没有进行任何的紧急制动和躲避措施，直接发生了追尾事故。

事故发生时，高雅宁刚刚23岁，他的父亲高巨斌始终无法理解在行车记录仪里明明早就看到了道路清扫车，为什么儿子高雅宁既没有刹车也没有躲避而是直接撞了上去？

高巨斌介绍，高雅宁早在2011年就考取了驾照。

2013年，他以大学生的身份参军入伍，在部队中担任大型军用车辆的驾驶员，一直表现优秀。在2015年9月，高雅宁复员回家。

事发后，高雅宁部队的战友和上级都表示，高雅宁的驾驶技术完全没问题，安全驾驶的公里数为几万公里。

既然是这样，为何高雅宁没有采取任何动作？父亲高巨斌表示：「如果不找找这个问题，孩子死不瞑目。」

于是高巨斌将这起事故的行车记录视频发给了一些专业人士进行分析，他们得出的一致结论是：这辆特斯拉当时应该处在定速的状态。

后续，特斯拉方面也承认车辆在事故发生前其Autopilot系统是开启的状态，这导致了高雅宁在高速上行驶时没有把注意力放在前方道路上，而且Autopilot系统也没有识别出前方的道路清扫车，最后导致了这起悲剧。

高雅宁是在2014年购买的特斯拉ModelS，当时车上并没有自动驾驶功能，但是相应的硬件已经配齐，包括1个前置的摄像头和MobileyeEyeQ3芯片负责视觉感知；车前方装配了一个非隐藏式毫米波雷达；车辆周身配备了360度超声波传感器。

2015年10月，特斯拉开始向全球车主陆续推送V7.0版本的软件更新，Autopilot的主要功能得以解锁，加入了自动车道保持、自动变道和自动泊车三大辅助驾驶功能。Autopilot也成为特斯拉着力宣传的卖点。

事故发生的2016年1月，Autopilot系统在大部分情况下能够较好识别路况（包括车道线和其他车辆的位置）并进行处置。

但是针对锥桶、行人这样的小型障碍物，系统还识别不了。这起事故中，Autopilot系统没有识别到前方的道路清扫车，所以在碰撞前没有采取任何措施。

2016年7月，高雅宁的家人将特斯拉的经销商起诉至北京市朝阳区人民法院，要求赔偿损失10000元，理由是特斯拉在其自动驾驶系统尚不完善过关的情况下仍然通过诱导宣传让用户信任这套系统，应该承担相应的法律责任。

针对赔偿金额，高雅宁家人的代理律师表示，赔偿的多少并不是本案所追求的目的，而是通过这起案件带来一些社会价值：

让公众知道目前自动驾驶的缺陷，希望特斯拉公司能够在宣传、产品营销过程中有一个慎重的态度，不要把自动驾驶作为吸引年轻人的卖点。

在高雅宁事故之后，特斯拉的Autopilot系统似乎进入到了事故的怪圈中，接二连三出现开启Autopilot功能后致死致伤、车辆财产损失的事故。

这起事故在发生之后很长一段时间里，没有被太多报道，致使公众对这起事故的认知少之又少。

后来我们知道，2016年5月7日发生在美国佛罗里达州的特斯拉Autopilot致死事故引起了广泛关注，被称为「全球范围内第一起自动驾驶致死事故」。

但事实上，高雅宁案要比之更早，但在当时只被认为是一起普通追尾事故，没有引起自动驾驶业内足够的重视和警惕，这是非常令人遗憾的。

事故二

时间：2016年5月7日

地点：美国佛罗里达州Wiliston27号高速

事故车辆：2015款黑色特斯拉ModelS

罹难者：JoshuaBrown（40岁）

时间来到2016年5月7日，距离高雅宁事故发生不到4个月后，在美国佛罗里达州一段没有完全封闭的高速公路上，40岁的俄亥俄州居民JoshuaBrown驾驶的一辆2015款黑色特斯拉ModelS，撞上了一辆正在左拐的拖挂式卡车。

JoshuaBrown是一位狂热的特斯拉粉、科技爱好者，为自己的爱车取名「Tessy」。他经常在Youtube上发一些与特斯拉有关的视频，是个小有影响力的视频博主。

他曾经在推特上发布了一段特斯拉Autopilot系统帮助他避免一场车祸的视频，还得到了ElonMusk的转推。

据Brown的邻居回忆，Brown曾跟她聊天时谈到：「如果有幸能得到ElonMusk的关注，我死也值了。」

没想到一语成谶。

事故那天天气晴好，头顶是蓝天白云，心情不错的JoshuaBrown驾驶着他心爱的ModelS飞驰在佛罗里达州27号高速上。

他开启了车上的Autopilot系统，将自适应巡航的速度调至每小时74英里。因为对Autopilot系统足够信任，他没有将全部注意力放在车辆前方的道路上。

差不多时间，货运司机FrankBaressi驾驶着他的白色拖挂式卡车也行驶在27号高速上，但他在JoshuaBrown的对向车道上。

行至一个路口时，FrankBaressi进行左转准备下高速。就在这时，JoshuaBrown和他的特斯拉ModelS都没有注意到前方正在转弯的的白色卡车。

在没有任何反应的情况下，ModelS朝着卡车车厢撞了上去，车辆挡风玻璃首先撞上车厢底部，车顶被掀掉后从卡车车厢底部穿出，因为速度过快，ModelS还连撞了几个道路围栏、树木还有电话亭后才最终停下。

JoshuaBrown在这场车祸中丧生。

一个鲜为人知的细节是，卡车司机FrankBaressi后来向美联社回忆，事故发生后当他靠近事故车时，听见车里正在播放电影《哈利·波特》，当时警察也在事故车上找到了一台便携式的DVD播放机。

若他所言为真，这就解释了为什么JoshuaBrown在碰撞发生前没有进行任何接管车辆和踩刹车的动作。

这起致死事故引发了全球范围的关注，面对铺天盖地的报道和讨论，特斯拉再也不能像处理高雅宁案那样镇定自若了。

针对这起事故，特斯拉在其官方博客发表了声明，他们认为这起事故的特殊之处在于：拖挂车正在横穿公路，且车身较高，这一情况导致了ModelS的前挡风玻璃与挂车底部首先发生撞击。

假使当时车辆发生的是正面撞击或追尾事故，即便在高速行驶条件下，ModelS的防撞系统都极有可能避免人员伤亡的发生。

特斯拉同时强调，每一次自动驾驶启动时，车辆都会提醒驾驶员「请始终握住方向盘，准备随时接管」。

言下之意就是JoshuaBrown并未按照系统的提示手握方向盘，所以特斯拉系统不负主要责任。

而针对车辆系统未检测到白色的拖挂卡车车厢、AEB系统也没有及时起作用的情况，特斯拉的供应商Mobileye也发布了官方声明：

「当前的防碰撞技术或者自动紧急制动系统AEB的设计，是为了防止与前车车尾的碰撞。在这起事故中，涉及到对横向行驶车辆的处理，不属于这一代AEB的设计目标。」

就此将事故责任与自己撇清。

汽车之心基于多位业内专业人士的分析认为：

在JoshuaBrown的事故中，毫米波雷达已经检测到前方卡车车厢的存在，但它无法判断车厢的高度，结合视觉感知把卡车白色的「车厢」当成了天上的「白云」，最终系统倾向认为车厢是一块悬在道路上方的路牌。

2017年1月20日，美国NHTSA给出的事故最终结论是：

没有足够有力的证据表明特斯拉的自动驾驶系统直接导致了JoshuaBrown的不幸，将不会对任何一辆特斯拉进行召回。至此，为期8个月的事故调查告一段落。

这起事故受到了全球关注和讨论，也带来了一些深远的影响。

特斯拉和Mobileye在这起事故后的2个月宣布合作关系破裂，Mobileye将不再向特斯拉供应EyeQ芯片以及相应的视觉算法。

特斯拉对此的解释是Mobileye难以跟上其产品的发展步伐，双方分手不可避免；还有传闻说是特斯拉想自己开发视觉算法而Mobileye不同意才导致双方关系破裂。

后来的故事大家都知道，特斯拉转向与英伟达进行合作，并且在视觉算法上转向自研，内部成立TeslaVision团队。

2016年10月，特斯拉还发布了全新的Autopilot2.0版本硬件：

英伟达DrivePX2芯片；12个超声波雷达；1个毫米波雷达；8个全车摄像头（三目前视、正侧方、侧后方、后置摄像头）。

另一方面，2016年7月特斯拉在中国的经销商被高雅宁家属告上法庭，加上佛罗里达事故被全球关注——双重压力下，2016年8月份，特斯拉中文官网将「自动驾驶」改为「自动辅助驾驶」。

特斯拉中国公司员工还需接受额外培训，在演示相关功能时，必须将双手放在方向盘上。

之后很长一段时间，特斯拉Autopilot没有出过大问题。

但在当地时间2018年3月1日，一起与JoshuaBrown事故如出一辙的悲剧又发生了。

事故三

时间：2018年3月1日

地点：美国佛罗里达州棕榈滩

事故车辆：红色特斯拉Model3

罹难者：JeremyBanner

3月1日，JeremyBanner从睡梦中醒来，开上他的红色特斯拉Model3，沿着佛罗里达的大沼泽地的边缘向南行驶，车窗外的沼泽和农田快速掠过。

他轻拨了两下方向盘下的操纵杆，车内响起提示音，他启动了车上的Autopilot系统。

行至一处路口的时，Banner没能发现正前方有一辆拖挂卡车正穿过四车道的高速公路，Model3的Autopilot系统也没有注意到，车辆以109公里的时速撞了上去，车顶直接被掀翻，这位有三个孩子的50岁父亲当场死亡。

这次事故的场景与2016年5月发生的JoshuaBrown事故如出一辙，两年的时间，特斯拉Autopilot依然对这样的驾驶场景束手无策。

这一特殊场景，值得所有自动驾驶研发公司进行针对性研究。

Banner的家人根据佛罗里达州的《非正常死亡法案》起诉了特斯拉，要求产品责任索赔。

前文我们提到，特斯拉针对2016年5月份发生的事故曾经声明：车辆与拖挂卡车车厢底部相撞后直接穿过去的情况是「极其少见」的。但同样的事故，在特斯拉身上已经发生了两起。

事实是，在美国，这样场景的事故每年都会发生几百起，而且基本都是撞向车厢的侧面然后从底部钻了出来，但是业界一直没有采取有效措施来避免类似的事故。

后来，有一些创业者提出一些改进措施，就是在拖挂卡车的车厢两侧安装一个类似于护翼的装置，能够避免车辆在撞向卡车车厢侧面时窜入车底而引发更大的伤害。

人们给这样的装置起了一个很美好的名字「AngelWings（天使之翼）」。

2017年，IIHS针对AngelWings装置进行了测试，在车辆时速35-40英里时表现良好。

事故四

时间：2018年3月18日

地点：美国亚利桑那州坦佩市

事故车辆：Uber自动驾驶测试车

罹难者：ElaineHerzberg（49岁）

同样在3月，Uber自动驾驶测试车致死事故引发了全球行业震荡。

在一个看似寻常的周日晚上，一辆基于2017款沃尔沃XC90打造的Uber自动驾驶汽车正在亚利桑那州坦佩的一条既定路线进行道路测试，车辆驾驶位上是一名44岁的白人女性，她是这辆车的安全员。

晚上9时39分，这辆车开启了自动驾驶模式，系统接管了所有操作。19分钟后，车辆撞上了一位正推着自行车横穿马路的白人女性ElaineHerzberg并致其死亡。这是全球第一起自动驾驶测试车撞死行人事故。

事故发生的道路有4条车道，Uber的自动驾驶汽车行驶在最右侧的车道上，道路两侧是有路灯的。

但是ElaineHerzberg选择横穿马路的地方并不是斑马线区域，而且正好是路灯照不太到的位置。她推着车从左至右穿行，在快要穿过马路时，Uber的自动驾驶车撞倒了她。

车上的自动驾驶系统以及安全员都没有及时发挥作用，导致被撞者身亡。车内的摄像头录下的视频显示，碰撞前几秒，安全员还低头往右下方看了两眼。

Uber为这辆车配备了前向、后向、内视摄像头共10枚摄像头，还有毫米波雷达以及激光雷达，车内还集成了计算单元和数据存储单元。

而且，沃尔沃在出厂前也为这辆车配备了一系列驾驶辅助功能，其中包括AEB系统。但是Uber的设计逻辑是，一旦其自动驾驶系统接管了车辆，这辆XC90本身具备的一些驾驶辅助功能就无法使用。

美国NTSB针对这起事故发布了两份调查报告，汽车之心对其关键信息进行提取发现：

在碰撞前6秒，车上的毫米波雷达和激光雷达检测到了前方行人的存在，当时车辆的时速是43英里。随着行人和车辆越来越接近，自动驾驶系统不断改变其判断「结果」：

• 碰撞发生前5.2秒，系统将Herzberg划归为「未知物体」；

• 碰撞发生前4.2秒，系统又将Herzberg重新归类为「车辆」；

• 碰撞发生前3.8-2.7秒的时间段中，软件的分类功能在「车辆」与「未知物体」的分类结果中跳动了好多次；

• 碰撞发生前2.6秒，系统又变了，将Herzberg和她的自行车识别为「自行车」；

• 碰撞发生前1.5秒，Herzberg被识别为「未知物体」；

• 碰撞发生前1.2秒，Herzberg又被识别成了「自行车」；

碰撞前1.2秒时，Herzberg进入了测试车的行车路线，自动系统才反应过来需要进行紧急制动。

但在这关键的1.2秒时间里，因为Uber方面为系统设置了一个紧急情况动作抑制程序，需要花费1秒钟时间来执行，所以车辆最后虽然进行了制动但已于事无补，Herzberg被撞时车辆速度是每小时39英里。

Uber后来解释，在系统中加入动作抑制程序是因为担心在车辆进行测试时会系统频繁误报，给车辆带来一些不必要的紧急制动。

致死事故发生后，Uber叫停了在美国坦佩、匹兹堡、旧金山和多伦多等城市的自动驾驶汽车测试。

7月底，Uber宣布终止开发自动驾驶卡车，从而把精力更加聚焦到自动驾驶乘用车上。

8月份，Uber重新开启自动驾驶乘用车路测，但在一段时间内车辆必须由人工驾驶，主要是为算法训练和地图收集信息数据。

而且，为了让这项技术重回公众视野，Uber在前美国国家交通安全局主席及交通专家的指导下，展开了大规模的「安全检查」。

这起事故对于Uber自动驾驶来说，无疑是沉重的打击。但是人命关天，Uber的教训也为全世界范围来所进行的自动驾驶研发和测试敲响了警钟。

诸多企业甚至因此调整了开发策略，叫停了自动驾驶路测转而更专心于打磨技术，丰田便是其中之一。

事故五

时间：2018年3月23日

地点：美国加州山景城101高速

事故车辆：2017款蓝色特斯拉ModelXP100D

罹难者：黄伟伦（38岁）

当人们还未从Uber自动驾驶致死案中缓过神来，特斯拉Autopilot又出事了。

3月23日周五上午9时27分，38岁的苹果工程师黄伟伦（WalterHuang）驾驶着他的2017款特斯拉ModelXP100D行驶在加州山景城的101号高速上，正往南开。

加州101号高速山景城段有6条向南的车道，其中最左侧的多乘员车道（HOV）正好连着85号州际公路。

两条公路的分流处有建好的混凝土隔离带进行分隔，隔离带上装有碰撞减速装置（CrashAttenuator），目的就是为了减小车辆撞上隔离带的冲击力，避免更大的伤害。

但就在3月12日，该隔离带发生了一次车祸，当时是一辆丰田普锐斯以时速75英里的速度撞上隔离带。

所幸，车上的安全带和安全气囊以及隔离带的碰撞减速装置同时发挥作用，普锐斯车主幸免于难。该事故发生后，隔离带上的碰撞减速装置因为各种原因迟迟没有修复好。

当黄伟伦驾驶着特斯拉在101号高速左起第二车道上行驶时，根据车上的行车数据显示，黄伟伦当时开启了Autopilot系统，车辆正在进行自适应巡航，速度设定为每小时75英里。

美国NTSB在2018年6月发布的一份初步调查报告中称：

黄伟伦的特斯拉在事故发生前8秒，以每小时65英里的速度跟在另一辆车后面；1秒钟后，特斯拉开始向左行驶，同时仍然跟在那辆车后面。

但在事故发生前的4秒钟，特斯拉已经不再跟随前方车辆，在撞击前3秒，车辆加速到大约71英里每小时，最终撞上了碰撞减速装置破损的隔离带。根据NTSB对该车记录的性能数据的总结，没有检测到碰撞前的刹车或规避转向动作。

因撞击力太大，特斯拉车身发生了逆时针旋转，致使前车身结构和与车辆后部分离。

车辆在撞击后因电池承压过大而起火，黄伟伦被困在车内，一旁的群众将他从起火的车中转移出来并联系救护车将其送到最近的医院。

不幸的是，黄伟伦因伤势过重而不治身亡。

事故还导致了后续两辆车的追尾，马自达车主轻微受伤、奥迪车主无大碍。

事故后，特斯拉发布声明称，发生碰撞前6秒没有检测到驾驶员的手有触碰过方向盘，驾驶员约有5秒时间、距离150米的无遮挡视野，可以看到混凝土隔离带和坏掉的碰撞减速装置。

特斯拉的言下之意就是，事故与己无关，是驾驶员黄伟伦没有专心看路，未能及时接管车辆踩下刹车才酿成了致命事故。

特斯拉方面还认为，破损的碰撞减速装置加重了撞击的严重性。

黄伟伦家属对特斯拉发起了诉讼，原告律师在声明中表示，事发时特斯拉的系统误读了车道线，未能发现混凝土隔离带，未能及时刹车。

原告律师声称，特斯拉利用客户真实驾驶来对其系统进行测试，导致妻子失去了丈夫，两个孩子失去了父亲。遇难者家人希望通过诉讼，防止这种悲剧再次发生在其他特斯拉车主的身上。

黄伟伦于2017年11月入职苹果，而后购买了特斯拉ModelX庆祝。按照特斯拉Autopilot硬件的装车时间，这款车上至少是Autopilot2.0版本硬件，甚至有可能是Autopilot2.5版本硬件，其软件能力也已进化至V8版本。

按理说，从硬件和软件的配置来看，车辆不应该出现偏离车道的情形，而且车上配备的AEB系统，也应该在碰撞前进行紧急制动，但最终的结果是这些主动安全系统没有发挥作用。

为了验证这起车祸是否为偶然，另一名特斯拉车主以身试险，进行了一次还原测试。这位特斯拉车主在芝加哥一条高速公路上找到了和事故路段几乎完全相同的路况。

他在开启自动驾驶模式后，车速保持在每小时59英里，而当接近一处岔口时汽车仪表盘开始预警，提示司机将双手放到方向盘上，车辆随后径直驶向了分岔路中央的隔离带。

好在司机注意力集中，及时人为完成刹车制动，汽车勉强停在隔离带前。

从这次还原测试来看，特斯拉Autopilot系统在面对这样的驾驶场景时，确实会出现偏离车道的问题，这无疑是系统致命的缺陷。

这也暴露出特斯拉在算法层面针对这样的场景的测试并不够完善。

对于这样不够完善的系统，黄伟伦和之前多位特斯拉车主一样，太过于信任它，最终酿成了悲剧。