自駕車技術到齊了，最關鍵的問題卻還沒有答案：緊急事故發生，要犧牲你或行人？

當一場無可避免的碰撞即將發生，你希望自駕車會先撞老人？撞小孩？或是犧牲花錢坐在車上的你？

這是當前自駕車面對的最艱難問題，比任何技術挑戰都還要難。

懷著這個疑問，那天，在匹茲堡的馬路上，我跟思迪這輩子第一次搭上自駕車。

一開始很新鮮。隨著車子前進，方向盤受自駕系統指揮，自顧自的轉了起來。因為按規定人類駕駛的手仍須放在方向盤上，就像被老師拉著手寫毛筆一樣，跟著轉啊轉的。副駕駛座上，坐著軟體工程師，來回盯著腿上筆電螢幕與路面，隨時校正自駕系統判讀結果。

留著灰鬍子的駕駛最有感，剛上路時，行人一見到自駕車，總是興奮的狂拍照，現在，匹茲堡當地人根本見怪不怪囉！

我們坐的無人車，技術像「幼幼班」

行進途中，車子猛然急煞，我手上的錄音筆與手機差點飛了出去。原來，左前方路口轉進了一輛貨車，因轉彎半徑太大、太過靠近自駕車，讓系統緊張的自踩煞車。重新起步後不久，車子進入速限更高的路段，自駕系統瞬間加速，無預警出現貼背體驗。

「就像還在幼稚園階段的駕駛。」熱愛開車的思迪評論。「如果急煞是為了確保安全，這點我可以接受啦！」我說。

但是，當警方釋出優步3月下旬在亞利桑那州車禍的影像，同一款自駕車竟然一點煞車跡象也沒有，一大票專家議論紛紛，我也同感驚嚇：原來自駕技術並不如想像中成熟！

自駕技術其實還很年輕，是四年前才出現了大突破。

2014年，Google的自駕測試車，在都市街道上累計超過70萬英里經驗。美國哥倫比亞大學的機器人學家利普森（Hod Lipson）在所著《無人駕駛》（Driverless）書中分析，過去幾年由於摩爾定律（指每18個月晶片效能提升一倍）奏效，讓硬體價格、網路速度、運算效能以及鏡頭解析度，都大幅提升，加上人工智慧、大數據演算法的演進，能高速分析巨量資料，終於讓自駕車的發展走出研究室，開始邁向商業化。

橫越在眼前的商用化障礙，除了自駕判讀、決策軟體是否安全可靠，還有，如同車子眼睛的關鍵零組件光達，成本仍偏高。例如主流產品64線光達，售價高達8萬美元（約合新台幣240萬元）。

不只成本高，道德、隱私、就業問題難解

全球最大光達製造商Velodyne亞太區總監翁煒曾分析，該公司光達出貨量從2015年的3000個，激增到去年的20萬個，今年下半年訂單更爆發。當訂單達到一年百萬個，成本就可明顯降低。研究機構IHS估計破百萬時間點將落在2020年。

另一條路則是完全放棄光達。如特斯拉正積極研發鏡頭、影像辨識技術，目標是不用光達也能看清路況。「未來技術的確可能做到，」曾在蘋果自駕部門任職的交大電機系教授王傑智，正投入這方面研發。

3D地圖也是瓶頸之一。自駕車要「看」清周遭環境，必須處理大量數據，因此，預先掃描、蒐集城市地貌、交通號誌資料，載入自駕車電腦，可大幅減輕辨識與運算的負擔。但，目前主要業者各做自己的專屬地圖，未建立共通標準，也不願共享資料，形成重複投資。

挑戰還在於社會接受度。除了隱私、資安問題，自駕技術也會導致失業，例如，高盛預估，到2030年，自駕車恐將取代620萬名計程車司機的工作。

更大的爭議，來自道德選擇。人類駕駛遇到狀況的反應，來自當下自由意志，但自駕車的狀況應變是寫在程式裡。假設遇上躲不了的車禍，只能在犧牲車內一名乘客或5名路人性命中，二選一，程式設計到底該犧牲花錢委託載客的乘客？還是為數較多的行人？

麻省理工學院（MIT）研究人員做了一個「道德機器」網頁遊戲，結果發現，絕大多數人都認為自駕車該犧牲少數、保全多數，但大家卻寧願是自己搭的自駕車，自始至終都選擇保護自己。

對此，自駕車業者大多傾向採用類似臉書、Google的約定使用條款，顧客一旦打開App叫車，就代表接受業者的道德設定。但未來道德設定的內容到底是什麼？各業者仍諱莫如深。 顯然，共識尚待凝聚。

本文摘錄自《商業周刊》1593期 緊急事故發生，要犧牲你或行人？