時至今日，Uber在加州的自動駕駛路測之路已經(jīng)不止能用“坎坷”來形容。

去年12月，Uber以“測試技術(shù)并非完全無人駕駛”為由逃避加州法規(guī)的監(jiān)管范圍，未果，加州將其路測項目下16輛汽車吊銷資格，今年1月一些車輛才剛剛以“繪圖車”的身份重新上路。但商用車方面，Uber又正在面臨新的考驗。

雷鋒網(wǎng)消息，Uber旗下自動駕駛卡車公司Otto，于近日被Car and Driver（汽車雜志，中文《名車志》）爆料。公布的文件顯示，Otto的實際路測行為明顯違規(guī)。

Uber旗下自動駕駛卡車公司Otto違規(guī)

近日，一場關(guān)于Otto涉嫌非法進行路測的風波，再一次將Uber推向了風口浪尖，這件事的前因后果，可以說是充滿了戲劇性。

Otto成立于2016年1月，其中兩位創(chuàng)始人為谷歌離職高管，谷歌無人駕駛汽車項目負責人Anthony Levandowski，以及谷歌地圖部門Lior Ron。

2016年8月，Uber收購Otto，而在這之前，Otto已經(jīng)曾因發(fā)布的路測視頻引起爭議，視頻中顯示，卡車在沒有取得相關(guān)批文的情況下直接運行在公路上。

在這之后，Uber在加州的乘用車路測項目與DMV（美國車輛管理局）發(fā)生沖突，最終被強制吊銷牌照。

如今，看來旗下的Otto也未能幸免。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，公開的實際路測線路文件顯示，Otto因在加州規(guī)定的測試路線以外開啟“自動駕駛”模式等，明顯違反了加州自動駕駛路測的相關(guān)法規(guī)。

至今天為止，此事還在繼續(xù)發(fā)酵中，Otto將會付出什么代價，還未可知。

但甘心與法規(guī)背道而馳，到底是為了什么？Uber的自動駕駛之路為何頻頻觸線？

機器學習之爭，就是數(shù)據(jù)之爭

最近兩年，所有自動駕駛公司的技術(shù)路線，都在往機器學習靠攏。特斯拉與英偉達合作的高性能車載電腦，大幅提升了浮點運算能力，這就是在為機器學習算法搭建硬件平臺。

而軟件方面，各家都在探索與開發(fā)中。而建立機器學習算法的第一要素，就是要用海量的數(shù)據(jù)去訓練。訓練數(shù)據(jù)可以在采集后進行室內(nèi)處理，但對于瞬息萬變的交通狀況來說，路測無疑是非常重要的。

而加州的相關(guān)法規(guī)，對全自動駕駛的汽車，僅限制在兩個測試點進行。這就將使得測試數(shù)據(jù)非常單一，訓練的算法也很難應付真實路況。

如果打擦邊球，違法采集數(shù)據(jù)，將會在根源上領(lǐng)先對手一大步，這或許是對于自動駕駛企業(yè)最大的一個誘惑。

Car and Driver爆出的文件來自于公開的文檔庫。而該文件的來源，恰恰是Otto的一線測試人員，這個文檔類似日志形式，披露了非常多測試中的細節(jié)。

如上圖所示，Otto的測試路線綿延覆蓋了灣區(qū)的整段高速路，圖內(nèi)黑色標記點指的是自動駕駛模式“脫離”（駕駛員介入）的記錄。

而按照加州法規(guī)，如果想測試一個完全自主駕駛的汽車，必須局限在加州東北部康特拉科斯塔縣的兩處全自動駕駛汽車測試點。

更遭的是，加州限制自動駕駛汽車的重量，不得超過10001磅（約5噸），對于卡車來說，中型及重型卡車都不得進行測試。

這個角度而言，特斯拉在數(shù)據(jù)收集方面有很大的先天優(yōu)勢，每一輛跑在路上的特斯拉Model S，都可以成為特斯拉的數(shù)據(jù)源。

從美國車輛管理局的數(shù)據(jù)看，特斯拉2016年10-11月的測試車運行里程，僅僅885公里，顯然特斯拉對路測并沒有依賴性，更重要的工作在后端。

逃避監(jiān)管，避免公開數(shù)據(jù)

其實，加州稱得上是對于自動駕駛最為開放的州府。因為加州第一個允許自動駕駛汽車上路測試，并且第一個允許自動駕駛汽車在沒有駕駛?cè)藛T的情況下上路。

如果按照規(guī)程，Otto完全可以進行相同的測試，但是前提是申請一系列的許可。而且，道路測試的數(shù)據(jù)必須受到監(jiān)管，每一次自動駕駛程序的“脫離”（Disengagement），都會被記錄在案。

上圖是美國加州車輛管理局公開的數(shù)據(jù)。

由于檔案的公開，這些數(shù)據(jù)就有可能被用于評價公司的技術(shù)水平。而如果想要獲得盡可能有價值的數(shù)據(jù)，又需要刻意進入復雜路況中行駛。

這多少造成了一定矛盾——如果想要公開數(shù)據(jù)好看，就要選擇簡單路況，而想要更有價值的數(shù)據(jù)，必然造成更多的“脫離”記錄。

此外，法律規(guī)定所有自動駕駛車輛必須設(shè)置明顯的紅色標識，這也可能導致收集的數(shù)據(jù)受到潛在影響。

而如果選擇鋌而走險，直接不備案進行測試，那么上面的問題就都不需要考慮了，而且目前看來，這樣做根本不會受到像樣的處罰。

沒有制裁就沒有義務

年前，對于違規(guī)路測的Uber，加州車輛管理局最終的處理，也僅僅是撤銷牌照，并沒有更實質(zhì)性的處罰。

由于美國是“判例法”（Case Law）制度的國家，在修改法律之前，一般按判例執(zhí)行，也就是說，此次Otto就算被查實違規(guī)，也最多是吊銷牌照的處罰。

據(jù)此推理，一些業(yè)內(nèi)人士認為，經(jīng)過這幾次風波，加州車輛管理局很可能將繼續(xù)修改相關(guān)條目，畢竟沒有懲罰的法規(guī)，很難切實地執(zhí)行下去。

當然，這項法規(guī)被制定的時候，估計沒有考慮到這種“漠視規(guī)則”的行為。

美國消費者維權(quán)機構(gòu)的John Simpson對此事的評論是這樣的：

“其實硅谷有這樣的潛規(guī)則，那就是先斬后奏，把新技術(shù)先發(fā)展出來，之后再去尋求原諒。但Uber在這件事上完全做過界了。”

雷鋒網(wǎng)了解到，作為世界上技術(shù)基因最為活躍的加州硅谷，政策跟不上最新技術(shù)的進展，是常態(tài)，此前州府大多會制定一個框架，而不會深究具體執(zhí)行。但Uber的一系列行為，直接表示不尊重這個框架，這可能是所有人始料未及的。

一方面講，此次事件將刺激州府制定更嚴格的監(jiān)管方案；另一方面講，這將為所有硅谷的公司制造潛在的麻煩。

尤其是也處于政策灰色地帶的無人機自動飛行領(lǐng)域。

Anthony Levandowski可能是核心人物

Anthony Levandowski曾供職于谷歌自動駕駛部門，2016年1月聯(lián)合創(chuàng)辦Otto，隨后，Otto被Uber收購，恰逢Uber中國與滴滴合并，Uber有大量現(xiàn)金可以用作戰(zhàn)略投資。

之后，Levandowski任職Uber，直接負責Uber的自動駕駛部門，也就是說，對于Uber的自動駕駛出租車與Otto的自動駕駛卡車，Levandowski都有實際控制權(quán)。

而此前Uber與加州車輛管理局對峙時，Levandowski曾表示，Uber不申請相關(guān)牌照的唯一原因，是因為確信所有車輛不在需要監(jiān)管的范圍之內(nèi)。

在一次公開的聲明中，Levandowski曾說：“出于謹慎的考慮，我們在加州測試的車輛，將僅裝備駕駛輔助系統(tǒng)。我們與加州車輛管理局有著良好的溝通，具體的實施方案也充分討論過?！?/p>

對于自動駕駛，NHTSA（美國高速公路安全管理局）分類如下：

Levandowski在公開的聲明中表示，Otto的目標，是開發(fā)L4的駕駛系統(tǒng)。而面對有關(guān)許可的質(zhì)疑時，Levandowski說：“我們的技術(shù)是自動駕駛底部的一層，自動駕駛需要這一層才能構(gòu)建，但這項技術(shù)并不是自動駕駛技術(shù)本身。我們的目標是開發(fā)L4的自動駕駛系統(tǒng)，但現(xiàn)在我們離L4還很遠?！?/p>

但是這份泄漏的文件講了一個完全不同版本的故事。

文件中記錄，Otto曾在加州做過實地的“壓力測試”，這次測試不僅更換了測試電腦主機，還更換了新的雷達和某些新的控制組件，這次測試之后不久，便是那個眾人皆知的Otto科羅拉多州公路測試。

另一方面，Levandowski卻曾公開表示，克羅拉多運行的系統(tǒng)與加州運行的不同，加州運行的系統(tǒng)完全是L0的，完全無法自動駕駛。

對此，Car and Driver披露的文件中對測試過程是這樣描述的，有兩名測試人員坐在車上，主駕駛位置主要負責監(jiān)控卡車的運行情況，并觀察自動駕駛的運行狀況，副駕駛位置主要監(jiān)控自動駕駛系統(tǒng)的輸出，并適時提醒主駕駛斷開自動駕駛，接手卡車控制。

對于Otto是否違法的判斷，還要當?shù)匦姓块T進行調(diào)查，然而這份不經(jīng)意公開的文件已經(jīng)告訴大家很多事情。

過于激進的技術(shù)路線，很多時候會適得其反，或許還是應對地方法規(guī)保有一些基本的尊重吧。

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。