自动驾驶，是一个根植于人类内心深处的梦想。随着科技的发展，近年来，自动驾驶已逐步成为现实。纵使如此，它仍然面临不小的挑战。

一、梦想

Flying Carpet, by Viktor M. Vasnetsov, 1880

自动驾驶，从古至今都是人类的一个美好的梦想。

世界各地的文化中都记载着各种各样的关于自动驾驶的神话传说。比如在中国，就有许多描述人乘着法器飞行的神话，例如御剑飞行、八仙过海、筋斗云；或是欧洲神话里的飞毯；以及美国童话里的雪地马车等。这些都是人类对自动化驾驶的浪漫的幻想。

到了上个世纪，汽车的诞生和发展更是令人类离这个梦想无限接近。美国曾有过一则关于自动驾驶的广告，描述了汽车自动行驶在道路上，一家人在车内可以自由地做想做的事情。

Driverless Car of the Future,America’s Electric Light and Power Companies, 1950s.

科幻小说家还赋予了汽车智慧，他们在作品中描绘了未来世界里，搭载着人工智能的交通工具是如何工作的。

甚至一些科学家还进行了一些实验，例如通过道路改造来实现自动驾驶。这个自动驾驶的原型，是由美国无线电公司和GM公司共同开发的自动化公路，该公路有无线电控制装置，可用于控制车辆的速度和转向；而汽车中的磁铁可以跟踪嵌入道路的钢缆；控制塔则可以管理整体的交通流量。

Autonomous Highway System tests, 1950s

在进入现代社会后，驾驶汽车已经成为人们主要的出行方式。并且，随着科技的进步和发展，人们对于自动驾驶的幻想终于不再只是神话和科幻小说的情节。自动驾驶正一步步变成现实，尽管它仍在不断地完善中。

如今在以深度学习为突破的“人工智能时代”大风口下，自动驾驶被给予了前所未有的关注，包括互联网公司、传统车厂、新兴创业公司、各路资本争相竞逐，包括市场需求、政策规范都在不断地推动着自动驾驶的发展。

图中描绘的是这样一种场景，未来道路上所有的车辆都安装了自动驾驶系统，车辆之间的数据都能通过互联网共享。如果这种假设成真，我们将会看到怎样的景象？

图片中，绿灯亮时一辆自行车想要直行穿过路口，这时在同一个路口等待右转的卡车，因为装载的自动驾驶系统会马上感知到右侧的自行车。无论自行车是直行还是右转，自动驾驶系统都可以按照预先设置好的程序避让自行车，从而避免事故的发生。

再来看一个场景：停在路边的汽车，乘客准备打开车门下车，这时有一辆自行车从不远处对向行驶过来，汽车的自动驾驶系统就会自动发出预警，避免车门与自行车发生碰撞。

另外，未来在车联网的作用下，装有自动驾驶系统的车辆还可以检测到突然出现在车辆附近的学生，并会提示其他车辆小心行人。

二、困境

自动驾驶由于伦理道德的约束，将长期处于人机共存的状态。通过上面描述的场景我们可以看到，自动驾驶的优势是显而易见的。

但即便科技足够发达，能够实现上述场景的判断，也并不代表人工智能就能取代人类，接管驾驶的全部行为。

接下来，我们将讨论自动化驾驶面临的两难境地，即伦理问题。

为什么说伦理问题对自动驾驶的发展是一个两难的困境呢？首先我们必须明确，两难指的是两个选择的结果都是不好的，但却必须要选择其中之一。

我们来看一个著名的伦理实验：

图片中一辆载有4名乘客的车子即将通过路口时发现刹车失灵，这时路口的人行道上正有行人在通过。在短短几秒的时间内，驾驶员必须面临两个选择，而且不管哪种选择都必定有人要付出生命的代价。一种选择是打转向，撞向左边的护栏，车毁人亡；另一种是撞向人行道上的行人，行人死亡。

如果是你，你会如何选择？

假如，我们预先知道人行道上的行人中，有几个是抢劫犯，那么我们的选择会容易一些吗？

如果这种假设还不足以让你下决定，我们不妨再加些码。车上乘坐的是你的孩子，人行道上的是抢劫犯，这时你能够迅速地做出选择吗？

当我们面对这种左右为难的局面时，左右我们做决定的是伦理道德系统。从这个角度而言，无论选择是什么，这都是非常个人化的选择，很难判断对错。

德国哲学家伊曼努尔·康德有一个著名的提问：“我应该做什么?”。

这是我们作为人，在任何情况下都要思考的问题。对康德而言，每个人都是能够自我决定的个体，而且面对相同的情况，不同的人会做出不同的选择。所以，并不是所有的情况和选择都可以标准化。

但是如果做决定的变成了自动驾驶的汽车呢？是不是所有的情况都可以通过测算来得出并制定一个标准化的规则呢？

德国有一个机构叫“自动和互联驾驶道德委员会”。这是一个跨学科的专家委员会，由哲学、法律、社会科学、技术影响分析、消费者保护、汽车工业以及软件开发的代表组成。该委员会的任务是“为自动驾驶和互联驾驶制定必要的道德准则”。

下面是委员们所制定的一些规则：

1. 当向大众介绍一款自动驾驶系统的时候，大家对伦理道德是有需求/要求的。

2. 当面临危险时，人的性命是最重要的。机器人是不能伤害人类的。

3. 面对伦理的两难选择，人是会犹豫的，不可能马上做出选择，也不可能被规范化。

4. 反对任何在紧急情况下，将人的生命与其他人的生命进行分配的结论。在紧急情况下，人的生命也不可相互抵消。个人不应背负团队的责任，不应为他人牺牲自己，即使是拯救更多的人。

即便存在这样一个专门解决伦理道德问题的委员会，至今也仍有很多存在争议、有待解决的问题。

换句话说，在未来很长一段时间内，在开放道路上，自动驾驶都不能完全脱离人类的控制。

1886年，当第一辆梅赛德斯奔驰车首次在路上行驶时，在车辆的不远处有一个警察拿着一面小红旗警告人们，“注意！这里有一辆非人力驾驶的车辆在行驶”。

有意思的是，2007年，一辆自动驾驶汽车行驶在道路上，车辆的前后各配备一名警察，边走便告诉行人，“注意，这里有一辆无人驾驶汽车在行驶”。

新技术的诞生是伴随着争议的。

在马车和机动车过渡的时代出现过这样一个方案：1865年英国议会通过了一部《机动车法案》。其中规定：每一辆在道路上行驶的机动车，必须由3个人驾驶，其中一个必须在车前面50米以外做引导，还要用红旗不断摇动为机动车开道，并且速度不能超过每小时4英里(每小时6.4公里)。

这部法案后来被人嘲笑为《红旗法案》。但是之所以这么规定，是因为马车和机动车在路上并行，机动车速度太快，马会受到惊吓。

同样的道理也适用于未来人机并行的智能驾驶时代。交通工具的升级，注定需要一段过渡期和适应期。

三、体验

自动驾驶的出现，重新定义了城市和远距离的出行方式，更是为车辆中人机交互的方式，带来了全新的挑战。

自动驾驶给社会和科技带来了很多伦理挑战，但我们也并不能因噎废食。既然自动驾驶的人机共存状态还将长期存在，那就代表着自动驾驶和辅助驾驶将长期并存。

ADAS（高级驾驶辅助系统）需要给人类驾驶员更好的提醒，自动驾驶的车辆也要有很强的适应能力，本身的Self-contained的能力要强，没有网络也得能搞定。

因此我们关注的重点应该放在如何给驾驶员更好的驾驶体验上。

那么自动驾驶汽车的用户体验的关键点是什么？专家们讨论的结果是存在着以下三个挑战：

挑战1：如何把汽车从单纯的交通工具变为一个兼具娱乐和出行功能的事物？

我们可以来看一些用户体验设计师们所提出的案例：

这两位先生在车内的一张交互式桌子上玩着有趣的互动游戏，桌子由2块显示屏组成

这对夫妻通过增强现实的车窗玻璃了解了更多有关当地风景名胜的信息

在这个挑战中，用户研究人员需要去研究驾驶自动化汽车的人能够把多少精力放在与驾驶行为无关的事情上（阅读签署文件、互动游戏、查看信息等）。

挑战2：如何使司机快速地重新参与到驾驶中？

站在人机交互的角度思考，用户的驾驶行为可以划分为三个等级：

1. 初级驾驶目标是简单地操控汽车，比如踩刹车，调整方向盘；
2. 中级驾驶目标是基于初级以上的，还包括指示灯和喇叭等；
3. 高级驾驶目标是调节驾驶环境，如座垫、温度、音响等，和驾驶本身没太大关系。

其中最大的挑战是，当一个驾驶员在享受驾驶以外的活动时，比如说读书或者看电影时，如何能够快速地感知驾驶环境的变化而做出及时的反应。

我们曾做过一些对比试验。找一辆有司机驾驶的汽车，在道路上设置了各种各样的路牌。专门研究司机需要多久才能重新完全地控制住驾驶状况。

在这个挑战中，用户研究的目标就是，司机重新参与到驾驶需要获取哪些信息？在上面提到的三个等级的驾驶目标中，哪些能在这个过程中由AI自动完成？

挑战3：如何在复杂多变的交通环境下进行驾驶？

自动化驾驶过程中会反复出现和其他车辆、行人的交互。我们多年来的研究重点也是在复杂多变的交通环境下如何更好地进行自动驾驶。研究者研究了各种各样的交通状况，搜集了各种情况下自动驾驶该做的反应。

我们提炼出了一个非常典型的道路行驶行为模式，其中包括长短车距、临时变道、不按车道行驶、并排驾驶、车队驾驶等。

面对如此复杂的交通状况，我们必须想出合适的自动驾驶应对方法。今天，司机只需要与其他司机互动。但在未来，道路的复杂性将会大大增加。驾驶员不仅仅要和交通状况沟通，还要和自动驾驶系统沟通。

这个时候，我们不仅需要开发全新的整体交互概念，来使配备自动驾驶系统的车辆能够以安全和直观的方式参与到未来的混合交通环境中；同时对驾驶员提出新的要求，他们必须具备一个全新的驾驶思维。

最后，我们看到自动驾驶的出现，重新定义了城市和远距离的出行方式，更是为车辆中人与技术的交互方式，带来了全新的挑战。

如何设计自动驾驶下，人机交互的界面，甚至是人与人，系统与系统之间的交互方式，都将是一个值得不断探索和挖掘的话题。

我们期待着科幻故事里的情节能变成现实，为此我们将在自动驾驶的体验研究领域继续努力！

演讲者：柯海迪（Heidi Krömker），德国班贝格大学用户界面设计博士。本文据柯海迪教授演讲内容翻译整理。

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