遵循交通規(guī)則還不足以讓機器像人一樣開車。

工程師一直在推動自動駕駛汽車的使用。邏輯也很簡單：為汽車配備攝像頭和各類檢測器，跟蹤周圍所有物體，教車載計算機了解交通規(guī)則，讓它們自行導航到目的地。

這樣的想法大致合理，并不神奇，只是對人類駕駛的模仿。不過，機器駕駛無法模擬人類復雜的社交能力。譬如，無法與他人進行眼神交流以確認誰擁有通行權，難以理解周邊車輛、行人的行為或手勢，因此常有一些愚蠢表現。這些交流示意難以用清晰明確描述，即使在人眼中很“簡單”，也隱藏著非常復雜的社交規(guī)則。

2016年冬，汽車進入城市。澎湃新聞記者 周平浪 圖

社交互動的規(guī)則，是當前阻礙自動駕駛實現的一個深坑。例如，人行橫道邊上，行人低頭看手機，人類司機會根據自身的經驗，來判斷此人是站在原地不動，還是心不在焉邊看手機邊準備過馬路；而機器駕駛難以對此作出判斷。即便機器駕駛能夠判斷這類場景，也難免滑入被路人故意設好的社交陷阱。這已被諸多試驗證明。

兩年多前，筆者在寫“為什么要發(fā)展無人駕駛車輛”一文時，自動駕駛還是風險投資寵兒。兩年后，不確定的大部分事項已基本確定。還不確定的事項也已清晰，且屈指可數。兩年前的不確定因素，是當時有限能力的檢測器和算力導致，雖然現在沒有完全解決，但隨著時間推進，遲早都能解決。剩下的只是性價比的競爭而已。

自動駕駛車輛各類檢測器的數據質量與費用比較的趨勢，
source：Autonomous Cars, Robotaxis & Sensors 2022-2042，Dr James Jeffs，2021.8

因此，制造檢測器、計算芯片、自動駕駛組件的公司，這兩年已取代自動駕駛整車公司，成為資本寵兒。許多人已把自動駕駛行業(yè)類比為手機行業(yè)。在手機行業(yè)里，要么成為有生態(tài)圈的蘋果、谷歌等，要么成為做芯片、重要元器件的供貨商，否則，只能賺點組裝廠的微薄利潤。即便打著高科技旗號，也改變不了以擺弄螺絲刀為核心技術的角色。

也許，自動駕駛的產業(yè)格局，已經快要成型了。

人類司機和自動駕駛車輛遵守交通規(guī)則的過程

自動駕駛車輛的種類很多。有常見的小汽車、出租車、公共汽車，還有這幾年成為投資重點的貨車、外賣快遞投遞車和農用機械拖拉機等。凡是公共道路上使用的運載工具，大致都可歸入自動駕駛車輛（vehicles）。

公共道路上場景的不確定性和其數量的無盡性，迫使自動駕駛車輛不能像普通的自動化機械一樣，設定好確定的場景，按照固有流程解決。場景的即時性和多樣性，使得自動駕駛車輛遵守交通規(guī)則，也必須經過和人類司機一樣的過程，也即：發(fā)現 -> 理解 -> 決策 -> 行動。用自動駕駛車輛的語言來翻譯，則為：探測到（sensing）、理解（perception）、地圖重構（mapping）、行為規(guī)劃（planning）、行駛（piloting）。交通規(guī)則和社交的作用，通常出現在這個過程中的理解（perception）、地圖重構（mapping）、行為規(guī)劃（planning）三個環(huán)節(jié)。

 人類司機和自動駕駛車輛反應過程的對比：（a）人類司機的反應過程

 人類司機和自動駕駛車輛反應過程的對比：（b）自動駕駛車輛的“反應”過程 

自動駕駛車輛對現實世界規(guī)則的理解方式

自動駕駛車輛對現實世界的理解，是基于對周邊環(huán)境的探測，通過探測、理解得出判斷結論，譬如所在位置，是市中心還是郊區(qū)，是交叉口、停車場還是路段，當前路段限速是多少，等等。

對現實世界的規(guī)則理解，相當于設定好自動駕駛車輛使用的交通規(guī)則。不過，仍然存在一些行為，自動駕駛車輛雖能探測，但難以理解其規(guī)則。譬如有后車或對向車輛頻繁切換近光燈遠光燈形成閃爍的提醒，或前車后窗貼著“我是新手”、“Baby in car”等文字表達的規(guī)則需求。

2021年，國內發(fā)生了幾起L2級別自動駕駛車輛在高速公路的交通事故。其中一起，是在施工作業(yè)區(qū)撞到施工車輛；還有一起，是追尾撞上一輛開得較慢的貨車。其問題應該都出在“理解”上。自動駕駛不能理解施工作業(yè)區(qū)是什么，不能理解跟在開得慢的貨車后會追尾。

具體說來，自動駕駛車輛安裝的許多檢測器，采集到的數據并不是實體，只是散點或圖片。這無數的散點和圖片，需通過處理，才能對應可被機器理解的實體，如障礙物、車輛、行人、標志、標線等。而將散點變成實體，這項“理解”的工作，當下大部分由專業(yè)廠商供貨的組件完成。今年在高速公路上發(fā)生事故的兩輛車，雖然整車廠商不同，剛好用的是同一家供貨商的組件。這些不常見的道路元素，未曾讓這些組件識別過，機器自然無法將探測到的散點“理解”為交通錐、貨車尾部。

要改正這樣的問題，當前對自動駕駛車輛來說，并不算難。而如果交通規(guī)則出現太多變化，對自動駕駛是難題，對人類司機也同樣是難題。

譬如，國內施工作業(yè)區(qū)雖已有許多規(guī)范約束，但也在操作層面存在不同理解。經常會遇到這種情況，許多未經培訓的基層人員，根本不了解規(guī)范和技術要求，按自己的理解，擺出各種“花式”施工作業(yè)區(qū)。

交通規(guī)則的統(tǒng)一，要體現為交通控制設施的統(tǒng)一。當前各類“花式”的交通設施，如彩色斑馬線、彩虹標線、隧道燈光誘導等，充滿歧義，形成干擾，即便專業(yè)工作者也難以分清其含義，何況自動駕駛車輛。

例如，路上的誘導燈，無特殊事件發(fā)生時也會閃爍，形成的視覺污染和心理壓迫，對人類司機無疑是干擾，既沒有傳遞有效信息，還增加駕駛任務的負擔，使其判斷容易出錯。對自動駕駛的影響也同樣巨大，機器不得不在一堆混亂的光線中，提取信息含義，分辨閃爍原因。

這樣的做法，會混淆人們對閃爍含義的理解。路側不停閃爍，到底是有事情發(fā)生，還是上了個花式交通設施，刷刷存在感？如果沒事路側就閃爍，那些停在路邊打雙跳燈的車輛，還能傳遞出“有事發(fā)生”的信息嗎，路上還會安全嗎？

自動駕駛車輛對現實世界的理解，是模擬人類司機對現實世界的理解而形成的。路上規(guī)則如果出現邏輯混亂，聰明人或許可以取巧猜到，而自動駕駛車輛只是機器，并無靈機一動的可能，無法逾越規(guī)則歧義導致的混亂深坑。因此發(fā)生事故也是可預期的。

當前急需的，是統(tǒng)一交通控制設施的規(guī)則和使用，如交通標志、標線、信號燈等這些設施，使其邏輯合理且容易閱讀識別，有效傳達交通規(guī)則信息。

只有路上的規(guī)則清晰、明確且統(tǒng)一，才會為人類駕駛或自動駕駛的安全提供保障。

自動駕駛地圖重構過程的規(guī)則嵌入

自動駕駛車輛使用的地圖，和人類使用的地圖不同。機器不會去了解與其任務無關的信息，不會關心偶遇的飯店、公園這些人類覺得有趣的地方。但是，機器需要知道：自己在哪里，在哪條車道上；障礙物有哪些，離自己多遠；周邊車輛或行人的下一步趨勢是什么；當前應該遵守哪些交通規(guī)則，規(guī)則是什么樣的，等等。

因此，自動駕駛地圖是實時的距離地圖。對汽車來講，關心的是當前車道和交通規(guī)則；對投遞車來講，關心的是當前人行道和規(guī)則。

每家自動駕駛車輛廠商，都有自己的地圖解決方案。有些選擇先詳細測量再實時添加信息的方式，形成自動駕駛地圖；而有些主要利用探測設備實時生成構建自動駕駛地圖。早幾年被認為有前景的自動駕駛地圖產業(yè)，現在差不多被包含在自動駕駛車輛廠商里，沒法獨立存在。也許過幾年還會變，誰知道呢？

自動駕駛車輛的地圖重構，即是交通規(guī)則在實時地圖的具象化，也是對其他用路人基于規(guī)則的短時趨勢預測，為自身行為的決策規(guī)劃做基礎。譬如，在進入一個交叉口的過程中，自動駕駛車輛要判斷探測到的所有實體，哪些是障礙物，哪些是用路人，還有通過標志標線信號燈形成當前的交通規(guī)則。

在與交通規(guī)則相關的交通控制設施中，標線差不多是最普遍也最重要的設施，無論對人類司機還是對自動駕駛車輛。可惜，我國的交通標線實際應用技術上仍存在許多缺憾，難以對開車形成較好的支持。

譬如，一到下雨天，就看不清標線，也分不清車道，下雨天的事故或擁堵，一多半可以怪在標線上；又譬如，路上經常出現左邊是黃線，右邊也是黃線，而司機對黃線的理解是分隔對向交通流，而兩邊都是黃線，司機就會懷疑自己是不是跑錯車道；或者，到了交叉口前，由于入口車道增加，原來連續(xù)的縱向標線斷掉了，該怎么走，通行權在哪里，缺乏清晰的指示。

路上大部分交通規(guī)則，是用標線表達。每一條標線都有含義，自動駕駛車輛需要識別出來，并添加到自動駕駛地圖，構建出規(guī)則地圖。有規(guī)則，才能預測他人的行為，才能決定自身行為。這是人類的開車邏輯，也是機器開車的邏輯。

在規(guī)則基礎上，預測他人的短時趨勢，這是地圖重構要做的。預測趨勢，對機器的挑戰(zhàn)，遠比人類要大。人類在駕駛中，一眼可以看清誰會影響到自己；而機器駕駛，要對所有探測到的車輛、行人等編好號，根據規(guī)則來預測這些實體的下一步路徑。對在車道里行走的車輛，則是通過車道的規(guī)則來判斷，譬如左轉車道的車輛應該會向左轉，右轉車道的向右轉；路段上打著轉向燈的車輛，則打算換車道行駛，等等。

不過，萬一碰到人用手勢、眼神或文字來表達的協商，譬如微微點頭或友好微笑，禮讓別的車先走，則會難倒機器駕駛。因為，這些手勢、眼神、文字包含當地社交文化或行為所處的背景含義。目前，一些自動駕駛車輛已看得懂停車的指揮手勢，但還沒有車輛能看懂人的眼神交流，或一些微小動作的含義。幸好，眼神交流協商通行權的場景，通常出現在停下時，看不懂的后果，多半只是延遲一會兒，沒有太多安全上的問題。

當前有許多車輛廠商放出在國內測試自動駕駛的視頻。有時會看到壓標線實線的場景，也會看到交叉口轉彎時軌跡不合理越過中心實線的場景。這些視頻中的違反交通規(guī)則行為，雖然大部分不嚴重，但足以說明，其在自動駕駛地圖重構時，放棄了對一些交通規(guī)則的嵌入。這也許是由于當時當地交通規(guī)則本身不合理，也許是廠商在國內測試時不理解交通控制設施的重要性，從而忽視了規(guī)則地圖的完整性。不過，在這樣環(huán)境下測試出的車輛，會不會給用戶帶來罰單或惹事呢？

一些自動駕駛廠商對這些避而不談，把話題引到智能網聯或車路協同，以解決自動駕駛能力不足。但是，規(guī)則如果缺失，唯一方法是補齊規(guī)則，標線斷了劃標線，標志丟了立標志，加上一大堆貌似高科技的設備也不能找回規(guī)則。

自動駕駛車輛行為規(guī)劃過程中的規(guī)則考量

行動規(guī)劃的前提是安全，自身安全和他人安全，這對人和機器都一樣。

除確保安全以外，行駛的意圖和通行權（right of way）是其他兩個約束條件。例如，在交叉口打算右轉彎，這是行駛意圖；判斷自己是否在右轉彎車道或最右側車道，信號燈或標志是否允許右轉彎，行駛路徑上有沒有行人或非機動車等，這是通行權是否獲得的判斷。然后，在確保安全和獲得通行權的前提下，根據意圖規(guī)劃下一步行為，即右轉彎。

在規(guī)劃行為的過程中，自動駕駛車輛需要納入計算的，不僅是明確的規(guī)則以描述安全和通行權問題，還包括隱形的規(guī)則，參與到安全與否、通行權獲得與否的判斷過程。

明確的規(guī)則，通常是以標志、標線、信號燈表示，司機或機器一看就明白。而隱形的規(guī)則，則是開車社會習俗和文化形成的。譬如，即便有通行權，司機也不會做那些明知可以避讓，卻貿貿然撞行人、非機動車的行為。針對這些隱形的規(guī)則，有些廠商(Mobileye等)提出幾條行為規(guī)劃安全原則，大致可用文字說明如下（具體規(guī)則用數學和物理公式描述）：

規(guī)則 1. 不要撞到前面的車（保持縱向距離）；

規(guī)則 2. 不要魯莽的切入其他車道（保持橫向距離）；

規(guī)則 3. 獲得通行權并不是通行的全部條件；

規(guī)則 4. 低能見度或者視距遮擋視線不佳的區(qū)域，要遵守防御性駕駛原則；

規(guī)則 5. 如果能規(guī)避車禍且不引起其他事故，必須采取規(guī)避行為。

這些自動駕駛車輛認為的隱形規(guī)則，只是人類社會開車時默認的社交禮儀，譬如跟車需要保持兩三秒的車距，避免急剎后追尾這樣的默認規(guī)則。這些規(guī)則，已被自動駕駛車輛廠商采用。

實際上，不同廠商采用不同的隱性規(guī)則，總體會比這些更多。無論哪個國家或地區(qū)，紙面上的交通規(guī)則，要遠少于大家認可約定俗成的規(guī)則。這也是自動駕駛曾經或正在面臨的規(guī)則困境。默認規(guī)則有哪些，需要在各地實踐中逐步添加。

國內的一些交通規(guī)則，即便清楚寫在法規(guī)或標準中，但由于缺乏可操作的細節(jié)，仍有許多模糊內容。譬如最常見的“停車”八角標志，不同人理解不同，有些理解是前方需要讓才停車，有些理解不管什么情況都要停車，還有的把這塊標志當作禁止進入前方區(qū)域使用。這些不同的理解，在現實中就會造成風險。無論對人還是機器，規(guī)則都不應含糊，不應缺失細節(jié)，造成邏輯上的歧義甚至混亂。如今路上的交通擁堵和事故，或許有些和規(guī)則含糊有關。

這些含糊的交通規(guī)則，可能是因為宣傳太少，也有可能是標準規(guī)范不嚴謹，甚至有可能是學者自己也沒搞明白的原因。無論是哪種，都需要趕緊解決。

遵循交通規(guī)則雖然還不足以讓機器像人一樣開車，但交通規(guī)則含糊，則不足以讓所有人安全開車。

（作者郭敏系杭州交通工程師）