近期，特斯拉几次自动驾驶事故，把自动驾驶推上风口浪尖，而此前Google自动驾驶也因事故被不断质疑。自动驾驶目前处于一个评测阶段，技术尚存在缺陷，这时部分车企便开始大肆宣传起了自动驾驶，是否是对消费者的不负责任？而因自动驾驶所造成的交通事故，责任应由谁来承担？
面对这个问题，7月21日由新浪汽车独创的《轮语汇》系列自沙龙第二期活动围绕“是谁误解了自动驾驶？”正式举行，在沙龙上北京航空航天大学交通学院副教授余贵珍表示，自动驾驶被过度包装是显而易见的，各方都应承担相应的责任；未来在自动驾驶普及的路上，自动驾驶将会出现人机混驾的阶段，这是自动驾驶发展道路上最容易出问题的阶段，如何监管、如何分责都是难以解决的问题。
以下为北京航空航天大学交通学院副教授余贵珍发言实录：
余贵珍：我是北航交通运输系的一位老师。我们北航在这几年，特别是在车路协调方面，车辆智能化方面做了很多踏实的基础工作。因为我们是高校，我们做的工作大部分是基础的研究，我们可能进不了车厂，不一定展示出来，但是我们确实做了很多基础的工作。举一个很简单的例子，我们在车辆感知方面，车路协同的基础理论方面，汽车信息安全方面做了相关技术研究。希望各位朋友有对这些感兴趣的可以到北航来坐一坐、聊一聊。
我今天对这几个问题，说说我自己做这个技术的过程中的一些体会和感受。
我按照刚才辛总提的几个问题一个一个来说说我自己的观点。
第一，对是否过度包装误导用户，我没有理解过度包装是媒体的包装，也是整车厂的包装。但是我觉得对用户的误导确实是有。这也是一个过程。所以对于一个新的事物出现，大家对它的认识有一个过程，不是说一下就把我需要的和不需要的都分开，肯定需要一个过程。究竟是整车厂的问题，还是零部件的问题，还是媒体的问题，给大家做大量的无人驾驶的宣传，几方面都有。从零部件厂家来说，对于Mobileye里面的一个感知，他用博世的，他的这两个感知，我们也比较感兴趣。雷达是放在车辆的车牌子那个地方，特斯拉检测不到那么高的车。沃尔沃的方案是把这两个放在后视镜后面，这个检测可能会好一点。他用的Mobileye，我自己看了Mobileye的视频，也做了相关的研究，我觉得他应该是能检测到那个卡车。只是可能这个特斯拉在融合的时候，可能会有一些技术，毫米波雷达能检测到，摄象头检测到，以哪个为主，这是权衡问题导致了他感觉到这一块没有车。感知的过程，这个开车是从很远的地方过来，他不是一个点来看前面的卡车，我觉得应该能看得到，我看了Mobileye，即使IQ3的话，也能看得到。美国是Mobileye很主要的用户，他有大量的样本来学习。这是我的看法。
第二，特斯拉没有采用激光雷达，对自动驾驶来说，激光雷达是缺一不可的吗？大家对无人驾驶的激光雷达，上面有一个360度的转，大家很感兴趣，觉得那一定很可靠。我觉得一般的自动驾驶的厂家，包括荣总你们，要把这个商业化，现在的价格太贵了。现在辅助驾驶第一第二阶段，很少会用激光雷达，加上纯种的激光雷达也会出很多的限制，他不一定非常完美，他一定会受到光线各个方面的限制。更多前向会用到毫米波雷达和摄象头，这两个是国际市场比较典型的通用。现在的自动驾驶批量的外面买得到的车基本上是辅助驾驶阶段。辅助驾驶一级二级，特斯拉大家认为是二级，会误导大家。
第三，解决大家哪些痛点，我也同意用户的认识需要有一个过程，也是需要我们慢慢教育的过程。我觉得这个车无人驾驶在路面上是法律问题，现在大家讨论的特斯拉出了事情之后，怎么追溯这个事件，零部件厂商和整车厂，出在哪个地方。最近大家又有了基于黑匣子的分析，能不能立法，放在车上，这样他就明确的知道哪个部门责任。现在技术上，只要能感知到，控制就好办，现在主要在感知上。
因为我一直做汽车信息技术安全方面的研究，做自动驾驶、无人驾驶，将来都会联网，联网，黑客的攻击对下一步自动驾驶大批量推广是很大的阻碍，所以信息安全也是非常重要的。
第四，智能驾驶实现的未来，车辆应该是机器主导还是人主导。我们学术界把这个阶段叫做人机混驾，人和机器同时驾驶这个车的时候，是最容易出问题的时候，辅助驾驶只要用户认识到主要责任在自己，他会集中精力驾驶。如果在路上，人和机器究竟怎么分责任，怎么来监管，什么时候监管，这个地方会有残留问题，我可以设想将来有摄象头或者有一个设备会监控人的状态，你这个车在高速公路上无人驾驶的时候，他一定要知道你这个人是在干什么，究竟是在打电话还是在看书，他有不同的方式来提醒驾驶员来监管这个车。并且将来监管的时间、多长时间对驾驶员进行提醒，都有相关的法律标准来约束。这是我认为人机混驾中间会遇到的问题。
第五，有条件自动驾驶和无人驾驶的未来，荣院长已经在做了，已经把有条件的无人驾驶在景区里面应用。荣院长你们跟清华做一个科委支持的课题。
荣辉：我们没有跟清华合作。
余贵珍：我们跟另外一个团队做自动驾驶方面的定位技术，但是我们现在用的一种技术叫视觉的定位，用一个摄象头感知到前面的障碍物，同时跟很精准的GPS结合，能够实现米级的或者车道级的定位。主要做感知技术这个地方，希望能够用一万到两万的技术把这个新的智能驾驶这个技术做下来。
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