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從無人駕駛發展看人工智能和機械人世代的來臨
(2020-12-29)

2020年對很多事情都是個大考驗或甚至倒退，但對無人駕駛（Autonomous Driving）發展來算則屬大躍進的一年。因為隨着5G通訊科技普及化，中國和美國多個城市搶先發牌給無人駕駛車輛，開始容許它在市內作商業行駛。

雖然這些車輛通常仍只能行駛於清晰之環境與道路上，比Tesla老總在2015年誇口兩年内可出售第四級無人駕駛科技遲了起碼三年，但今回不同在專家們均同意於未來五到十年間應可達規範化使用。與此同時，處處挑戰美國科技的中國於無人駕駛技術水平方面雖未有所及，但在應用舆場景環境方面卻較具優勢。故此他們就訂下個黃金十年大計，透過彎道或換道方法來超前，加速無人駕駛發展步伐。

無人駕駛科技發展絆腳石之一是準確耐用及經濟的探測系統。紅外線激光雷達系統LiDAR能準確地辨別移動中或靜態物體之具體位置及速度。惟其相對成本與體積均龐大兼只能用五百小時左右。隨着大數據、電腦計算力及雲端平台進步，有商人就採取所謂「低硬件高軟件」之將勤補拙方式來發展。

無人駕駛一個優點是不會重複犯錯，理論上比普通駕駛者安全。從前科幻小說裏的機械人（Robot）隨科技發展演變為今日能輔助醫藥與工業研究之人工智能（Artificial Intelligence，AI）。可以自行分析、判定及行動的AI現在巳開始擔任無人駕駛工作。惟令眾人奇怪的是無人駕駛至今似未能造出比傳統每億哩行車發生一宗死亡交通意外更安全之紀錄。在2018年一輛第四級無人駕駛車輛就渉及首宗撞死行人意外事件。

所謂第四級是指汽車工程師學會（SAE）按系統功能及車輛對駕車者要求程度將無人駕駛系統的分類。全部手動指揮屬零級，次為可於某些情況下可自動調速及循線前駛之首級。第二、三級在某程度上能全自動作任何方向行駛，但遇上不明情況時則仍需靠駕車者立即回復手動駕駛。到現時仍屬試驗階段的第四級則更精確地了解道路及交通狀況去自動行駛，但車廂內仍有手動駕駛設備，讓駕車者隨時轉回手動。至於近似無人駕駛地鐵之第五級車廂則全無手動駕駛設備，車輛於任何情況下皆可自動行駛。

無人駕駛依賴極度精確迅速的導航軟件來安全行駛。現時駕駛用導航地圖解像力一般只有五米，第三級無人駕駛則要求準確程度達10 cm以內之高清地圖，來認清路上的燈柱及其他固定障礙物。另方面，就算接連雲端系統之無人駕駛道路數據庫亦未必提供即時關於爛路、改道、壞車、積雪、水浸或野生動物等資料。

對於一個在路上隨風飄揚的變形透明膠袋，任何駕車者都能輕鬆地避過。現時無人駕駛系統AI的確不會重複犯錯，但對於這些邊沿事件就會大惑不解，需靠監察人員立刻線上接管。於新一代可解釋AI來臨之前，靠大數據、深度學習累積經驗的今代AI仍未能自行應付未見過之路上事物。

如斯就有人批評政府容許仍屬試驗階段的無人駕駛車輛走在普通路上邊行邊學，是莽視責任與功利選擇問題。其實無人駕駛亦需極佳之運輸系統基建及完善路權法則的社會管理，始可造到車路協同境界。此外因為大數據規定不輸出國，無人駕駛AI依靠之數據與法則就變得只適用指定地域。

科技本質無好壞，全視應用來決定。AI巳能擔任普通職務，其由大數據學習而來的智識更可能發展到超越常人。無人駕駛車輛出意外時是車主、製造商、軟件商、服務商、還是道路資訊網需負法律責任？美國UCLA大學監管人工智能專家Ryan Abbott教授就在他的《明理的機器人：人工智能與法例》（The Reasonable Robot: Artificial Intelligence and the Law）一書内呼籲有關的監管機構現在就需釐定如無人駕駛系統AI和普通司機之平等責任問題。再者如AI或機械人取代了工人職位，政府入息税與銷售税肯定會鋭減。Ryan Abbott於書中更深入探討這些AI迅速發展帶來道德法例上之影响。

現時無人駕駛車輛全屬24小時運作之出行服務公司所有。在無人駕駛規範化使用後，私人擁有車輛需求可能因此銳減，進而改善交通擁堵及泊車問題。有專家估計若能全面應用，單在美國每年即可減少六成新車數目、八成廢氣染污和九成交通意外。可是車廠減産和減少職業司機數目肯定會造成經濟和就業問題。希望對於這些能震動經濟、道德和法律之社會考慮也能在黃金十年內同樣地獲得神速發展。

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