經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng) 記者 劉曉林 “原始數(shù)據(jù)的放開，是定位、分析、重現(xiàn)（撞車）原因的唯一途徑，如果不放開，是完全沒有這個（尋找撞車原因的）途徑的。”4月22日，在特斯拉提交河南事故車輛行車數(shù)據(jù)的當(dāng)日，國內(nèi)某高端智能電動車自動駕駛項(xiàng)目負(fù)責(zé)人何工在接受經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者采訪時作出如上表示。她認(rèn)為，從自動駕駛軟件的基本邏輯來看，通過數(shù)據(jù)分析來判斷出事故原因是軟件問題還是人為操作問題的可能性是很大的。

但何工同時強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)分析難度的難度在于做數(shù)據(jù)分析的人首先要知道（特斯拉）這些數(shù)據(jù)的內(nèi)部邏輯。另一位接受采訪的某車企技術(shù)項(xiàng)目主管工程師張江也表示，主動權(quán)仍掌握在特斯拉手中，如果算法或者是核心的邏輯不告知，第三方檢測機(jī)構(gòu)仍難得出具體結(jié)論。

 4月22日，隨著特斯拉方面向監(jiān)管部門提交撞車事故前30分鐘的行車數(shù)據(jù)記錄，經(jīng)過近5天的發(fā)酵后，特斯拉車展維權(quán)事件正在回歸到爭議的核心——事故原因的探究上。從這一點(diǎn)來說，車頂維權(quán)確實(shí)是有利的“助攻”。借助于監(jiān)管部門和行政力量的介入，該事件正在朝著解決事件核心矛盾的方向發(fā)展。

從4月20日到4月22日，鄭州市鄭東新區(qū)市場監(jiān)督管理局三次釋放對特斯拉事故投訴雙方的調(diào)節(jié)結(jié)果，從最初車主要求“提供車輛發(fā)生事故前半小時完整行車數(shù)據(jù)”但不同意第三方進(jìn)行技術(shù)鑒定，而特斯拉出于信息安全拒絕提供數(shù)據(jù)開始；到該市場監(jiān)管局責(zé)令特斯拉汽車銷售服務(wù)（鄭州）有限公司無條件向張女士（河南維權(quán)女車主）提供該車發(fā)生事故前半小時完整行車數(shù)據(jù)；再到特斯拉鄭州體驗(yàn)中心中原福塔店最終于4月22日下午提交了行車數(shù)據(jù)，并對外公布了事發(fā)前1分鐘的數(shù)據(jù)。可以看出，在車主圍繞著“剎車失靈”進(jìn)行的維權(quán)過程中，車主與特斯拉雙方的爭議在于數(shù)據(jù)的開放以及是否做第三方鑒定檢測上，而始終難以達(dá)成統(tǒng)一意見的背后，也顯示了對數(shù)據(jù)主動權(quán)的爭奪激烈性。

客觀而言，與此前多起特斯拉事故爭議不了了之不同，這一次，特斯拉首次在國內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)放開，不僅推動爭議朝著探尋事件真相的實(shí)質(zhì)性角度發(fā)展，在整個自動駕駛技術(shù)的發(fā)展階段中，也具有里程碑意義。但與此同時，當(dāng)爭議重新聚焦到技術(shù)和事故本身時，更大的矛盾或許才剛剛開始。事實(shí)證明，特斯拉公布事故前1分鐘行車數(shù)據(jù)后，車主方關(guān)于侵犯其隱私的觀點(diǎn)以及業(yè)界對特斯拉數(shù)據(jù)真實(shí)性的質(zhì)疑也已經(jīng)隨之出現(xiàn)。

事實(shí)上，從自動駕駛功能在量產(chǎn)車上應(yīng)用以來，事故責(zé)任如何認(rèn)定就已經(jīng)成為最大爭議點(diǎn)。與燃油車車主可以借助工具通過車輛OBD接口讀取到行車電腦的數(shù)據(jù)不同，具有自動駕駛功能的車輛的行車數(shù)據(jù)如同飛機(jī)的“黑匣子”，屬于保密信息，并非車主自身所能獲取。

更重要的是，軟件決定汽車時代，數(shù)據(jù)是找到事故真相的關(guān)鍵，但數(shù)據(jù)能否“說實(shí)話”，以及數(shù)據(jù)對場景的覆蓋和還原真實(shí)度同樣存在爭議。

從4月22日至今，經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者采訪了多位國內(nèi)自動駕駛領(lǐng)域的項(xiàng)目主管工程師，針對具有自動駕駛功能的車輛的事故責(zé)任認(rèn)定，分別從行車數(shù)據(jù)取證、數(shù)據(jù)對場景的可復(fù)現(xiàn)性，以及事故責(zé)任認(rèn)定的數(shù)據(jù)推理邏輯等多個側(cè)面進(jìn)行了分析。從客觀公正以及保護(hù)采訪對象的角度出發(fā)，本文將完整呈現(xiàn)被采訪對象的觀點(diǎn)，不做點(diǎn)評。

某車企技術(shù)項(xiàng)目主管工程師張江：若不了解算法邏輯 第三方解讀“黑匣子”重現(xiàn)場景很難

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者：雙方之前一直糾結(jié)于行車數(shù)據(jù)的開放，這個數(shù)據(jù)的開放很難嗎？

張江：是的，就像飛機(jī)的“黑盒子”一樣，這個核心數(shù)據(jù)也就是完整數(shù)據(jù)是需要內(nèi)部的密碼或特殊權(quán)限才能訪問的，用戶自己無法下載。至于剎車的問題，這就看它控制器是怎么設(shè)置的，比如說碰撞信號，在發(fā)生事故之前多少毫秒以及在事故后多少毫秒的記錄它都應(yīng)該有，加速等信號也應(yīng)該是有儲存的，但控制器里面的信號，沒有權(quán)限是訪問不了的，讀不出來的。

所以這種事情，一旦你沒有視頻或者別的信號做監(jiān)控的話，太難重現(xiàn)和還原（現(xiàn)場）了。讓消費(fèi)者自己找證據(jù)太難了，廠家怎么可能隨便讓你拷數(shù)據(jù)？出了事故就去拷數(shù)據(jù)取證，對主機(jī)廠是不利的。即使第三方機(jī)構(gòu)檢測，如果主機(jī)廠不把內(nèi)部代碼開放給你也是很難檢測的。

現(xiàn)在國家正在推行法規(guī)，就是針對氣囊控制器推出EDR法規(guī)（Event Data Recorder汽車事故數(shù)據(jù)記錄器，俗稱汽車‘黑匣子’或‘碰撞記錄器’，是集成在安全氣囊控制單元內(nèi)的一個軟件模塊，用于記錄車輛碰撞前、碰撞時、碰撞后三個階段中對應(yīng)時間序列的車輛動力學(xué)數(shù)據(jù)以及汽車單元內(nèi)不同控制模塊的數(shù)據(jù)），規(guī)范緊急制動數(shù)據(jù)的記錄。因?yàn)橐郧鞍l(fā)生各種碰撞事故之后，你調(diào)取數(shù)據(jù)的時候，主機(jī)廠是不給你提供的，因?yàn)榉ㄒ?guī)沒有要求，所以廠家不會讓你把核心數(shù)據(jù)調(diào)出來。

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者：特斯拉這種情況，委托第三方檢測機(jī)構(gòu)進(jìn)行檢測的話，得出結(jié)果的可能性大嗎？

張江：第三方很多東西是不好檢測的，因?yàn)楝F(xiàn)在硬件可能本身是沒問題的，而軟件的問題，如果算法或者是核心的邏輯他（特斯拉）不告訴你，你咋檢測？智能汽車的軟件設(shè)計并不都是一個算法邏輯。即使告知邏輯，但是深度開發(fā)的東西也會有所篩選地告知，所以說主動權(quán)還是掌握在他們（車企）手里。

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者：有車主舉例稱其他品牌的“剎車門”事件花了8個月才找出來問題所在，所以擔(dān)心特斯拉也會存在這種問題，非常難找到問題所在。

張江：這種（特斯拉）事件與之前其他品牌出現(xiàn)過的剎車事件還不同，之前是一種機(jī)械式的，所以可以另找一輛同樣的車去做測試，再現(xiàn)當(dāng)時的場景。但特斯拉這是軟件控制的，你很難再現(xiàn)當(dāng)時場景的。因?yàn)樗鼡诫s了自動駕駛，它有時候是程序在起作用，所以你要界定什么時候是機(jī)器在起作用，什么時候是人起作用。但這很難界定。

所以現(xiàn)在對這種智能汽車的碰撞事故，是沒有辦法通過以前的那種檢測方法來判定原因的，因?yàn)槎忌婕暗杰浖膯栴}。而且每一家（車企）的算法應(yīng)該都是不一樣的。

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者：隨著自動駕駛功能的普及，事故責(zé)任的認(rèn)定是不是正在成為一個很難解決的伴生難題？

張江：我理解，自動駕駛的算法永遠(yuǎn)無法實(shí)現(xiàn)100%的場景覆蓋。因?yàn)閷?shí)際場景的復(fù)雜程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出它錄進(jìn)去的那些，即使將來通過AI學(xué)習(xí)也很難滿足全部覆蓋。現(xiàn)在在法規(guī)的碰撞測試中，無論哪種碰撞開發(fā)的工程實(shí)驗(yàn)，設(shè)定的也就是幾十種路況和場景，而現(xiàn)實(shí)場景永遠(yuǎn)是最復(fù)雜的，有成百上千種可能，而且機(jī)器和人的判斷還是不一樣的。所以相關(guān)法規(guī)需要及時跟上，現(xiàn)在這一塊還是空白的。

國內(nèi)某高端智能電動車自動駕駛項(xiàng)目負(fù)責(zé)人何工：數(shù)據(jù)能回答是否存在“剎車失靈”

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者：在目前的情況下，數(shù)據(jù)開放是舉證并弄清撞車事故真相的唯一途徑嗎？

何工：原始數(shù)據(jù)放開是定位、分析、重現(xiàn)這個（撞車）原因的唯一的途徑，如果不放開，是完全沒有這個（尋找撞車原因的）途徑的。因?yàn)榻鉀Q問題的前提是要定位問題，定位問題的前提是要能夠復(fù)現(xiàn)問題（還原現(xiàn)場），所以現(xiàn)在拿到這個原始數(shù)據(jù)，首先是為了要把它復(fù)現(xiàn)出來，就是把那個場景重現(xiàn)出來，我們只能根據(jù)這個模擬的信號，就當(dāng)時是一個什么樣的情況，自動駕駛給了個什么信號或者人為操作給了個什么信號，最終導(dǎo)致了這樣一個結(jié)果。就是所有的原始數(shù)據(jù)是來幫助做這部分工作的，把它復(fù)現(xiàn)出來，然后假如能復(fù)現(xiàn)了，再根據(jù)復(fù)現(xiàn)的這個邏輯，就能定位這個問題。

也就是說，數(shù)據(jù)打開了，有可能還是不能完全100%地推斷出一個結(jié)果，但是如果不給到這個數(shù)據(jù)，那就是完全沒有辦法（進(jìn)行推斷）。所以，對于復(fù)現(xiàn)問題、定位問題，和最終解決問題來說，數(shù)據(jù)放開是唯一的途徑。沒有數(shù)據(jù)的話，沒法分析，結(jié)論也就出不來，也就無法舉證。

但是數(shù)據(jù)放開之后，究竟能不能判定是人為原因，還是自動駕駛軟件的誤操作或者這個軟件的原因，這也不能說死。因?yàn)閺奶厮估皫状蔚氖Э匕咐衼砜矗鋵?shí)最后的結(jié)論也是加了一部分推斷的，但是這個推斷結(jié)合車主的描述，是可行的。也就是說，它其實(shí)是有一部分主觀判斷在里面，只不過這個判斷正好跟這個車主的證詞吻合，所以采用了車主的證詞，也不是完全100%依照車的這個信號來做結(jié)論的。

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者：車主認(rèn)為是軟件導(dǎo)致剎車失靈，如果存在這種情況，對行車數(shù)據(jù)分析可以證實(shí)這一點(diǎn)嗎？

何工：如果存在“剎車失靈”的問題，數(shù)據(jù)里可以呈現(xiàn)剎車在什么情況下失靈，比如是否是ibooster（汽車線控制動系統(tǒng)，傳感器感知駕駛者踩下制動踏板的力度和速度,并將信號處理之后傳給電控單元出現(xiàn)問題）出現(xiàn)問題。找到這個對應(yīng)的情況。就可以通過軟件上信號模擬的方式來進(jìn)行檢測了。

汽車的外屆輸入信號分兩種：1、人為操控，比如制動踏板開度、方向盤轉(zhuǎn)動角度；2、傳感器信號輸入。這兩種輸入，都可以從數(shù)據(jù)中分析出來，從而模擬給出輸出，得到是否剎車失靈的結(jié)論。

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者：也就是說，通過數(shù)據(jù)分析，能清楚地得出事故是軟件問題還是人為操作問題的結(jié)論？

何工：自動駕駛的某個模式一旦生效，在不接受人為操作的時候，是會有功能標(biāo)志位的，數(shù)據(jù)能分析出來；再一個，在自動駕駛模式下，各種操作都是有標(biāo)定的，有預(yù)期的速度及其他行為，這些結(jié)合起來分析，也基本能判斷是軟件問題還是人為操作問題。

更仔細(xì)地解釋一下就是，現(xiàn)在這種車有兩種控制方式，一種是自動駕駛生效，也就是說自動駕駛（系統(tǒng)）開始操控這個方向盤、操控油門、操控踏板，就不接受人為信號輸入了；還有一種方式就是人為操控，純接受人為信號的一個輸入，自己去踩（踏板）、自己去搬方向盤。

當(dāng)自動駕駛生效的時候，它會有一個模式標(biāo)志位，這個標(biāo)志位比如說如果觸發(fā)唯一（模式）了，那這個時候駕駛者就可能就出現(xiàn)那種踩也踩不動，方向盤轉(zhuǎn)不動的感覺，因?yàn)樗ㄜ囕v）不接受你的人為輸入，它有另外一種扭矩的輸入，所以說這個時候人會覺得很吃力，比如說有轉(zhuǎn)方向盤轉(zhuǎn)不動啊，剎車踩不動等等情況。

就算這種標(biāo)志位分析的理論，覺得還不夠支撐的話，那還有一種邏輯判斷。因?yàn)樽詣玉{駛每一個動作生效的話，比如它每一個轉(zhuǎn)角啊，速度啊，都是有它的標(biāo)定的，什么場景下以多少角度、以多少速度、多少加速度，這種都是標(biāo)定死了的。而人為操控是做不到這么準(zhǔn)確的，比如說轉(zhuǎn)角，標(biāo)定是30度，但人打（方向盤）的話，有可能40度就過去了，就是這種區(qū)別，數(shù)據(jù)也是能分析出來的。

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者：特斯拉已經(jīng)在4月21日向主管部門遞交了撞車事故發(fā)生前30分鐘的數(shù)據(jù)，并公布了事發(fā)前1分鐘的行車數(shù)據(jù)，請問您覺得接下來的數(shù)據(jù)分析有什么難度嗎？

何工：數(shù)據(jù)分析的難度是：做數(shù)據(jù)分析的人首先要知道（特斯拉）這些數(shù)據(jù)的內(nèi)部邏輯，比如說哪個標(biāo)志位的觸發(fā)，然后針對這個標(biāo)志位一旦觸發(fā)了，它的各個型號的這個邏輯關(guān)系是什么？這些需要去梳理清楚。目前不太清楚國內(nèi)有哪些機(jī)構(gòu)有能力做這些分析。

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者：特斯拉提到車主有超速，這會不會導(dǎo)致觸發(fā)自動駕駛唯一模式？

何工：超速不會觸發(fā)自動駕駛，至少現(xiàn)在在我知道的自動駕駛這幾大應(yīng)用領(lǐng)域里，超速不屬于觸發(fā)自動駕駛接管的這么一個范疇。

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者：此前多起特斯拉交通事故案例都在駕駛員是否“誤操作”上存在爭議，請問在自動駕駛模式觸發(fā)后，駕駛員有什么方式可以結(jié)束這種狀態(tài)嗎？

何工：人為控制的優(yōu)先級是高于自動駕駛系統(tǒng)的，他（駕駛員）是有辦法來監(jiān)控電腦的，而且目前在中國，自動駕駛只是一個輔助駕駛的模式，也就是說，人在任何時候介入、接管車輛的控制，自動駕駛都要讓步于人為的操控。

自動駕駛項(xiàng)目工程師孫豐：還原完整場景是挑戰(zhàn)

 經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者：要從行車數(shù)據(jù)中分析出事發(fā)時車輛的具體操控狀況，目前來說，是不是需要非常頂級的專業(yè)高手。

孫豐：首先要對車輛動態(tài)分析和車輛系統(tǒng)要有比較深入的了解，這些數(shù)據(jù)相當(dāng)于飛機(jī)“黑匣子”，但是和飛機(jī)不同的是，有些車輛可能只能記錄了自己的車輛信息，但是對于環(huán)境和其他交通參與者的信息未必記錄了，這樣對于還原當(dāng)時的場景會有一些困難。

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者：搭載自動駕駛功能的車輛是近幾年才開始大量出現(xiàn)，目前做這種事故的第三方鑒定很鮮見也有爭議，您怎么看？

孫豐：第三方（進(jìn)行鑒定）有意義，但是要看是什么第三方，應(yīng)該有一些國家機(jī)關(guān)具有這種技術(shù)實(shí)力。

（出于對采訪對象的保護(hù)，文中所涉皆為化名。）