据TechCrunch报道，网约车巨头Uber的无人驾驶汽车卷入致命车祸的原因似乎是软件层面的。具体来说，决定哪些对象需要忽略、哪些对象需要特别关注的功能出了问题，这就把过错推到了Uber身上。

考虑到这辆无人驾驶汽车上配备有复杂的视觉系统和备份系统，它们中的任何一个都能帮助汽车感知到伊莱恩·赫茨伯格(Elaine Herzberg)，她直接从车载激光雷达和前置摄像头前穿过马路。然而，这辆车甚至没有刹车迹象，也没有发出警报声。再加上粗心的安全驾驶员，这些失败导致了赫茨伯格的死亡。

造成此次惨剧的可能性包括：

A.对象识别系统故障，它可能没有把赫茨伯格和她的自行车归类为行人。这似乎不太可能，因为自行车和人是系统识别率最高的对象；

B:汽车高级逻辑错误，它决定了要注意哪些对象以及如何处理它们。例如，发现路边停放的自行车，无人驾驶汽车是不需要减速的。但是在汽车前面的车道上突然转弯，就需要无人驾驶汽车立即采取行动。这模仿了人类的注意力和决策方式，并防止汽车在探测到新物体时感手足失措。

消息人士称，Uber已经确定了B是车祸发生的原因。具体地说，是系统设置出了问题，本应加倍关注的对象却被其忽略。这意味着，赫茨伯格可能已经被汽车发现，但却被认为是“假警报”。这不是个好消息，因为无人驾驶汽车具有超人的感官能力，激光雷达可以在黑暗中伸展数百米远，目标识别系统能同时跟踪数十辆汽车和行人，雷达和其他系统则可以观察周围的道路。

但是所有这些感觉都像人类那样属于“大脑”，即中央处理单元，它从摄像机和其他传感器中获取信息，并将其与周围世界的有意义图片结合起来，然后实时地根据这张照片做出决定。这是迄今为止汽车制造中最困难的部分，正如Uber所展示的那样。

不管你的眼神有多好，如果你的大脑不知道它在看什么或者如何做出正确的反应，根本没有意义。

Uber发表了以下声明，但未对上述报道发表评论：“我们正在积极配合NTSB的调查。出于对这个过程的尊重，以及我们与NTSB建立的信任，我们不能对事件的细节发表评论。与此同时，我们已经开始对我们的无人驾驶车辆计划进行全面的安全审查，我们已经聘请了前NTSB主席克里斯多弗·哈特（Christopher Hart）为我们提供打造全面安全文化的建议，我们的审查从系统安全到车辆操作员的培训过程。”

由于这是个没有先例可循的情况，NTSB和其他机构可能特别难以给出报告，细节发布也极为缓慢。对于一家公司或个人来说，在发布前隐瞒太多信息并非是正常现象。