據(jù)外媒報(bào)道，去年，微軟（Microsoft）、IBM和亞馬遜（Amazon）公司因使用對深色皮膚人種識(shí)別存在偏差的面部識(shí)別技術(shù)而受到指責(zé)。但是，現(xiàn)在自動(dòng)駕駛汽車似乎也有同樣的問題。
美國喬治亞理工大學(xué)（GeorgiaTech）研究人員的一項(xiàng)分析發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)駕駛汽車使用的行人檢測系統(tǒng)，在識(shí)別較深膚色的人群方面存在困難。通過伯克利駕駛數(shù)據(jù)集視頻（該數(shù)據(jù)集視頻包括紐約、伯克利、舊金山和圣何塞的視頻），研究人員能夠研究行人檢測系統(tǒng)對不同類型行人做出的反應(yīng)。
研究人員選取了自動(dòng)駕駛車輛上經(jīng)常使用的8種圖像識(shí)別系統(tǒng)，并根據(jù)Fitzpatrick皮膚類型表對每個(gè)系統(tǒng)如何識(shí)別膚色進(jìn)行了評估。他們發(fā)現(xiàn)“此類系統(tǒng)在識(shí)別Fitzpatrick皮膚類型介于4至6，即較深色膚色時(shí)，普遍表現(xiàn)較差。”
當(dāng)然，視頻拍攝時(shí)間或是衣服顏色等一些因素也可能導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確。但是，研究人員也發(fā)現(xiàn)，僅根據(jù)膚色，系統(tǒng)識(shí)別膚色較深行人的準(zhǔn)確率平均下降了5%。如果系統(tǒng)無法識(shí)別行人，計(jì)算機(jī)會(huì)不知道如何預(yù)測行人的行為，行人被撞的風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)更大。
許多自動(dòng)駕駛汽車會(huì)結(jié)合使用激光雷達(dá)（LiDAR）、雷達(dá)、其他傳感器以及攝像頭。有些自動(dòng)駕駛汽車公司則嚴(yán)重依賴攝像頭，如特斯拉（Tesla）的半自動(dòng)駕駛Autopilot系統(tǒng)?？偛课挥诠韫鹊腁mbarella公司也正在研發(fā)一款幾乎完全依賴攝像頭的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。
但是，也并非所有的公司都使用攝像頭。Blackmore公司就專注于多普勒激光雷達(dá)，因此著裝和膚色對于它來說沒有影響。此外，該激光雷達(dá)還可測量物體的速度，專注于正在移動(dòng)的物體，而不是樹木和郵箱等靜止的物體。
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