教师犹豫了两秒，没有接管，系统顺利完成制动。但当第二个场景——“暴雨天，前方有失控的油罐车，左侧是人行道（有3名行人），右侧是护栏”出现时，教师突然按下了接管按钮，试图向左避让。

“系统检测到接管操作可能造成3名行人伤亡，风险值超过阈值，已限制转向角度，”监控屏幕上弹出警告信息，同时车内的语音提示响起，“已为您调整转向轨迹，建议优先选择右侧避让，伤亡风险值降低68%。”

教师愣了一下，最终听从了系统的建议。当车辆平稳停在护栏旁时，她长舒了一口气。测试结束后，她对观察员说：“其实我当时只想着避开油罐车，没注意到人行道上的行人——如果没有系统的提醒，我可能会做出错误的决定。”

接下来的测试中，不同的乘客展现出了不同的决策倾向：年轻的程序员更愿意相信系统的判断，而有十年驾龄的出租车司机则更倾向于自主接管。但无论哪种情况，“远航-III”的V3.8版本都能在0.05秒内完成风险评估，并给出合理的建议。

“看来‘人工干预的伦理边界检测’起到了作用，”林砚看着实时统计数据，脸上露出了笑容，“但还有一个问题——如果乘客是未成年人，或者有精神疾病，系统该如何判断是否允许接管？”

陈则指着屏幕上的一条数据，那是一位16岁学生的测试记录。当系统检测到乘客年龄未满18岁时，自动限制了接管权限，仅允许在“低速、无第三方风险”的场景下进行部分操作。“我们接入了身份认证系统，结合面部识别判断乘客的行为能力，”陈则解释道，“但这又涉及到‘隐私保护’的伦理问题——系统收集乘客的生物信息，如何确保不被滥用？”

这个问题让监控室里的气氛安静下来。林砚打开了系统的隐私设置界面，屏幕上显示着“数据本地存储”“实时加密传输”“使用后自动删除”等选项。“我们已经按照《个人信息保护法》的要求，对生物信息进行了脱敏处理，”她指着一行代码，“所有身份认证数据都不会上传到云端，仅在本地用于判断乘客行为能力，测试结束后立即删除。”

陈则点点头，却突然想起伦理委员会提出的另一个担忧：若自动驾驶系统的伦理决策标准被黑客篡改，该如何防范？他调出系统的安全日志，最近一周内，有三次来自境外的恶意攻击尝试，都被防火墙拦截。“我们需要加入‘伦理决策算法的完整性校验’，”陈则说，“每次启动前，系统都要自检算法是否被篡改，一旦发现异常，立即切换到备用伦理模块，并上报监管平台。”

林砚立刻记录下这个需求。此时，监控屏幕上出现了最后一位测试者的场景：一位孕妇乘坐“远航-III”时，前方突然发生连环追尾，系统检测到唯一的避险路线是撞上路边的绿化带，但可能导致孕妇轻微颠簸。“系统建议：缓慢撞向绿化带，预估孕妇受伤概率12%，无生命危险；若等待救援，后方车辆追尾概率89%，伤亡风险值9.5，”语音提示响起，同时屏幕上弹出“是否同意避险方案”的选项。

孕妇犹豫了片刻，点击了“同意”。车辆缓慢驶向绿化带，最终平稳停下。测试结束后，她对观察员说：“我当时很担心颠簸会影响胎儿，但系统给出的风险评估让我放心——原来伦理决策不只是冷冰冰的数字，还考虑到了特殊人群的需求。”

当天晚上，林砚和陈则坐在实验室里，整理着测试数据。屏幕上的图表显示，“远航-III”V3.8版本的伦理决策准确率达到了98.7%，较上一版本提升了6.2个百分点，人工干预的有效配合率也达到了91.3%。

“明天就能提交伦理审查了，”陈则看着屏幕上的数据，脸上露出了疲惫却欣慰的笑容，“但我们还要考虑后续的迭代——比如不同文化背景下的伦理差异，还有法律对‘伦理决策失误’的责任界定。”

林砚点点头，打开了一份新的文档，标题是《自动驾驶伦理决策长期优化方案》。她在文档里写下第一句话：“伦理决策不是静态的标准，而是随着社会价值观、科技发展和法律体系不断演进的动态框架——自动驾驶系统不仅要遵守当下的伦理准则，更要具备适应未来变化的能力。”

窗外的夜色渐深，测试场的指示灯再次亮起，“远航-III”正在进行新一轮的模拟测试。林砚望着那辆在夜色中穿梭的汽车，突然想起陈则曾经说过的话：“自动驾驶的终极目标，不是取代人类驾驶员，而是通过科技让每一次出行都更安全、更公平——而伦理决策，就是实现这个目标的基石。”

她关掉文档，拿起咖啡杯走向窗边。月光下，“远航-III”的车灯像两道温暖的光，照亮了前方的道路。林砚知道，关于自动驾驶伦理决策的探索，还有很长的路要走，但每一次代码的优化、每一次测试的成功，都在让这条路上的灯光更加明亮。