自动驾驶|对比全球自动驾驶事故：我们发现了背后的真相( 二 )
数据显示 ， 其自动驾驶汽车在昼夜的沙尘、大雨等环境中 ， 共出现 47 次与其他道路使用者发生 “接触事件” ， 如车辆、行人和骑自行车的人等 。其中 ， 18起事故发生在现实生活中 ， 29起险些相撞事故发生在其模拟测试中 。同时报告指出 ， 几乎所有的碰撞过错在于驾驶员和行人 ， 事故中没有造成“严重或危及生命的伤害” 。
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可以说 ， 自动驾驶车辆在主动避免发生事故上是要大幅领先人类驾驶者的 。
麦肯锡曾采访数十位行业人士并发布报告预测 ， 自动驾驶汽车在全面普及后可减少90%的交通事故 ， 因交通事故而产生的损害赔偿和医疗费用每年将减少1900亿美元 。
而在美国国家公路交通安全管理局曾对特斯拉展开调查中 ， 发现车辆在安装辅助驾驶系统后 ， 事故发生率降低约40% 。
虽然特斯拉仅具备L2级辅助驾驶功能 ， 难以代表高级别的自动驾驶 ， 但透过它我们或许得以窥见自动驾驶的潜在影响 。
辅助驾驶为何身陷安全性困境？
各项技术、数据已证明 ， 自动驾驶事故率整体低于传统事故率 ， 但为何具备一定自动驾驶功能的车辆近期事故频发 ， 陷入安全性困境？
不可否认 ， 当前自动驾驶技术仍未成熟、支持自动驾驶的零部件成本高企 。综合因素下 ， 完全脱手的自动驾驶汽车距离量产上路仍有一段时间 。
不过 ， 自动驾驶汽车几乎已被行业、甚至政府认定 ， 其将是汽车发展的终极形态 。
今年2 月 10 日 ， 发改委、工信部、公安部、交通运输部等 11 个国家部委联合出台的《智能汽车创新发展战略》提出 ， 计划在 2025 年实现有条件自动驾驶汽车规模化生产 ， 高度自动驾驶汽车在特定环境下市场化应用 。
而有条件自动驾驶汽车及高度自动驾驶汽车分别指 ， L3级及L4级自动驾驶汽车 。
然而 ， 在智能汽车由辅助驾驶迭代为自动驾驶 ， 驾驶权由人类递交至机器的过渡中 ， 因技术限制等原因 ， 自动驾驶系统将与人类驾驶员混合驾驶 ， 并将在较长的一段时间内成为常态 。这一阶段即辅助驾驶 。
人类驾驶员在使用过程中愈发对辅助驾驶系统认可 ， 或将使其误以为辅助驾驶已达到高级自动驾驶能力 。对于辅助驾驶能力的高估 ， 相关的不当操作导致相关的交通事故增多 ， 最终陷入同济大学汽车学院朱西产教授提及的“恐怖谷”效应 。
而实际上 ， 未知且不安全的场景将永远存在 ， 即使完全自动驾驶汽车也无法完全应对所有场景 。
现在 ， 由于辅助驾驶仍为自带流量的新兴事物 ， 媒体在短时间内对相关事故群起攻之 ， 密集且含有其危险意味的报道 ， 又加剧着大众对辅助驾驶的信任度降低 。
由技术有待提升为起点 ， 在各种因素如同滚雪球般共同作用下 ， 辅助驾驶在自身的限制、外界的审视中困身于安全囹圄中 。
不过在未来数年之中 ， 辅助驾驶仍将成为主要的出行形态 ， 车企也将依靠具备辅助驾驶功能的智能汽车作为主要商业模式 。
针对辅助驾驶的安全性困境 ， 部分车企正通过加强车主教育、行车安全监控和提醒等措施以确保驾驶员安全 。
譬如 ， 在首次驾驶小鹏汽车之前 ， 驾驶员必须通过小鹏汽车的辅助驾驶功能考试 ， 驾驶员在考试合格后方可驾驶小鹏汽车 。
此外 ， 目前多款车型可实时检测驾驶员行为特征及安全状态 。如检测驾驶员是否疲劳、分神 ， 以及其心跳及健康状态等 ， 并通过语音、文字、动画等多种方式提醒驾驶员安全驾驶 。
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随着辅助驾驶到自动驾驶的过渡阶段结束 ， 自动驾驶将随即到来 。届时 ， 自动驾驶汽车或将大规模普及应用 ， 实现安全出行 ， 提升出行效率 。
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