7月4日，百度AI開發(fā)者大會上宣布了全球首款L4級量產(chǎn)自動駕駛巴士“阿波龍”正式量產(chǎn)下線。阿波龍將首先在廠區(qū)、園區(qū)等限定場景使用，接下來會在北京、雄安、平潭、深圳、碧桂園和日本東京開啟商業(yè)化運營。然而，業(yè)內(nèi)卻存在著不少質(zhì)疑的聲音，L4級別載人自動駕駛車輛是否真的具備了在開放道路上行駛的條件？系統(tǒng)的安全性是否得到保證，L4級別自動駕駛車上路是否存在著安全隱患？自動駕駛的安全問題再次引起熱議。

盡管3月份Uber事件是全球首例自動駕駛撞死行人事故，卻不是第一起和自動駕駛相關的交通事故。自動駕駛的安全問題一直是公眾關注的焦點，一直以來，公眾對自動駕駛安全性都存在廣泛質(zhì)疑，一點“風吹草動”都會引起外界的重點關注。

美國汽車協(xié)會調(diào)查結果顯示，任何涉及自動駕駛汽車的事故都可能會動搖用戶對自動駕駛汽車的信任。但這些安全事故是否真的由自動駕駛系統(tǒng)導致？根據(jù)公開資料，億歐汽車不完全統(tǒng)計了自2016年至2018年6月期間國際范圍內(nèi)發(fā)生的自動駕駛道路交通事故，總計不足10起，如圖：

各個自動駕駛安全事故背后，實際上暴露了整個自動駕駛生態(tài)圈的大小問題。對于這一系列安全事故，自動駕駛技術的確難辭其咎，但卻不是唯一導致事故發(fā)生的原因，這些事故中可能還存在其他“幫兇”。億歐汽車統(tǒng)計了自2016年以來自動駕駛汽車發(fā)生的交通安全事故，其中L3級別以上的汽車均為測試車，可從表中了解到并不是每一起事故都以自動駕駛車輛為主要過錯方。

通過分析幾起由自動駕駛車輛承擔主要責任的事故，億歐汽車發(fā)現(xiàn)問題核心主要有以下幾點：

1、無論是測試車還是量產(chǎn)車，自動駕駛技術都仍有缺陷，決策系統(tǒng)不完善，無法處理一些意外情況；

2、對于量產(chǎn)車而言，車企夸大宣傳量產(chǎn)車的“輔助駕駛系統(tǒng)”，導致用戶“輔助駕駛系統(tǒng)”和“完全自動駕駛系統(tǒng)”兩者概念混亂，從而誤導了用戶使用方式；

3、對于測試車而言，車上安全員注意力不集中或者操作失誤，導致本就技術不成熟的測試車輛發(fā)生事故。

自動駕駛技術仍未成熟，企業(yè)難辭其咎

事實上，無人駕駛技術的確離成熟還有一定距離，億歐汽車從美國加州車輛管理局（Department of Motor Vehicles）2018年發(fā)布的自動駕駛年度報告窺探到這一點（特斯拉沒有提交數(shù)據(jù)）。

數(shù)據(jù)結果顯示，目前自動駕駛做的最好的Waymo每行駛8.95千公里也需要進行一次人工干預（若不進行人工干預可能會發(fā)生事故），而據(jù)美國交通安全部門統(tǒng)計，人類平均駕駛25萬公里才會出一次事故。由此可見，目前無人駕駛技術還有很長的一段路要走。無人駕駛的安全問題，尤其是高級別的無人駕駛安全問題，尤其需要重視，群眾對無人駕駛安全性的擔憂也不無道理。

盡管在絕大部分自動駕駛交通事故中，車企都指出己方并不需要負主要責任，被撞車輛的違規(guī)行駛、駕駛員的違規(guī)操作才是導致大部分自動駕駛事故的原因，但在部分自動駕駛事故中，車企方面也承認自動駕駛技術的確仍有缺陷。

Uber公司內(nèi)部表示，2018年3月這起Uber無人車撞死行人事件，可能與Uber自動駕駛系統(tǒng)中負責決定如何對傳感器檢測到的物體做出反應的軟件有關。此前Uber一直試圖讓自動駕駛車性能與體驗更加完善，減少對路況中“假陽性”物體（如飄動的塑料袋）反應，造成系統(tǒng)對汽車周圍物體不夠“敏感”。

除此之外，Waymo和特斯拉也承認自動駕駛系統(tǒng)不夠完善，對路況分析的錯誤是導致部分安全事故發(fā)生的主要原因。

量產(chǎn)車仍停留在“輔助駕駛”階段，用戶概念模糊

2014年，國際汽車工程師學會（SAEInternational）發(fā)布了自動駕駛的六級分類體系。美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）于2016年9月開始采用SAE分類標準。目前，SAE已經(jīng)是自動駕駛研究中的主流分類標準。

SAE標準將自動駕駛技術分為0~6級，可從分級表中看出L1和L2的功能非常有限，需要人類駕駛員負責大部分駕駛，實際上只是一種“輔助駕駛系統(tǒng)”。而現(xiàn)階段量產(chǎn)車均在L2到L3的過渡階段，仍需要駕駛員的介入控制，即使達到大部分操作由車輛自動完成的L3級別，也需要人類駕駛員保持注意力集中以備不時之需。

而部分企業(yè)對這種“輔助駕駛系統(tǒng)”進行了夸大宣傳，誤導了用戶的使用方式，使駕駛員過于依賴自動駕駛系統(tǒng)， 在事故中出現(xiàn)放棄控制汽車控制權、不關心路況的情況。德國交通部2016年10月曾要求特斯拉汽車停止為其電動汽車的“Autopilot”（自動駕駛）功能做廣告，認為這可能暗示司機不需要集中注意力。

從另一個角度講，即使是高級別的自動駕駛汽車，也仍停留在測試完善階段。車輛內(nèi)的安全員起著緊急情況下處理突發(fā)問題的責任，由于安全員注意力不集中所導致的事故，是可以避免的。因而，對安全員的行為規(guī)范必須要有嚴格的要求和標準，杜絕此類情況再次發(fā)生。

自動駕駛發(fā)展任重道遠

美國蘭德公司（RAND Corporation）2016年曾建立模型預測，當自動駕駛比人類駕駛安全90%時，人們才會相信自動駕駛系統(tǒng)比人類駕駛安全。

關于自動駕駛的負面聲音的確一直比正面聲音大，一些正面聲音甚至會被掩蓋、忽視。特斯拉創(chuàng)始人馬斯克就曾表態(tài)稱，媒體只關注特斯拉發(fā)生了交通事故，而忽略Autopilot降低交通事故發(fā)生概率的積極一面。

自動駕駛的確可以避免很多人為因素（如疲勞駕駛、酒駕等）造成的事故。著名音樂制作人、DJ、特斯拉車主Anton Zaslavsk（藝名Zedd）今年6月1日曾在推特（Twitter）上分享稱，特斯拉Autopilot系統(tǒng)曾救了自己一命。Zedd表示，他曾經(jīng)深夜在高速公路上開車時（autopilot功能開啟）睡著了，但特斯拉Autopilot的嗶嗶響聲、并關掉音樂提醒，使他醒了過來。

由于人們對自動駕駛發(fā)展的格外關注，幾乎每一起自動駕駛事故都會被報道。無論情況是否嚴重，自動駕駛車輛是否是過錯方，相關事故都會給大家對自動駕駛安全問題的態(tài)度上添幾點焦慮值。

盡管目前自動駕駛技術可以輔助人類駕駛員駕駛，使人為駕駛更安全，但目前該技術還沒有達到人類可以不掌控汽車操作權的地步。自動駕駛還有很長的一段路要走，多面、辯證地看待這項技術十分關鍵。從用戶層面來講，人們對于自動駕駛的認知需要提高，主動了解相關技術，明確“輔助駕駛系統(tǒng)”和“自動駕駛系統(tǒng)”概念以及系統(tǒng)應用的限定場景；既要謹慎看待車企的宣傳，客觀了解自動駕駛技術實際發(fā)展、應用情況，按照系統(tǒng)操作要求駕駛，也不該盲目關注負面新聞而忽視該技術的進步與引領的產(chǎn)業(yè)變革。

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