IT|首次披露：还原近10年车祸现场Waymo称其自动驾驶成功避开92%的致命事故_首次披露：还原近10年车祸现场

美国自动驾驶公司Waymo于近日公开发布了一份安全研究报告。据介绍，该项研究通过模拟重现过去十年发生过的致命性驾驶事故情境，对Waymo的自动驾驶车辆进行了仿真测试。研究结果显示，除追尾事故外， Waymo的自动驾驶系统可以完全避免或减轻这些事故所造成的严重后果。对此， Waymo宣称其自动驾驶技术可大幅降低道路伤亡。

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虽然这份白皮书并非独立的第三方评估报告，但却是自动驾驶技术公司首次公开披露系统在现实的致命性交通事故中的性能评估详情。
Waymo自动驾驶安全研究详情
在此次研究中， Waymo统计了2008年至2017年间在亚利桑那州钱德勒市发生的72起致人死亡的车辆事故，并基于警方和亚利桑那州交通部的报告、照片、图表、监控录像等，在模拟仿真系统中尽可能地还原了当时的事故场景，并最终完成了共91次的模拟测试。
除单车事故或涉及行人的事故外，研究过程中， Waymo安排自动驾驶汽车分别代替事故双方车辆进行模拟驾驶，从而全面地展示Waymo Driver在处于主动或被动状况时的表现。
在Waymo自动驾驶汽车扮演肇事车辆角色的52次模拟中， Waymo的车辆仅仅通过遵守交通规则的规范驾驶就避开了所有事故。
而在另外的39次模拟测试中， Waymo自动驾驶车辆需要对造成车祸的肇事车辆作出反应。在这些被动的状况中， Waymo避开了82%（即32起）的车辆相撞事故，并通过采取规避动作减轻了其中4起交通事故所造成的严重后果。Waymo唯一无法避免的是其中3起车辆追尾事故。
以具体的测试情形为例。
在一起因超速行驶、闯红灯引起的车辆相撞事故中，当Waymo自动驾驶汽车扮演肇事一方时，它并没有以肇事车辆107英里/时的速度冲过十字路口，而是按照规定时速行驶，并在红灯前停了下来，让另一辆车得以安全地通过。
当它扮演被撞车辆时， Waymo则通过对超速车辆的预先感知，在进入十字路口时及时刹车减速，避开了超速闯红灯的车辆。

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而在另一起事故中，一个醉酒司机驾驶着一辆讴歌汽车，以70英里/时的速度行驶在双车道的道路上，期间越过车道与另一辆以34英里/时的速度行驶的道奇汽车迎面相撞，并导致道奇汽车内一人死亡。
模拟测试时，扮演肇事车辆角色的Waymo汽车遵守限速规定，且始终在所在车道上行驶，因此并未发生碰撞事故；而当其顶替被撞汽车角色，需要对迎面而来的越线车辆采取行动时， Waymo自动驾驶汽车检测到对方正在越过中线后，及时刹车并往左稍微偏移了一点，让超速的醉酒司机得以顺利通过并最终驶离道路，避免了两车相撞。
对此， Waymo安全研究主管Trent Victor指出，自动驾驶汽车要避免事故的发生，往往是通过遵守交通规则和负责任的驾驶实现，而非采取极端的行动以避开碰撞，而“Waymo不仅能够进行自主的安全驾驶，还能在对方犯错时做出有效反应” 。
降低被动卷入碰撞事故几率，更显自动驾驶优越性
Waymo的研究指出，当前94%的碰撞事故都是由人为失误导致，而通过使用自动驾驶系统代替人类驾驶员可以改善道路安全。这次的自动驾驶安全研究就是对这一理念的最好佐证。
的确，与包括人类驾驶员在内的其他道路使用者相比， Waymo自动驾驶汽车在作为肇事一方进行模拟测试时，通过采取更加保守安全的驾驶策略、严格遵守交通规则，避开了所有惨烈的车祸结局，表现出了更好的安全性。
不过，如果因此就从Waymo这次的研究中得出“自动驾驶可避免致命事故”的结论，或许还是过于武断。
毕竟，对于需要万亿英里测试里程才能进行有效验证的自动驾驶技术而言， 52次模拟测试的样本量还是太少了，说服力远远不足。
况且，不难想象的是，模拟测试中即使换成人类驾驶员，也能轻易通过遵守规则避免事故的发生。只是人有时会“任性地”打破规则，但根据代码指令行事的机器不会。
相比之下，处于被动状态时的Waymo虽未能做到100%的完美避让，但其展现出的明显优于人类驾驶员的环境感知和预判能力，反而更能体现自动驾驶系统独特的优越性。
如果说人类的优势在于处理问题的灵活性，那么自动驾驶系统的优势之一就在于其感知能力的延展性，即可通过多传感器的感知部件，探测到人类可视范围之外的行驶环境信息，同时还能通过“冷静”的计算，对突发状况作出及时的规划和决策，从而降低被动卷入无责任车祸事故中的几率。
美国公路安全保险协会IIHS的一项研究曾指出，汽车发生碰撞主要有五大原因：感觉和感知失误、预判失误、规划和决策失误、执行失误以及丧失驾驶能力。
其中前三项失误，往往是由于驾驶员对行驶环境的不准确判断导致的。
而Waymo在去年发布的第五代自动驾驶汽车系统Waymo Driver ，可以通过其搭载的激光雷达、远距摄像头等传感器以及360度视觉系统，有效减少视觉盲点，帮助汽车发现500米开外的行人和标志，同时还能对物体速度进行检测。
换言之，若Waymo的自动驾驶系统运转良好，完全可以通过准确的感知分析，避免因无法识别潜在危险的感知失误、对其他车辆行驶速度的预判失误等原因导致的碰撞事故。
意义在于提高公众对自动驾驶的信赖
不过，尽管以Waymo为代表的一众自动驾驶公司反复强调，自动驾驶系统比人类驾驶员更加安全可靠，当前公众对其技术的接受度和信赖度仍然不算高，尤其是Waymo所在的美国。
2018年美国汽车协会（AAA）曾发起的一项调查显示，受当时Uber和特斯拉自动驾驶致人死亡事件的影响，有73%的受访者表示不敢乘坐自动驾驶汽车。其中，曾对自动驾驶技术接受度最高的20岁到37岁的群体中，也有64%的受访者表示害怕乘坐自动驾驶汽车。
2020年，美国自动驾驶汽车教育协会（PAVE）的一项调查则表明，约有48%的人表示永远不会乘坐Robotaxi或Robobus ，且仅有34%的受访者认为自动驾驶利大于弊。
值得注意的是，在PAVE的这项调查中， 87%的人对此前Uber和特斯拉的自动驾驶事故一无所知，而他们不信任自动驾驶的主要原因是从未亲身体验过这项技术。
与之相对应的是，另外一些已经使用过高级辅助驾驶系统ADAS的受访者更倾向于支持自动驾驶。
特别需要指出的是，其中有60%的受访者表示，如果能够更好地了解自动驾驶技术的工作原理，他们也许会对自动驾驶汽车产生更大的信任感。
深谙这一点的Waymo早在去年10月公开发布了一份《Waymo公共道路安全性能数据》（Waymo Public Road Safety Performance Data），首次披露了与自动驾驶汽车碰撞事故有关的详细数据。
报告显示，在2019年1月到2020年9月共21个月的时间范围内， Waymo的自动驾驶车辆共行驶了六百多万英里，期间共发生了47起碰撞或轻微接触事故，其中18起为现实事故，另外29起则是在模拟器中发生的事故。
和此次并未实现100%避免车祸事故的模拟测试研究一样，报告在公开了自动驾驶项目进度的同时，也在一定程度上暴露了自动驾驶技术并不完美的表现。
不过，按照心理学的说法，或许适当地暴露“不那么安全”的敏感数据，反而能让公众逐步建立耐受性，逐渐减轻其对自动驾驶技术的应激反应和怀疑。
Waymo坚信通过共享、公开这些敏感的自动驾驶数据，提高技术的透明度，能够帮助公众建立对自动驾驶安全性能的认知，并逐步增强公众对自动驾驶汽车的信心。
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