IT|对比了全球自动驾驶事故 我们发现了背后的数据与真相
近期的一起车祸因遇难者的知名身份、新兴且火热的辅助驾驶、中国知名车企等因素叠加 , 成为社会各界关注的新闻 , 话题至今仍在发酵 。争论之中 , 有关“祸起辅助驾驶还是自动驾驶”的讨论无疑最为激烈 。根据SAE对自动驾驶等级的划分 , L0级-L2级为“驾驶员支持系统” , L3级-L5级为“自动驾驶系统” 。
其中 , 自动驾驶行业一般将“驾驶员支持系统”称为“辅助驾驶系统” 。
此次事故中 , 很多人已然将事故责任归为车企不当的营销方式、尚未成熟的辅助驾驶技术等 。部分媒体认为 , 仍不安全的辅助驾驶 , 或将导致技术实现难度更高的自动驾驶因此事受到更为严厉的法律约束 。
尽管多位业内人士表示 , 相关部门不会因单一事件而出台针对性政策 , 但业内人士们未意识到在一次次牵扯辅助驾驶的事故之后 , 民众对自动驾驶容忍度及认知或将畸变 。
打开浏览器搜索“自动驾驶” , 充斥着人们对自动驾驶表示担忧的言论 。自动驾驶在大众的眼中正因部分偏颇、夸大的报道而披上危险的外壳 。
结合实际数据、技术原理与行业趋势 , 理性而言:自动驾驶不能100%保证行驶安全 , 也可能出现事故 , 但安全性整体高于人类驾驶水平 。
自动驾驶安全性高于人类
密歇根大学交通研究所报告数据显示 , 全球平均每10万人中 , 约18人因交通事故丧生 , 全球交通事故平均死亡率为0.018% 。
事实上 , 绝大部分的传统交通事故本可避免 。
沃尔沃自1968年坚持对卡车事故进行调查 , 并在2017年发布《欧洲交通数据报告》 。该《报告》对过去50年间欧洲的传统事故类型 , 事故原因等进行分析 。
《报告》指出 , 传统交通事故类型中主要有三种因素导致车祸发生 , 分别为人为因素、环境因素和车辆因素 。其中环境因素和车辆因素占比分别仅为30%和10% , 极大部分因素为人为导致 。
而在其关于提升交通安全性的四条建议中 , 其中三条针对驾驶员提出 。
再看自动驾驶方面 。
在多种传感器的融合下 , 自动驾驶汽车的感知能力远高于人类 , 可避免因视觉盲区或视线不明而导致的事故发生 。
自动驾驶汽车 , 一般搭载由激光雷达、毫米波雷达、车载摄像头等数十个传感器组成的感知系统 , 可360度探测车身四周物体 。
其次 , 自动驾驶汽车在设计之初 , 便已在其系统设定在任何情况下不得违反交通法规 , 一定程度上可避免因违规而导致的车祸 。
根据2020年上半年道路交通事故统计显示 , 造成重大交通事故的五项违法行为分别为:未按规定让行、超速行驶、无证驾驶、机动车逆行、酒后驾驶 。
据统计 , 全世界每年因道路交通事故死亡人数约有125万 , 相当于全球每天有3500人因交通事故死亡 。超速行驶和跟车太近成为人类交通致命事故频发的主因 。
而自动驾驶汽车在排除以上因素之后 , 可极大程度提高行驶安全 。
和大众的直观感受不同 , 自动驾驶的安全性将逐渐高于人类司机 。自动驾驶之所以成立的前提就是安全性会高于人类 , 而自动驾驶最终在未来出行中胜出 , 其关键指标也是安全性高于人类 。
2016年 , 弗吉尼亚理工大学交通运输研究院曾对Waymo自动驾驶汽车从2010年至2015年的路测数据和事故数据进行调查 。结果显示 , 对比传统汽车每行驶一百万英里约发生4.2起事故 , Waymo自动驾驶汽车每百万英里约发生3.2起事故 , 而6年间无人车车队报告的这17起事故 , 却几乎都是人类驾驶的车辆碰撞谷歌无人车而造成的 , 都属于被动事故 。
整体来看 , 作为完全自动驾驶出行的最早入局者 , Waymo自动驾驶汽车事故率从一开始就低于传统汽车 。
从2019年以来 , 全球已经有上百家自动驾驶公司在世界各地的道路测试自动驾驶汽车 , 其中已知发生交通事故的公司仅有Waymo和Uber 。
去年10月 , Waymo主动披露其2019年至2020年前9个月 , 在凤凰城测试自动驾驶汽车的里程和碰撞数据 。在2019年1月至12月期间 , Waymo 的测试车行驶了610万英里 。进入2020年之后 , 其完全自动驾驶汽车行驶了6.5万英里 。
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 。
自动驾驶或将是未来主流出行方式
对于完全自动驾驶何时实现这一疑问 , 尽管业内人士各执己见 , 但他们普遍认为 , 自动驾驶将是未来主流出行方式 。不过 , 这一场景的实现可能因法律法规的出台、技术成熟度、零部件成本降低的时间而充满不确定性 。
【IT|对比了全球自动驾驶事故 我们发现了背后的数据与真相】目前 , 包括政府、企业在内的多个主体试图在多方面推动 , 加速未来的出行方式成为现实 。
比如 , 为了提升自动驾驶汽车的整体安全性 , 减少道路中的未知风险 , 自动驾驶公司们需要对汽车内部架构进行改造 , 使其符合自动驾驶汽车安全合规的要求 。
架构改造是实现自动驾驶的其中一步 , 其中对汽车软硬件进行安全冗余配置则是安全行驶的基础 。
通过配备多套车规级传感器 , 并将热管理系统、线束工程、电源管理系统等提升至车规级 , 可保证即使某一零部件出现故障 , 自动驾驶汽车依然能稳定行驶 , 保证乘客安全 。
在出厂前 , 自动驾驶汽车还将接受震荡冲击测试、高/低温测试、EMC测试等车规级测试 , 确保其在各种极端情况下依然能正常行驶 。
譬如 , 百度Apollo自动驾驶开放平台从开放源代码到无人车的量产 , 期间新增数十万代码 , 其中近50%为保障安全增加 , 从源头提升自动驾驶汽车安全性 。
自动驾驶汽车在行驶中将不可避免遭遇长尾场景 , 在某些时刻中难以作出选择 , 进而可能停止行驶 。此时 , 工作人员将通过“5G云代驾”远程接管自动驾驶汽车 , 在自动驾驶汽车脱离当前场景之后交还驾驶权 。
从汽车设计到真人接管 , 多项措施可将风险降至最低 。
事实上 , 自动驾驶的实现并不单独依靠单车智能 , 车路协同将是提高安全系数的重要补充 。
自动驾驶公司、电信运营商等企业通过与政府合作 , 在区域内的道路两侧部署大量包括传感器在内的多种设备 , 可将路端的信息收集并实时传递至自动驾驶汽车 。
通过车端、路端、云端之间的信息交互 , 可延伸自动驾驶汽车的感知能力 , 为车辆提前做出决策规划提供广泛支持 。
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在安全性得到保证的同时 , 形态各异的自动驾驶汽车们正融入人们的工作、生活中 。
当前 , 车企正试图通过全自研、部分自研、全外购三种方式 , 将智能汽车的L2级自动驾驶升维至L3级以上;自动驾驶公司们则通过投资、合作等方式积极推动L4级自动驾驶汽车量产 。二者的目的一致 , 即解放人类驾驶员 。
届时 , 我们甚至可以预计 , 在大量自动驾驶汽车驰骋的道路中 , 为了保证道路使用者安全 , 人类驾驶车辆或将被限流、限速 , 并被限定在部分交通路网或者逐步退出交通路网 。
目前 , 在部分城市地区如港口、矿区、干线高速、园区 , 甚至城市主干道中 , 自动驾驶车辆已经初步与人类共同工作、混行 。
如百度、元戎启行等自动驾驶公司 , 已在城市道路开启载人的L4级自动驾驶汽车测试和运营 。
自动驾驶汽车在正式行驶前 , 还将通过车载显示屏为乘客普及相关知识 , 教育用户 。
通过自动驾驶出行的体验和教育观念的同步普及 , 自动驾驶汽车正在润物无声地进入人们的日常生活 。
而在行驶中 , 车辆还将通过监视、安全预警等方式提示行人、乘客注意安全 。如百度Apollo近期发布的新一代自动驾驶小巴 , 可通过信号、声音等方式对行人进行安全提示 。
随着人们的对自动驾驶汽车互动的增加 , 其便利性、安全性也将得到体现 。
当大众的认知发生改变 , 并将其视作为生活中不可或缺的一部分后 , 自动驾驶或将正式成为主流出行方式 。
总结
受制于技术成熟度、路网复杂状况、外界人为因素(故意)、突发状况(传感器硬件、网络失效等)等 , 使得自动驾驶的安全风险颇为复杂 。因此 , 从理论上说 , 自动驾驶事故无法百分百消除 。
对此 , 武汉理工大学汽车工程学院副教授、东风汽车公司博士后杨胜兵认为 , 自动驾驶事故是自动驾驶发展过程中必然会出现的问题 , 可通过仿真、行业交流、相互合作、示范园区运行、开放道路运行等环节来不断减少事故次数 。
自动驾驶的本质 , 或许为克服边缘安全风险、去除安全盲区等障碍 , 最终实现其驾驶安全性高于人类驾驶员 。
前景光明 , 道路曲折 。在全球自动驾驶公司们共同努力之下 , 以上问题或将迎刃而解 。
届时 , 自动驾驶或将成为主流 , 交通事故率也将因此极大降低 , 自动驾驶汽车将会安全、平稳、高效地把行人、货物送达目的地这才是未来智能社会的日常 。
目前 , 中国的自动驾驶公司们的整体技术实力排名世界一流水平 。
在2019年加州车辆管理局公布的MPI排名中 , 百度首次超过了waymo , 成为表现最好的企业 , 在排名前十的榜单中 , 有四家是中国企业 。
相比别国 , 中国拥有更复杂的道路交通情况 , 可快速迭代为更领先的自动驾驶技术 。
技术先进、前景广阔、国家支持 , 自动驾驶正成为我国比拼技术、经济 , 甚至国家建设的下一个技术高地 。
然而在少量事故之下 , 部分人群因其狭隘视角而忽视自动驾驶背后巨大的机会 , 甚至频频传出唱衰之音 。
事实上 , 技术并无对错 , 关键在于人们如何使用 。
而对于自动驾驶 , 我们也不能因发展初期的部分事故而全盘否定 , 这无异于因噎废食 。
在全球各国竞赛般提升自动驾驶技术、培育相关产业的热烈氛围下 , 一个属于自动驾驶的未来正在加速演进 。
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