3、桥面：桥面的危险在哪 ， 知道吗？冬天 ， 冰雪！冬天 ， 路面上都没有积雪 ， 但是桥面上没准就有！原理也很容易理解 ， 路上的积雪因为受到大地的热量辐射 ， 会更快地融化 。 而桥面上因为离开了大地 ， 悬于空中 ， 所以冰雪停留的时间也会更长 。 所以 ， 在冬天过桥的时候 ， 提前减速 ， 做好过冰雪路面的准备 。 有时候积雪化冻甚至会形成薄冰 ， 附着力极低 ， 握住方向盘 ， 稳住油门 ， 不要刹车不要刹车不要刹车！
4、高速出口或服务区前：前面已经提到了 ， 难免会有人大意错过路口 ， 会下意识踩一脚刹车 。 甚至还有没溜的 ， 打算横叉几条车道出去 ， 很多严重的交通事故都是这样造成的 。 所以 ， 在经过出口前 ， 最好并至左侧车道 ， 保持足够的车距 ， 防止前车突然急刹 。 另外 ， 自己要下道的时候 ， 也要提前并道 。 建议上高速你认识路也把导航打开 ， 提示的确有用 。
5、任何指示牌：高速上 ， 没有一处指示牌是没有用的！前方落石 ， 你就要做好减速急刹的准备 ， 前方道路变窄 ， 前方施工……都是要提前注意的 。 甚至 ， 导航的前方道路拥堵 ， 也是一个警示信号 ， 你提前减速 ， 永远比临近时的一脚急刹安全 。
市区行驶 ， 开个四五个小时你不会觉得累 ， 但是在高速上 ， 两个小时以后就会有疲劳感了 。 因为高速上的每一秒都需要专注 ， 都需要提高警惕 。 就我个人而言 ， 高速行驶时 ， 大脑一直在不停地做预演 ， 我的前后左右有那些车辆 ， 什么速度 ， 那些车大概在几秒钟之后与我有交集 ， 那些车会威胁到我的安全 ， 都会纳入计算 。 比如说我在左侧车道 ， 右前方一辆匀速大货 ， 这时候右后方一辆小车迅速逼近 ， 如果我判断按照当前速度 ， 我们会同时追上大货 ， 那就会形成危险 。 所以我会提前改变速度 ， 或者一脚油门提前超越大货 ， 并让出快车道 ， 或者根据情况减速 ， 让后车先超车 。 避免在事到临头临时应变 ， 将危险消弭于无形 。
防御性驾驶 ， 永远不要在跟车60米的时候急刹 ， 提前预判 ， 提前部署 。
彩蛋：未来畅想相对于城市道路 ， 高速的危险性和死亡率都要高得多 。 而且 ， 高速路况相对简单 ， 不像市区内 ， 有行人、自行车、宠物等道路交通参与者 ， 甚至 ， 高速上每一辆车都可以被定位 。 这不恰好是自动驾驶的用武之地吗？
或者 ， 我们在普及自动驾驶的时候 ， 可以从高速公路上开始 ， 一来是在高速上 ， 注意力需要高度集中 ， 这方面人脑的确不如电脑 。 二来是高速上的路况相对简单 ， 适合AI的工作环境 。 目前自动驾驶都是以车辆为主体 ， 通过摄像头和激光雷达、毫米波雷达来获取路况信息 ， 在经过AI计算来决定如何控制车辆 。
而在高速上 ， 因为路线是固定的 ， 车速也是相对固定的 ， 而且每一辆车都可以被定位 ， 那么就可以从云端加以控制 ， 分配路权 。 上高速就是匀速120 ， 大车可定为100 ， 计算每一辆车的轨迹 ， 可以确保所有车辆安全通行 。 如果车上乘客有需求上服务区 ， 或者临时改变行程要下高速 ， 完全可以在导航中设置 ， 信号接入云端 。 哪怕是突然有车辆爆胎 ， 临时停车 ， 也只是重新分配一下路权而已 。
这样一来 ， 高速上将没有超速 ， 没有频繁并道 ， 没有慢车占用快车道 ， 没有速度快慢 。 甚至在施工修路的时候 ， 都可以不受影响 。
现在车辆的自动驾驶已经达到了L2级别 ， 个别车企甚至达到了L3 ， 不过严格来说 ， L2乃至L3级别的自动驾驶在城市道路上作用十分有限 。 毕竟不够智能 ， 难以完美应对复杂路况 。 而在高速上 ， 道路交通参与者少了 ， 而且大家都以相同速度行驶时 ， 路况复杂程度要小很多 ， 正好适合AI来操作 。 而人类驾驶员应对高速路况其实并不擅长 ， 毕竟人是会疲劳 ， 会分神的 。 如果推行自动驾驶的话 ， 我认为高速是一个最好 ， 也是最应该率先尝试的试点 ， 你觉得呢？
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