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盤點(diǎn)2年近10起自動(dòng)駕駛事故:半數(shù)以上事故非自動(dòng)駕駛系統(tǒng)過錯(cuò)

億歐

7月4日,百度AI開發(fā)者大會(huì)上宣布了全球首款L4級量產(chǎn)自動(dòng)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(huì)在北京、雄安、平潭、深圳、碧桂園和日本東京開啟商業(yè)化運(yùn)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(dòng)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(dòng)駕駛車上路是否存在著安全隱患?自動(dòng)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(dòng)駕駛撞死行人事故,卻不是第一起和自動(dòng)駕駛相關(guān)的交通事故。自動(dòng)駕駛的安全問題一直是公眾關(guān)注的焦點(diǎn),一直以來,公眾對自動(dòng)駕駛安全性都存在廣泛質(zhì)疑,一點(diǎn)“風(fēng)吹草動(dòng)”都會(huì)引起外界的重點(diǎn)關(guān)注。

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

圖1

各個(gè)自動(dòng)駕駛安全事故背后,實(shí)際上暴露了整個(gè)自動(dòng)駕駛生態(tài)圈的大小問題。對于這一系列安全事故,自動(dòng)駕駛技術(shù)的確難辭其咎,但卻不是唯一導(dǎo)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(jì)了自2016年以來自動(dòng)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(dòng)駕駛車輛為主要過錯(cuò)方。

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

1、無論是測試車還是量產(chǎn)車,自動(dòng)駕駛技術(shù)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(dǎo)致用戶“輔助駕駛系統(tǒng)”和“完全自動(dòng)駕駛系統(tǒng)”兩者概念混亂,從而誤導(dǎo)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(dǎo)致本就技術(shù)不成熟的測試車輛發(fā)生事故。

自動(dòng)駕駛技術(shù)仍未成熟,企業(yè)難辭其咎

事實(shí)上,無人駕駛技術(shù)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(dòng)駕駛年度報(bào)告窺探到這一點(diǎn)(特斯拉沒有提交數(shù)據(jù))。

圖2

數(shù)據(jù)結(jié)果顯示,目前自動(dòng)駕駛做的最好的Waymo每行駛8.95千公里也需要進(jìn)行一次人工干預(yù)(若不進(jìn)行人工干預(yù)可能會(huì)發(fā)生事故),而據(jù)美國交通安全部門統(tǒng)計(jì),人類平均駕駛25萬公里才會(huì)出一次事故。由此可見,目前無人駕駛技術(shù)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(dān)憂也不無道理。

盡管在絕大部分自動(dòng)駕駛交通事故中,車企都指出己方并不需要負(fù)主要責(zé)任,被撞車輛的違規(guī)行駛、駕駛員的違規(guī)操作才是導(dǎo)致大部分自動(dòng)駕駛事故的原因,但在部分自動(dòng)駕駛事故中,車企方面也承認(rèn)自動(dòng)駕駛技術(shù)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(dòng)駕駛系統(tǒng)中負(fù)責(zé)決定如何對傳感器檢測到的物體做出反應(yīng)的軟件有關(guān)。此前Uber一直試圖讓自動(dòng)駕駛車性能與體驗(yàn)更加完善,減少對路況中“假陽性”物體(如飄動(dòng)的塑料袋)反應(yīng),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(rèn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)不夠完善,對路況分析的錯(cuò)誤是導(dǎo)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(xué)會(huì)(SAEInternational)發(fā)布了自動(dòng)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(biāo)準(zhǔn)。目前,SAE已經(jīng)是自動(dòng)駕駛研究中的主流分類標(biāo)準(zhǔn)。

圖3

SAE標(biāo)準(zhǔn)將自動(dòng)駕駛技術(shù)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(fù)責(zé)大部分駕駛,實(shí)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(dá)到大部分操作由車輛自動(dòng)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(shí)之需。

而部分企業(yè)對這種“輔助駕駛系統(tǒng)”進(jìn)行了夸大宣傳,誤導(dǎo)了用戶的使用方式,使駕駛員過于依賴自動(dòng)駕駛系統(tǒng), 在事故中出現(xiàn)放棄控制汽車控制權(quán)、不關(guān)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(dòng)汽車的“Autopilot”(自動(dòng)駕駛)功能做廣告,認(rèn)為這可能暗示司機(jī)不需要集中注意力。

從另一個(gè)角度講,即使是高級別的自動(dòng)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(zé)任,由于安全員注意力不集中所導(dǎo)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(yán)格的要求和標(biāo)準(zhǔn),杜絕此類情況再次發(fā)生。

自動(dòng)駕駛發(fā)展任重道遠(yuǎn)

美國蘭德公司(RAND Corporation)2016年曾建立模型預(yù)測,當(dāng)自動(dòng)駕駛比人類駕駛安全90%時(shí),人們才會(huì)相信自動(dòng)駕駛系統(tǒng)比人類駕駛安全。

關(guān)于自動(dòng)駕駛的負(fù)面聲音的確一直比正面聲音大,一些正面聲音甚至?xí)谎谏w、忽視。特斯拉創(chuàng)始人馬斯克就曾表態(tài)稱,媒體只關(guān)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(dòng)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(shí)(autopilot功能開啟)睡著了,但特斯拉Autopilot的嗶嗶響聲、并關(guān)掉音樂提醒,使他醒了過來。

由于人們對自動(dòng)駕駛發(fā)展的格外關(guān)注,幾乎每一起自動(dòng)駕駛事故都會(huì)被報(bào)道。無論情況是否嚴(yán)重,自動(dòng)駕駛車輛是否是過錯(cuò)方,相關(guān)事故都會(huì)給大家對自動(dòng)駕駛安全問題的態(tài)度上添幾點(diǎn)焦慮值。

盡管目前自動(dòng)駕駛技術(shù)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(shù)還沒有達(dá)到人類可以不掌控汽車操作權(quán)的地步。自動(dòng)駕駛還有很長的一段路要走,多面、辯證地看待這項(xiàng)技術(shù)十分關(guān)鍵。從用戶層面來講,人們對于自動(dòng)駕駛的認(rèn)知需要提高,主動(dòng)了解相關(guān)技術(shù),明確“輔助駕駛系統(tǒng)”和“自動(dòng)駕駛系統(tǒng)”概念以及系統(tǒng)應(yīng)用的限定場景;既要謹(jǐn)慎看待車企的宣傳,客觀了解自動(dòng)駕駛技術(shù)實(shí)際發(fā)展、應(yīng)用情況,按照系統(tǒng)操作要求駕駛,也不該盲目關(guān)注負(fù)面新聞而忽視該技術(shù)的進(jìn)步與引領(lǐng)的產(chǎn)業(yè)變革。

來源:億歐

本文地址:http://autopag.com/news/qiye/71732

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