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《自動(dòng)駕駛汽車(chē)交通安全白皮書(shū)》發(fā)布，為行業(yè)「安全觀(guān)」打造樣板

2021-12-16 20:58:49·  來(lái)源：新智駕  作者：丁一  
　
作者 | 丁一編輯 | 文靚或許沒(méi)有人預(yù)料到，自動(dòng)駕駛技術(shù)會(huì)如此快速出現(xiàn)在普通群眾的日常生活。 2021年，相關(guān)政策不斷開(kāi)放，全國(guó)多地出現(xiàn)Robotaxi試運(yùn)營(yíng)服務(wù)，部
作者 | 丁一
編輯 | 文靚
或許沒(méi)有人預(yù)料到，自動(dòng)駕駛技術(shù)會(huì)如此快速出現(xiàn)在普通群眾的日常生活。
2021年，相關(guān)政策不斷開(kāi)放，全國(guó)多地出現(xiàn)Robotaxi試運(yùn)營(yíng)服務(wù)，部分車(chē)企緊跟行業(yè)趨勢(shì)，推出具備一定等級(jí)自動(dòng)駕駛功能的量產(chǎn)車(chē)型。自動(dòng)駕駛行業(yè)，因技術(shù)不斷接近應(yīng)用落地而歡欣鼓舞。
不過(guò)，自動(dòng)駕駛技術(shù)仍為新興事物，因缺乏對(duì)其深入了解，人們由此產(chǎn)生不同的看法：
其中一種認(rèn)為，自動(dòng)駕駛的安全性遠(yuǎn)高于人類(lèi)手動(dòng)駕駛，可以放心信任自動(dòng)駕駛技術(shù)，不過(guò)因此發(fā)生不少人類(lèi)未控制車(chē)輛行駛而導(dǎo)致的悲劇；另一種則因具備一定等級(jí)的自動(dòng)駕駛車(chē)輛出現(xiàn)車(chē)禍，而認(rèn)為自動(dòng)駕駛技術(shù)的安全性遠(yuǎn)低于人類(lèi)駕駛，甚至對(duì)其產(chǎn)生恐懼心理。
事實(shí)上，以上觀(guān)點(diǎn)大多數(shù)僅基于少量案例得出，難免有失偏頗。
而近日，由中汽中心、同濟(jì)大學(xué)、百度三方共同完成的《自動(dòng)駕駛汽車(chē)交通安全白皮書(shū)》正式發(fā)布。該白皮書(shū)結(jié)合自動(dòng)駕駛汽車(chē)交通安全相關(guān)政策法規(guī)、安全技術(shù)、當(dāng)前中國(guó)道路交通事故情況下自動(dòng)駕駛與人類(lèi)駕駛汽車(chē)的安全性對(duì)比，分析自動(dòng)駕駛汽車(chē)的交通安全性。大量的事實(shí)與數(shù)據(jù)支撐，為白皮書(shū)增強(qiáng)科學(xué)性及說(shuō)服力。
新智駕嘗試通過(guò)《自動(dòng)駕駛汽車(chē)交通安全白皮書(shū)》內(nèi)的數(shù)據(jù)與案例，揭開(kāi)自動(dòng)駕駛的真實(shí)面紗。

減少八成人為事故
交通運(yùn)輸工具的革新，一定程度上推動(dòng)人類(lèi)現(xiàn)代社會(huì)加速發(fā)展。
自世界上第一輛汽車(chē)于1886年的1月29日誕生以來(lái)，個(gè)人的足跡借助汽車(chē)不斷延伸，生產(chǎn)資料之間的流通更為暢通，汽車(chē)也使得人們之間的聯(lián)系緊密頻繁。
不過(guò)，在人類(lèi)掌握控制權(quán)的汽車(chē)駕駛過(guò)程中，各種因素導(dǎo)致一樁樁車(chē)禍隨時(shí)發(fā)生。
根據(jù)世界衛(wèi)生組織《2018年全球道路安全現(xiàn)狀報(bào)告》統(tǒng)計(jì)，全球每年約有135萬(wàn)人死于道路交通事故，相當(dāng)于每24秒就有1人因交通事故喪命，另約2000萬(wàn)至5000萬(wàn)人受到非致命傷害。如今，道路交通傷害已經(jīng)成為全球第八大死因。
我國(guó)的交通事故現(xiàn)狀同樣嚴(yán)峻。根據(jù)公安部交通管理局《道路交通事故統(tǒng)計(jì)年報(bào)》統(tǒng)計(jì)，2017-2019年我國(guó)交通事故年均發(fā)生23.19萬(wàn)次，年均死亡人數(shù)達(dá)6.3萬(wàn)人，另有24萬(wàn)人受到非致命傷害。
通過(guò)國(guó)內(nèi)最大的道路交通數(shù)據(jù)庫(kù)CIDAS，《自動(dòng)駕駛汽車(chē)交通安全白皮書(shū)》篩選出2011年至2021年因乘用車(chē)導(dǎo)致的6967場(chǎng)事故，發(fā)現(xiàn)約81.5%的乘用車(chē)事故致因是駕駛員人為因素導(dǎo)致。其中，約79.9%是由于駕駛?cè)酥饔^(guān)錯(cuò)誤導(dǎo)致事故發(fā)生，約20.1%是由于駕駛?cè)四芰κ芟迣?dǎo)致事故發(fā)生。
具體而言，由駕駛?cè)酥饔^(guān)錯(cuò)誤導(dǎo)致事故發(fā)生的詳細(xì)原因可分為未按規(guī)定讓行、車(chē)速過(guò)快、違規(guī)使用車(chē)道、酒駕、違反交通信號(hào)以及疲勞駕駛。其中，未按規(guī)定讓行占比高達(dá)43.4%。而由于駕駛?cè)四芰κ芟迣?dǎo)致事故發(fā)生的原因可細(xì)分為未留意其他交通參與者的行為、沒(méi)有保持安全距離、駕駛熟練度低、其它錯(cuò)誤駕駛行為。
觀(guān)察以上乘用車(chē)事故原因可以發(fā)現(xiàn)，絕大部分事故原因與“人”的違規(guī)緊密相關(guān)。若將自動(dòng)駕駛技術(shù)替代人類(lèi)駕駛者，交通事故率或?qū)@著降低。
根據(jù)國(guó)外機(jī)構(gòu)Eno Centre for Transportation研究顯示，如果美國(guó)公路上90%的汽車(chē)轉(zhuǎn)變成自動(dòng)駕駛汽車(chē)，車(chē)禍數(shù)量將從600萬(wàn)起降至130萬(wàn)起，死亡人數(shù)從3.3萬(wàn)人降至1.13萬(wàn)人。
這一數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，部分原因或建立在自動(dòng)駕駛汽車(chē)通過(guò)車(chē)路協(xié)同技術(shù)及多傳感器融合，對(duì)周?chē)h(huán)境的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)獲取和識(shí)別，進(jìn)而對(duì)其他交通參與者及時(shí)采取相應(yīng)措施。
綜合CIDAS數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，下圖為分別由人類(lèi)駕駛員及自動(dòng)駕駛控制的車(chē)輛在碰撞前1.0秒時(shí)刻，其探測(cè)范圍為30°、45°和60°的行人重心分布。相較于人類(lèi)駕駛汽車(chē)的能力受限，自動(dòng)駕駛感知功能可提前發(fā)現(xiàn)90%以上可能導(dǎo)致事故的情況。


此外，不受疲勞和情緒影響的自動(dòng)駕駛汽車(chē)，其相對(duì)完善的決策規(guī)劃能確保車(chē)輛按照交規(guī)行駛，這意味著自動(dòng)駕駛汽車(chē)正常行駛時(shí)能夠完全減少人類(lèi)駕駛的主觀(guān)錯(cuò)誤，即人類(lèi)駕駛80%的事故致因或能夠得到有效的避免，交通安全將得到較大的提升。
不過(guò)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)無(wú)法完全消除事故，實(shí)現(xiàn)100%的行駛安全。
2020年10月，Waymo發(fā)布《Waymo公共道路安全性能數(shù)據(jù)》白皮書(shū)，首次對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)遇到的碰撞事故進(jìn)行了公開(kāi)探討。該報(bào)告顯示，在約合981萬(wàn)公里的真實(shí)道路行駛過(guò)程中，Waymo自動(dòng)駕駛汽車(chē)一共發(fā)生18起碰撞或輕微接觸事故。
另外，Waymo自動(dòng)駕駛汽車(chē)共發(fā)生29起模擬環(huán)境下的碰撞事故，其主要原因?yàn)槠渌缆方煌▍⑴c者的不合規(guī)行為。
綜合以上數(shù)據(jù)可知，自動(dòng)駕駛安全性遠(yuǎn)高于人類(lèi)，但不等于零事故。

司乘安全多一道屏障
既然自動(dòng)駕駛無(wú)法實(shí)現(xiàn)100%安全，仍需人類(lèi)駕駛員關(guān)注路面情況并及時(shí)介入，那么自動(dòng)駕駛引入汽車(chē)的意義何在？
答案為，自動(dòng)駕駛車(chē)輛在道路行駛時(shí)，可提升交通安全性。
當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)滲透率達(dá)25%、50%、75%、100%時(shí)，將分別減少12%-47%、50%-80%、82%-92%和90%-94%的交通沖突。
雖然交通事故難以避免，但自動(dòng)駕駛汽車(chē)可通過(guò)車(chē)路協(xié)同技術(shù)及多傳感器融合，提前感知潛在風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)采取相應(yīng)對(duì)策，由此緩解事故傷亡情況，減少二次事故的碰撞風(fēng)險(xiǎn)。
目前，在全球多家公司數(shù)年的自動(dòng)駕駛汽車(chē)測(cè)試過(guò)程中，自動(dòng)駕駛汽車(chē)相關(guān)事故僅為偶發(fā)事例。截至2020年底，在北京市道路測(cè)試?yán)锍坛?00萬(wàn)公里的企業(yè)中，百度Apollo的測(cè)試車(chē)輛和測(cè)試?yán)锍虜?shù)均為第一，且測(cè)試過(guò)程中未對(duì)其他交通參與者產(chǎn)生不良影響。
除了減少因外界導(dǎo)致的交通事故之外，自動(dòng)駕駛汽車(chē)在設(shè)計(jì)之初便遵循安全為本，通過(guò)安全系統(tǒng)保障乘客的人身安全。
自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全系統(tǒng)可大致分為主安全系統(tǒng)、冗余系統(tǒng)、遠(yuǎn)程云代駕三層安全體系。
主安全系統(tǒng)方面，自動(dòng)駕駛汽車(chē)配有高穩(wěn)定、實(shí)時(shí)性、低時(shí)延的操作系統(tǒng)，其反應(yīng)時(shí)間遠(yuǎn)低于人類(lèi)駕駛員的250毫秒，自動(dòng)駕駛汽車(chē)在應(yīng)對(duì)危險(xiǎn)情況時(shí)可及時(shí)作出反應(yīng)，降低事故發(fā)生可能。
此外，其多傳感器提供的環(huán)境感知能力，配合高精地圖與高精定位的道路、車(chē)輛信息，可將車(chē)輛預(yù)判信息與道路實(shí)際信息交叉驗(yàn)證，確保自動(dòng)駕駛汽車(chē)的可靠性和安全性。

極端天氣影響下的自動(dòng)駕駛汽車(chē)感知
冗余系統(tǒng)方面，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的計(jì)算單元及域控、傳感器、車(chē)輛底盤(pán)等硬件均具備全冗余能力。當(dāng)監(jiān)測(cè)到軟硬件異常狀態(tài)或超出ODD應(yīng)對(duì)能力，自動(dòng)駕駛汽車(chē)便針對(duì)性啟動(dòng)冗余系統(tǒng)，自動(dòng)駕駛功能隨之立即降級(jí)，駕駛員可完全停用自動(dòng)駕駛系統(tǒng)從而安全控制車(chē)輛。
而遠(yuǎn)程云代駕，則為操作人員提供遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)控制自動(dòng)駕駛車(chē)輛的能力。當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)在難以自動(dòng)脫離或是復(fù)雜作業(yè)協(xié)助等場(chǎng)景，單個(gè)操作人員可在5G網(wǎng)絡(luò)的情況下遠(yuǎn)程控制車(chē)輛，使之快速遠(yuǎn)離受困或是危險(xiǎn)區(qū)域，保障乘客的人身安全。
通過(guò)更為精準(zhǔn)的環(huán)境感知，以及更高的安全保護(hù)能力，自動(dòng)駕駛汽車(chē)得以提升交通安全性，減少傷亡事故。

行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)從無(wú)序到有序
隨著汽車(chē)智能化程度不斷提升，輔助駕駛功能甚至自動(dòng)駕駛功能近乎成為未來(lái)量產(chǎn)車(chē)型的標(biāo)準(zhǔn)配置。較高的技術(shù)要求威脅著研發(fā)投入不足，輔助駕駛功能有待完善的主機(jī)廠(chǎng)生存。在此情況下，為標(biāo)榜各自產(chǎn)品高人一等，穩(wěn)住市場(chǎng)份額，部分主機(jī)廠(chǎng)在營(yíng)銷(xiāo)時(shí)紛紛宣稱(chēng)其L2級(jí)輔助駕駛功能，為更高等級(jí)的L4級(jí)、甚至L5級(jí)自動(dòng)駕駛功能。
在某些急功近利的主機(jī)廠(chǎng)鋪天蓋地宣傳下，輔助駕駛被迫披上“自動(dòng)駕駛”外衣，部分用戶(hù)在密集的宣傳攻勢(shì)下高度信任所謂的“自動(dòng)駕駛”功能，由此而引發(fā)一場(chǎng)場(chǎng)人間慘案。此時(shí)的部分主機(jī)廠(chǎng)則見(jiàn)機(jī)迅速撕下偽裝，冤天屈地聲稱(chēng)無(wú)辜。也正因此，相對(duì)謹(jǐn)慎推進(jìn)技術(shù)的自動(dòng)駕駛行業(yè)卻集體染上陰霾。
而《自動(dòng)駕駛汽車(chē)交通安全白皮書(shū)》的發(fā)布，發(fā)揮著正本清源之功用，自動(dòng)駕駛行業(yè)亟需此類(lèi)客觀(guān)科學(xué)的科普性資料，傳遞正確的自動(dòng)駕駛知識(shí)。
當(dāng)用戶(hù)懂得如何辨別輔助駕駛與自動(dòng)駕駛，明確何時(shí)正確啟用輔助駕駛之后，相關(guān)事故也將相應(yīng)減少。在更為良好的輿論環(huán)境下，自動(dòng)駕駛的技術(shù)應(yīng)用落地或?qū)⒏鼮轫槙场?/span>
另一方面，《自動(dòng)駕駛汽車(chē)交通安全白皮書(shū)》詳盡闡述政策對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)在安全性方面的嚴(yán)格要求，以及包括百度Apollo在內(nèi)的自動(dòng)駕駛玩家對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)的多重安全冗余。
以安全為第一性的自動(dòng)駕駛汽車(chē)，其在車(chē)輛設(shè)計(jì)之初便遵循功能安全和預(yù)期功能安全的要求和設(shè)計(jì)思路，通過(guò)核心算法策略設(shè)計(jì)、硬件和軟件冗余安全設(shè)計(jì)、遠(yuǎn)程云代駕技術(shù)、全流程測(cè)試驗(yàn)證技術(shù)等提升自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全性。
從系統(tǒng)設(shè)計(jì)到實(shí)際運(yùn)行，自動(dòng)駕駛汽車(chē)已構(gòu)筑三層安全系統(tǒng)，遠(yuǎn)比人類(lèi)駕駛更為齊全。藉由此，《自動(dòng)駕駛汽車(chē)交通安全白皮書(shū)》的發(fā)布可一定程度打消人們對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)是否安全的憂(yōu)慮與懷疑，促使更多普通群眾體驗(yàn)自動(dòng)駕駛服務(wù)，進(jìn)而降低自動(dòng)駕駛汽車(chē)的推廣成本。
更為重要的是，《自動(dòng)駕駛汽車(chē)交通安全白皮書(shū)》并未刻意回避自動(dòng)駕駛汽車(chē)相關(guān)事故，而是如實(shí)羅列并細(xì)致分析事故原因。通過(guò)一件件真實(shí)事件，證明自動(dòng)駕駛并非完全安全的客觀(guān)事實(shí)，降低普通群眾對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)過(guò)高的心理預(yù)期。

Uber自動(dòng)駕駛汽車(chē)與二輪車(chē)事故
某種程度上，主動(dòng)披露自動(dòng)駕駛事故案例也使得社會(huì)大眾對(duì)于自動(dòng)駕駛的寬容度提高，而非相關(guān)事件發(fā)生后，引起公眾一昧指責(zé)技術(shù)缺陷或是引起不必要的技術(shù)恐慌。

總結(jié)
在此次發(fā)布《白皮書(shū)》中，也披露了一起百度Apollo車(chē)輛遭遇的因?yàn)槿祟?lèi)司機(jī)違章駕駛闖紅燈的交通事故。
據(jù)悉，該事件中百度Apollo的測(cè)試車(chē)輛按照交通法規(guī)正常行駛，一輛社會(huì)車(chē)輛突然闖紅燈迎面朝向測(cè)試車(chē)輛而來(lái)，并最終導(dǎo)致雙方車(chē)輛產(chǎn)生了碰撞事故。
如果深究這一場(chǎng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)與人類(lèi)駕駛車(chē)輛碰撞事件誘因，原因在于人類(lèi)司機(jī)違章駕駛破壞交通安全，從而導(dǎo)致碰撞發(fā)生。若排除這一變量，自動(dòng)駕駛汽車(chē)不會(huì)發(fā)生此類(lèi)因違章而引發(fā)的事故。
多場(chǎng)自動(dòng)駕駛相關(guān)事故疊加之后，行業(yè)已經(jīng)歷一輪對(duì)于“自動(dòng)駕駛”定義的反思，社會(huì)也進(jìn)一步了解何為自動(dòng)駕駛。
不過(guò)，主機(jī)廠(chǎng)在互聯(lián)網(wǎng)上爆發(fā)的“反思潮”既迅速又短暫，其影響力鞭長(zhǎng)莫及且難以持續(xù)，無(wú)法系統(tǒng)性改變公眾對(duì)于自動(dòng)駕駛的錯(cuò)誤認(rèn)知。
而一份由多個(gè)科研機(jī)構(gòu)及行業(yè)頭部公司聯(lián)合完成的自動(dòng)駕駛白皮書(shū)，通過(guò)結(jié)合政策、技術(shù)、應(yīng)用等多個(gè)方面解釋自動(dòng)駕駛，正是還“被妖魔化”的自動(dòng)駕駛真實(shí)面貌的最佳載體，其影響力與權(quán)威性不可同日而語(yǔ)。
由中汽中心、同濟(jì)大學(xué)、百度三方共同努力的《自動(dòng)駕駛汽車(chē)交通安全白皮書(shū)》已經(jīng)發(fā)布，在自動(dòng)駕駛技術(shù)趨向技術(shù)應(yīng)用新階段的時(shí)機(jī)，其對(duì)于自動(dòng)駕駛行業(yè)的正面作用或?qū)⒂l(fā)明顯。
自動(dòng)駕駛技術(shù)仍在穩(wěn)步向前發(fā)展，期待更多如《自動(dòng)駕駛汽車(chē)交通安全白皮書(shū)》般的事物出現(xiàn)，為行業(yè)滌蕩污濁，還原真貌，推動(dòng)技術(shù)良性發(fā)展。 
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