盤點2年近10起自動駕駛事故：半數以上事故非自動駕駛系統過錯

7月4日，百度人工智能開發者大會宣布，全球首款L4級量產自動駕駛公交車“Apolon”正式量產。Apolon將首先用于工廠和公園等有限場景，然后在北京、雄安、深圳平潭、碧桂園和日本東京進行商業化。然而，業內存在許多疑慮。L4級載人自動駕駛汽車真的具備在開放道路上行駛的條件嗎？系統的安全性有保障嗎？L4級自動駕駛汽車是否存在安全隱患？自動駕駛的安全性再次引起了人們的熱議。盡管3月份的優步事件是世界上第一起行人因自動駕駛而死亡的事故，但這并不是第一起與自動駕駛有關的交通事故。自動駕駛的安全性一直是公眾關注的焦點。長期以來，公眾普遍質疑自動駕駛的安全性，任何麻煩都會引起外界的關注。美國汽車協會的調查結果顯示，任何涉及自動駕駛汽車的事故都可能動搖用戶對自動駕駛汽車信任。但是，這些安全事故真的是由自動駕駛系統引起的嗎？公開資料顯示，億歐汽車并未全面統計2016年至2018年6月國際范圍內發生的自動駕駛道路交通事故數量，總數不足10起，如下圖所示：

每一次自動駕駛安全事故的背后，其實都暴露出整個自動駕駛生態系統的規模。對于這一系列的安全事故，自動駕駛技術確實難辭其咎，但它并不是事故的唯一原因。在這些事故中可能還有其他“幫兇”。億歐汽車統計了自2016年以來自動駕駛汽車的交通安全事故，其中L3級以上的汽車為測試車。從表中可以看出，并不是每一起事故都主要由自動駕駛汽車引起。億歐汽車通過分析自動駕駛汽車主要責任的幾起事故發現，問題的核心在于：1。無論是測試車還是生產車，自動駕駛技術仍然存在缺陷，決策系統也不完善，無法應對一些突發情況；2.對于量產車，車企夸大了量產車的“輔助駕駛系統”，導致用戶對“輔助駕駛”和“全自動駕駛系統”的概念混淆，從而誤導了用戶的使用方式；

3.對于測試車輛，車上的安全員注意力不集中或操作失誤，導致技術不成熟的測試車輛發生事故。自動駕駛技術尚不成熟，企業難辭其咎。事實上，無人駕駛技術還遠未成熟。億歐汽車從汽車部發布的2018年自動駕駛年度報告中發現了這一點（特斯拉沒有提交數據）。

數據結果顯示，Waymo是目前最好的自動駕駛儀，每8.95萬公里就需要一次手動干預（如果沒有手動干預，可能會發生事故），而根據美國交通安全部門的統計，只有當人類平均行駛25萬公里時，才會發生事故。由此可見，無人駕駛技術還有很長的路要走。無人駕駛的安全問題，特別是高級別的無人駕駛安全問題需要特別關注，人們對無人駕駛安全的擔憂并非沒有道理。盡管在大多數汽車駕駛交通事故中，汽車公司指出他們不需要承擔主要責任，被撞車輛的非法駕駛和駕駛員的非法操作是大多數汽車駕駛事故的原因，但在一些汽車駕駛事故中，車企也承認汽車駕駛技術仍然存在缺陷。優步內部表示，2018年3月發生的優步無人車撞死行人事件可能與優步自動駕駛系統中負責決定如何應對傳感器檢測到的物體的軟件有關。優步一直在努力提高自動駕駛汽車的性能和體驗，減少對路況中“假陽性”物體（如漂浮的塑料袋）的反應，導致系統對汽車周圍的物體不“敏感”。此外，Waymo和特斯拉也承認，自動駕駛系統并不完善，路況分析的錯誤是導致一些安全事故的主要原因。生產汽車仍處于“輔助駕駛”階段，用戶概念模糊。2014年，SAEInternational發布了自動駕駛的六級分類系統。美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）于2016年9月開始采用SAE分類標準。目前，SAE已成為自動駕駛研究的主流分類標準。

SAE標準將自動駕駛技術分為0~6個級別。從分類表中可以看出，L1和L2的功能非常有限，大部分駕駛都需要人工駕駛。事實上，它們只是一個“輔助駕駛系統”。目前，生產車輛都處于從L2到L3的過渡階段，仍需要駕駛員的干預和控制。即使他們達到了L3級別，大多數操作都是由車輛自動完成的，人類駕駛員也需要在緊急情況下保持注意力。然而，一些企業夸大了這種“輔助駕駛系統”，誤導了用戶的使用方式，使駕駛員過于依賴自動駕駛系統，在事故中放棄對汽車的控制，不關心路況。2016年10月，德國交通部要求特斯拉汽車公司停止為其電動汽車的“自動駕駛”功能做廣告，認為這可能意味著駕駛員不需要集中注意力。另一方面，即使是高水平的自動駕駛汽車也仍處于測試完善階段。車上的安全員負責處理緊急情況下的突發問題，可以避免因安全員注意力不集中而導致的事故。因此，必須對安全員的行為準則有嚴格的要求和標準，以防止此類情況再次發生。自動駕駛的發展還有很長的路要走。2016年，蘭德公司（RAND Corporation）2016建立了一個模型，預測當自動駕駛比人類駕駛安全90%時，人們會認為自動駕駛系統比人類駕駛更安全。關于自動駕駛的負面聲音一直大于正面聲音，一些正面聲音甚至會被掩蓋和忽視。特斯拉創始人馬斯克曾表示，媒體只關注特斯拉的交通事故，忽視了自動駕駛的積極一面，以降低交通事故的概率。自動駕駛確實可以避免許多人為因素造成的事故（例如肥胖……

e駕駛和酒后駕駛）。著名音樂制作人、DJ、特斯拉車主Anton Zaslavsk（藝名Zedd）今年6月1日在推特上分享了特斯拉自動駕駛系統救了他的命。澤德說，他有一次半夜在高速公路上開車時睡著了（自動駕駛功能打開了），但特斯拉自動駕駛儀的嘟嘟聲和關閉音樂提醒聲把他吵醒了。由于人們特別關注自動駕駛的發展，幾乎每一起自動駕駛事故都會被報道。無論情況是否嚴重，無論自動駕駛車輛是否是錯誤的一方，相關事故都會給每個人對自動駕駛安全的態度增加一些焦慮值。盡管目前的自動駕駛技術可以幫助人類駕駛員駕駛，使人類駕駛更安全，但尚未達到人類無法控制汽車操作權的地步。自動駕駛還有很長的路要走，從多方面、辯證的角度看待這項技術非常重要。從用戶的角度來看，人們需要提高對自動駕駛的理解，積極了解相關技術，明確“輔助駕駛系統”和“自動駕駛系統”的概念以及系統應用的有限場景；要謹慎對待車企的宣傳，客觀了解自動駕駛技術的實際發展和應用，按照系統運行的要求駕駛，不要盲目關注負面新聞，忽視這項技術的進步和引領行業的變化。7月4日，百度人工智能開發者大會宣布，全球首款L4級量產自動駕駛公交車“Apolon”正式量產。Apolon將首先用于工廠和公園等有限場景，然后在北京、雄安、深圳平潭、碧桂園和日本東京進行商業化。然而，業內存在許多疑慮。L4級載人自動駕駛汽車真的具備在開放道路上行駛的條件嗎？系統的安全性有保障嗎？L4級自動駕駛汽車是否存在安全隱患？自動駕駛的安全性再次引起了人們的熱議。盡管3月份的優步事件是世界上第一起行人因自動駕駛而死亡的事故，但這并不是第一起與自動駕駛有關的交通事故。自動駕駛的安全性一直是公眾關注的焦點。長期以來，公眾普遍質疑自動駕駛的安全性，任何麻煩都會引起外界的關注。美國汽車協會的調查結果顯示，任何涉及自動駕駛汽車的事故都可能動搖用戶對自動駕駛汽車信任。但是，這些安全事故真的是由自動駕駛系統引起的嗎？公開資料顯示，億歐汽車并未全面統計2016年至2018年6月國際范圍內發生的自動駕駛道路交通事故數量，總數不足10起，如下圖所示：

每一次自動駕駛安全事故的背后，其實都暴露出整個自動駕駛生態系統的規模。對于這一系列的安全事故，自動駕駛技術確實難辭其咎，但它并不是事故的唯一原因。在這些事故中可能還有其他“幫兇”。億歐汽車統計了自2016年以來自動駕駛汽車的交通安全事故，其中L3級以上的汽車為測試車。從表中可以看出，并不是每一起事故都主要由自動駕駛汽車引起。億歐汽車通過分析自動駕駛汽車主要責任的幾起事故發現，問題的核心在于：1。無論是測試車還是生產車，自動駕駛技術仍然存在缺陷，決策系統也不完善，無法應對一些突發情況；2.對于量產車，車企夸大了量產車的“輔助駕駛系統”，導致用戶對“輔助駕駛”和“全自動駕駛系統”的概念混淆，從而誤導了用戶的使用方式；

3.對于測試車輛，車上的安全員注意力不集中或操作失誤，導致技術不成熟的測試車輛發生事故。自動駕駛技術尚不成熟，企業難辭其咎。事實上，無人駕駛技術還遠未成熟。億歐汽車從汽車部發布的2018年自動駕駛年度報告中發現了這一點（特斯拉沒有提交數據）。

數據結果顯示，Waymo是目前最好的自動駕駛儀，每8.95萬公里就需要一次手動干預（如果沒有手動干預，可能會發生事故），而根據美國交通安全部門的統計，只有當人類平均行駛25萬公里時，才會發生事故。由此可見，無人駕駛技術還有很長的路要走。無人駕駛的安全問題，特別是高級別的無人駕駛安全問題需要特別關注，人們對無人駕駛安全的擔憂并非沒有道理。盡管在大多數汽車駕駛交通事故中，汽車公司指出他們不需要承擔主要責任，被撞車輛的非法駕駛和駕駛員的非法操作是大多數汽車駕駛事故的原因，但在一些汽車駕駛事故中，車企也承認汽車駕駛技術仍然存在缺陷。優步內部表示，2018年3月發生的優步無人車撞死行人事件可能與優步自動駕駛系統中負責決定如何應對傳感器檢測到的物體的軟件有關。優步一直在努力提高自動駕駛汽車的性能和體驗，減少對路況中“假陽性”物體（如漂浮的塑料袋）的反應，導致系統對汽車周圍的物體不“敏感”。此外，Waymo和特斯拉也承認，自動駕駛系統并不完善，路況分析的錯誤是導致一些安全事故的主要原因。生產汽車仍處于“輔助駕駛”階段，用戶概念模糊。2014年，SAEInternational發布了自動駕駛的六級分類系統。美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）于2016年9月開始采用SAE分類標準。目前，SAE已成為自動駕駛研究的主流分類標準。

SAE標準將自動駕駛技術分為0~6個級別。從分類表中可以看出，L1和L2的功能非常有限，大部分駕駛都需要人工駕駛。事實上，它們只是一個“輔助駕駛系統”。目前，生產車輛都處于從L2到L3的過渡階段，仍需要駕駛員的干預和控制。即使他們達到了L3級別，大多數操作都是由車輛自動完成的，人類駕駛員也需要在緊急情況下保持注意力。然而，一些企業夸大了這種“輔助駕駛系統”，誤導了用戶的使用方式，使駕駛員過于依賴自動駕駛系統，在事故中放棄對汽車的控制，不關心路況。2016年10月，德國交通部要求特斯拉汽車公司停止為其電動汽車的“自動駕駛”功能做廣告，認為這可能意味著駕駛員不需要集中注意力。另一方面，即使是高水平的自動駕駛汽車也仍處于測試完善階段。車上的安全員負責處理緊急情況下的突發問題，可以避免因安全員注意力不集中而導致的事故。因此，必須對安全員的行為準則有嚴格的要求和標準，以防止此類情況再次發生。自動駕駛的發展還有很長的路要走。2016年，蘭德公司（RAND Corporation）2016建立了一個模型，預測當自動駕駛比人類駕駛安全90%時，人們會認為自動駕駛系統比人類駕駛更安全。關于自動駕駛的負面聲音一直大于正面聲音，一些正面聲音甚至會被掩蓋和忽視。特斯拉創始人馬斯克曾表示，媒體只關注特斯拉的交通事故，忽視了自動駕駛的積極一面，以降低交通事故的概率。自動駕駛確實可以避免許多人為因素造成的事故（例如肥胖……

e駕駛和酒后駕駛）。著名音樂制作人、DJ、特斯拉車主Anton Zaslavsk（藝名Zedd）今年6月1日在推特上分享了特斯拉自動駕駛系統救了他的命。澤德說，他有一次半夜在高速公路上開車時睡著了（自動駕駛功能打開了），但特斯拉自動駕駛儀的嘟嘟聲和關閉音樂提醒聲把他吵醒了。由于人們特別關注自動駕駛的發展，幾乎每一起自動駕駛事故都會被報道。無論情況是否嚴重，無論自動駕駛車輛是否是錯誤的一方，相關事故都會給每個人對自動駕駛安全的態度增加一些焦慮值。盡管目前的自動駕駛技術可以幫助人類駕駛員駕駛，使人類駕駛更安全，但尚未達到人類無法控制汽車操作權的地步。自動駕駛還有很長的路要走，從多方面、辯證的角度看待這項技術非常重要。從用戶的角度來看，人們需要提高對自動駕駛的理解，積極了解相關技術，明確“輔助駕駛系統”和“自動駕駛系統”的概念以及系統應用的有限場景；要謹慎對待車企的宣傳，客觀了解自動駕駛技術的實際發展和應用，按照系統運行的要求駕駛，不要盲目關注負面新聞，忽視這項技術的進步和引領行業的變化。

標簽：特斯拉北京發現

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