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            自動駕駛的發展才能解決輔助駕駛的安全問題

            2022年08月26日 10:01   來源:紅網   劉遠舉

              輔助駕駛現在已經成為新能源車的常見配置,但事故隨之而來。僅8月份,就有三起車主打開輔助駕駛導致事故,其中一起還造成一人死亡。這引發了輿論對輔助駕駛安全性的質疑。

              目前,普遍采用的自動駕駛技術分級標準,由國際汽車工程師協會(SAE)提出,從L0-L5,分為6級。L0級,為手動駕駛,完全由駕駛員操作。L1級,輔助駕駛,可以幫助駕駛員完成一些駕駛任務,但同時能完成的動作不多,駕駛員需要監控環境,隨時準備接管車輛。其中有代表性的技術有:車道保持系統和巡航控制系統,以及自適應巡航。L3級,條件自動化。在特定環境下,車輛可以實現多個動作,比如自動加速、減速和轉向,無需駕駛員操作,也不需要對車身周圍環境進行監控嗎,但要做好隨時接管車輛的準備。L4級,L5,才能稱得上是自動駕駛。

              特斯拉的Autopilot、蔚來的NOP領航系統、小鵬的XPILOT 3.0等,都屬于L3級的輔助駕駛,而不是自動駕駛。

              這一點從成本上就可以清晰地看出區別,百度的無人駕駛,在車輛之外的自動駕駛軟硬件成本約40多萬,而一輛小鵬整車才20多萬。顯然,自動駕駛與輔助駕駛,不管在技術含量還是成本上,都是完全不一樣的。不過,隨著相關器件的成熟,無人駕駛的成本已經快速下降。近期發布的第六代量產無人車——Apollo RT6,具備城市復雜道路的無人駕駛能力,成本降到了25萬元。

              輔助駕駛的初衷是人機共駕,提供更好、更安全的駕乘體驗,駕車過程中,不能過度信任和依賴駕駛輔助系統,始終要保持注意力與對車輛的控制。然而,雖然輔助駕駛屬于三級自動駕駛系統,消費者卻按照四級甚至五級自動駕駛系統的方式去使用。

              美國權威評測雜志《消費者報告》就認為,特斯拉公司應該停用“Autopilot”中的自動轉向功能,并改名以免誤導車主認為這個系統能夠全自動駕駛。不過,很多時候,消費者并不是不知道,而是人性使然。

              其實,特斯拉也一直強調,啟用Autopilot,用戶也應該將手放在方向盤,關注路況,隨時準備好控制汽車。其他廠商也有類似提示。但是,消費者買到了帶有輔助駕駛,而有些時候,車的確可以“自動開”,自然就會炫一下,低估自動駕駛的風險,雙手脫離方向盤。這些視頻傳到社交媒體上,又進一步在輿論場中形成了錯誤的印象。所以,很多時候,車禍也是由于消費者對輔助駕駛技術的不正確期待與使用。只有輔助駕駛技術存在,就難以避免被錯誤地使用。

              有人質疑自動駕駛技術,說“我們真需要那么多時間在方向盤刷社交媒體,看短視頻嗎”。人性的答案是:是的。

              所以,避免濫用輔助駕駛,一方面要加強法規監管,加強消費者教育,但最終的辦法,只能是快速促進真正的自動駕駛的普及。發展導致的問題,終究只能用發展本身來解決。

              自動駕駛不會是零事故,但出事故的概率會遠遠低于人類駕駛。數據顯示,94%的交通事故是人為原因導致,不安全因素主要包括注意力不集中、決策誤判、疲勞、酒駕等等,自動駕駛可以有效避免這些問題,也能避免對輔助駕駛的過度信任問題。

              一些發達國家早就在為全自動駕駛的發展開綠燈。2018 年,美國就已通過無安全員的自動駕駛路測。今年 3 月,允許無人駕駛公司制造沒有方向盤的無人駕駛汽車。去年5月,德國通過了《自動駕駛法》草案,允許自動駕駛汽車(L4 級)在公共道路上的指定區域內行駛,包括班車、載人汽車、最后一公里人員貨物運輸、非高峰時段運輸需求等。今年4月,英國運輸部對《公路法》進行修改,允許司機在自動駕駛模式下觀看內置屏幕上的與駕駛無關的內容(電視和電影等)。

              中國的自動駕駛領域,政策也不斷開綠燈。7月,北京亦莊自動駕駛出行開始無人化商業試點;8月,《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》施行,明確了不同級別自動駕駛事故的責任主體。同月,重慶、武漢兩地率先發布自動駕駛全無人商業化試點政策,并向百度發放了全國首批無人化示范運營資格,全無人Robotaxi商業化運營第一次沒有了安全員。截至目前,在中國允許進行自動駕駛測試的城市已經有23個,面向公眾提供載人服務的城市有12個。

              8月8日,交通運輸部也公布了《自動駕駛汽車運輸安全服務指南(試行)》,鼓勵在封閉式或交通狀況簡單、條件相對可控、點對點等場景下,使用自動駕駛汽車從事公交、出租客運、普通貨物運輸等經營活動。審慎使用自動駕駛汽車從事道路旅客運輸。在這個頂層設計之下,自動駕駛的發展會更快。

              自動駕駛是一個實踐與提升相互促進的過程,也是一個數據成為生產力的典型行業。神經網絡的一大特點是需要大量的數據去訓練神經網絡,圍棋通過機器對戰的方式學習、圖片識別依靠大量已有的醫療圖片,而在自動駕駛領域,則需要大量的真實路況,比如百度的L4自動駕駛路測里程已突破200萬公里,就是在真實的路況中,接受檢驗、積累數據,訓練人工智能。中國是一個交通大國,汽車保有量、行駛里程的規模大,在數據方面的積累更具優勢。這正是中國從交通大國轉變為交通強國的有力優勢。最終,只有當全自動駕駛替代了輔助駕駛,才能在滿足人性的基礎上,進一步提升安全。

            (責任編輯:鄧浩)

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            自動駕駛的發展才能解決輔助駕駛的安全問題

            2022-08-26 10:01 來源:紅網 劉遠舉
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