[本文首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]隨著人工智能技術(shù)和傳感器技術(shù)的不斷突破，無人駕駛汽車的發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)前所未有的快車道。自動(dòng)駕駛技術(shù)不僅以高速NOA、城市NOA等形式應(yīng)用于乘用車領(lǐng)域，還在快遞、外賣等低速智駕領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了大規(guī)模的商業(yè)化落地。但就在最近，網(wǎng)絡(luò)上流傳出一段視頻，一輛無人駕駛的快遞小車在行駛過程中不慎撞上了一輛電動(dòng)車，而在事故發(fā)生后，車輛竟然沒有及時(shí)停車，而是繼續(xù)將電動(dòng)車拖行前進(jìn)。隨后該無人小車主體涉及企業(yè)回應(yīng)，此次事故系無人車行駛路線剛好途經(jīng)一起事故現(xiàn)場(chǎng)，由于無人車廠商技術(shù)故障，導(dǎo)致本已倒在路邊的電瓶車被無人車拖行，現(xiàn)場(chǎng)沒有人員受傷。

雖然事故可能只是個(gè)別案例，但它引發(fā)了社會(huì)各界對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)安全性的廣泛關(guān)注，也不禁讓我們反思，應(yīng)如何處理人駕駛車輛和系統(tǒng)駕駛車輛同時(shí)在道路上共行的復(fù)雜局面？

為何會(huì)出現(xiàn)這個(gè)事故？

我們必須清晰認(rèn)識(shí)到自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展并非一蹴而就。當(dāng)前，無人駕駛技術(shù)大多還處于試驗(yàn)和局部應(yīng)用階段，只有在限定區(qū)域內(nèi)、特定條件下才能順利行駛，且需要駕駛員做好路況監(jiān)測(cè)工作。而相交成熟的快遞、外賣等領(lǐng)域的低速智駕，應(yīng)用場(chǎng)景則更加局限，只有在工廠物流園區(qū)、校園或小區(qū)內(nèi)行駛，其行駛環(huán)境相對(duì)單一、干擾因素較少，且這類自動(dòng)駕駛汽車均無駕駛員監(jiān)控路況，在發(fā)生事故時(shí)也無法及時(shí)反映。從視頻中可以看到此次事件的發(fā)生地點(diǎn)明顯是處于車流人流密集的公共環(huán)境中。這一事故也暴露出低速智駕在復(fù)雜道路環(huán)境下感知和應(yīng)急處理能力的缺陷，也提醒我們?cè)谧詣?dòng)駕駛技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用之前，應(yīng)當(dāng)充分重視混行階段可能帶來的安全隱患。

在混行階段，人駕駛車輛與自動(dòng)駕駛車輛共同存在，這兩者在駕駛行為和決策機(jī)制上均存在巨大差異。人駕駛車輛依賴駕駛員的經(jīng)驗(yàn)和直覺進(jìn)行判斷，他們往往能夠迅速適應(yīng)復(fù)雜多變的交通狀況，并在遇到突發(fā)情況時(shí)及時(shí)進(jìn)行人為干預(yù)。而自動(dòng)駕駛系統(tǒng)則依賴于預(yù)設(shè)的算法、傳感器數(shù)據(jù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型來感知并決策，它們?cè)谔幚硗话l(fā)性、意外事件時(shí)，可能會(huì)因算法判斷不夠靈活或數(shù)據(jù)采集信息不足而導(dǎo)致延時(shí)反應(yīng)或錯(cuò)誤決策。若當(dāng)前無人駕駛系統(tǒng)對(duì)于道路上出現(xiàn)的非標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)（如突然橫穿馬路的行人、騎行電動(dòng)車的駕駛員、臨時(shí)出現(xiàn)在路中的障礙物等）可能反應(yīng)遲緩，這或許就是導(dǎo)致這次事故發(fā)生的重要原因之一。

進(jìn)一步分析這一事件背后的技術(shù)問題，我們不難發(fā)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車輛在遇到突發(fā)事故時(shí)存在“察覺盲區(qū)”。事故視頻中，快遞小車在撞上電動(dòng)車后并未及時(shí)停車或避讓，反而繼續(xù)前行，很大程度上說明其感知模塊對(duì)異常情況的識(shí)別存在滯后或失誤。據(jù)紅星新聞報(bào)道，其獲得的監(jiān)控顯示，涉事無人快遞車到達(dá)咸陽市一交叉路口等待紅燈，綠燈后車輛準(zhǔn)備起步，但恰有一行人通過斑馬線，涉事無人快遞車減速，等待行人通過后，正常行駛通過路口。車輛行駛至十字路口中間時(shí)，偶遇一輛已倒地的電動(dòng)車，車輛左前輪與電動(dòng)車前輪相撞，又因撞擊角度較“獨(dú)特”，電動(dòng)車前輪卡入涉事無人駕駛車左側(cè)前輪的縫隙。涉事無人駕駛車監(jiān)測(cè)到碰撞后，出現(xiàn)明顯減速，但隨后又提速至正常行駛速度通過路口。也就是說無人小車已經(jīng)察覺到了異常，但因“察覺盲區(qū)”，并未發(fā)現(xiàn)異常情況，才導(dǎo)致拖行電動(dòng)車的情況出現(xiàn)。

當(dāng)前的傳感器技術(shù)主要依賴攝像頭、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)等設(shè)備，它們?cè)诶硐霔l件下能夠很好地捕捉周圍環(huán)境的信息，但在復(fù)雜的天氣、光照以及混雜物體背景下，仍存在信息丟失或誤判的問題。此外，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的決策算法往往依賴于大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，在面對(duì)未知或未曾充分覆蓋的場(chǎng)景時(shí)，算法難以做出恰當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。這種情況下，事故的發(fā)生便是系統(tǒng)在處理突發(fā)情形時(shí)的一個(gè)失誤。

人機(jī)混行安全還存在哪些問題？

無論是低速智駕，還是現(xiàn)階段各車企大規(guī)模宣傳的高階智駕，都不可避免要討論幾個(gè)問題。技術(shù)問題作為落地的關(guān)鍵，一直是各車企和相關(guān)企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)，但技術(shù)落地后，自動(dòng)駕駛與人駕駛車輛混行還涉及到法律、監(jiān)管、社會(huì)倫理等多個(gè)方面。從法律角度來說，自動(dòng)駕駛車輛的責(zé)任歸屬問題就極其復(fù)雜。傳統(tǒng)交通事故中，責(zé)任主體較為明確——駕駛員作為直接操控者，通常需要承擔(dān)主要責(zé)任。而在自動(dòng)駕駛模式下，如果車輛出現(xiàn)故障或算法判斷失誤，是該由汽車制造商、軟件開發(fā)商還是車輛擁有者來承擔(dān)責(zé)任，目前尚缺乏統(tǒng)一的法律解釋和實(shí)操標(biāo)準(zhǔn)。這種法律空白不僅為事故定責(zé)帶來了困擾，同時(shí)也使消費(fèi)者在選擇是否信賴自動(dòng)駕駛技術(shù)時(shí)存有顧慮。智駕最前沿以為，監(jiān)管部門在制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和安全規(guī)范時(shí)，必須對(duì)不同級(jí)別的自動(dòng)駕駛進(jìn)行精細(xì)化的分類管理，確保在混行階段能夠做到有序過渡，而不能盲目追求技術(shù)突破而忽略了基本的交通安全要求。

自動(dòng)駕駛技術(shù)的普及無疑能夠提升交通效率、減少人為失誤，但“被程序”所替代后的駕駛行為，缺乏人駕駛時(shí)的自主判斷能力，尤其是已經(jīng)取消駕駛員的快遞小車、外賣小車，更是在遇到邊緣場(chǎng)景時(shí)無法及時(shí)響應(yīng)。而在高階智駕領(lǐng)域，哪怕還處于L2階段，從要求上需要駕駛員監(jiān)控路況，但部分駕駛員可能因?yàn)椤耙蕾嚒被蜻^度“信賴”系統(tǒng)，而產(chǎn)生放松警惕、缺乏應(yīng)變意識(shí)的現(xiàn)象，這也是現(xiàn)階段自動(dòng)駕駛事故發(fā)生的主要原因。而這種心理上的依賴與懈怠，在人機(jī)混行環(huán)境下將極大增加安全隱患。

總結(jié)

這個(gè)視頻暴露出無人駕駛快遞小車在現(xiàn)實(shí)復(fù)雜場(chǎng)景中存在的技術(shù)漏洞，也引發(fā)我們對(duì)整個(gè)自動(dòng)駕駛生態(tài)系統(tǒng)安全性的深層次反思。對(duì)于自動(dòng)駕駛與人駕駛并存的交通系統(tǒng)來說，傳統(tǒng)以“駕駛員個(gè)體操控”為核心的安全理念需要被重新審視和升級(jí)。安全不再僅僅依賴于單一駕駛員的反應(yīng)速度和判斷能力，而是一個(gè)全方位、多層次、系統(tǒng)性協(xié)同工作的結(jié)果。從車輛設(shè)計(jì)、制造到道路管理，再到交通管理、信息處理，各個(gè)環(huán)節(jié)都必須實(shí)現(xiàn)無縫銜接。只有如此，我們才能確保在交通智能化轉(zhuǎn)型過程中，以最小的代價(jià)換取最大的公共安全效益，讓未來的道路真正成為一條智能、高效且安全的通行大道。

審核編輯 黃宇