昨天我們報(bào)道了Waymo無(wú)人駕駛汽車在路測(cè)行駛過(guò)程中被一輛本田轎車無(wú)辜碰撞的事件。事件中，處于自動(dòng)駕駛狀態(tài)下的Waymo并沒(méi)有任何違規(guī)，不會(huì)撞擊其他車輛，但也備不住被突如其來(lái)的其他人類駕駛車輛相撞。道路交通安全需要被我們?cè)僖淮斡懻摗?/span>

發(fā)展自動(dòng)駕駛技術(shù)的一個(gè)理由是，自動(dòng)駕駛比人類駕駛更優(yōu)的安全性。那我們?nèi)菀紫氲降氖牵缆飞吓艿能囕v都是自動(dòng)駕駛車輛的時(shí)候，因?yàn)樗械能囕v都非常會(huì)遵守規(guī)則，而讓整個(gè)交通都是安全的。然而，道路上全部換成自動(dòng)駕駛車輛的情況不可能一下子就會(huì)實(shí)現(xiàn)的，肯定會(huì)經(jīng)歷人類駕駛和自動(dòng)駕駛車輛混合上路的交通時(shí)期，在這個(gè)時(shí)期，怎樣判斷自動(dòng)駕駛的安全性？這需要我們認(rèn)真深入的思考。今天我們就先來(lái)討論自動(dòng)駕駛安全性的第一步——如何量化自動(dòng)駕駛的安全性？

自動(dòng)駕駛的安全性如何被量化？

統(tǒng)計(jì)顯示，人類司機(jī)基本上每20萬(wàn)英里就會(huì)發(fā)生一次事故。顯然我們不能接受自動(dòng)駕駛技術(shù)和人類駕駛同樣安全。技術(shù)達(dá)到哪種水平，無(wú)人駕駛汽車才足夠安全、可以上路？也許，它并不需要完美得無(wú)可挑剔。哥倫比亞大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室主任胡迪·利普森（Hod Lipson）在其2017年出版的《無(wú)人駕駛》一書(shū)中提出，只要無(wú)人駕駛汽車的安全記錄能夠超過(guò)人類駕駛員的平均水平，那它就是足以“造福人類”的。平均來(lái)看，每20萬(wàn)英里，人類駕駛員就會(huì)出現(xiàn)一次非致命性碰撞，那么只要無(wú)人駕駛技術(shù)在安全性上優(yōu)于人類駕駛員兩倍，就可以了。

現(xiàn)代汽車的安全性得到了極大的提高，發(fā)生故障可謂小概率事件。直接因汽車故障或缺陷而導(dǎo)致的交通事故少之又少。美國(guó)交通部長(zhǎng)趙小蘭幾乎在每次關(guān)于無(wú)人駕駛的公開(kāi)演講中都要提到，美國(guó)每年持續(xù)增長(zhǎng)的交通事故量，94%的事故是由于駕駛員的失誤，人類駕駛活動(dòng)的負(fù)外部性值得反思。

負(fù)外部性，也稱外部成本或外部不經(jīng)濟(jì)，是指一個(gè)人的行為或企業(yè)的行為影響了其他人或企業(yè)，使之支付了額外的成本費(fèi)用，但后者又無(wú)法獲得相應(yīng)補(bǔ)償?shù)默F(xiàn)象。

這種負(fù)外部性至少包括兩個(gè)層面：交通事故和交通擁堵。就前者而言，每年120萬(wàn)人喪生，由此帶來(lái)額外的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)成本，比如醫(yī)療支出、勞動(dòng)力喪失、經(jīng)濟(jì)收益減少等等。就后者而言，包括時(shí)間成本、對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的負(fù)面影響、環(huán)境污染等等。如果把人類駕駛活動(dòng)的負(fù)外部性換算成金錢(qián)，數(shù)額恐怕是非常巨大的。

無(wú)論如何，人們希望自動(dòng)駕駛汽車能夠避免因人類駕駛活動(dòng)而造成的負(fù)外部性，從而給社會(huì)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生顯著的積極影響。這一初衷既是對(duì)人類這一不稱職的駕駛員的反思，也是對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)安全性的期待。

那么，自動(dòng)駕駛技術(shù)需要比人類駕駛安全多少呢？目前的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)仍難以做到完全的安全可靠性。關(guān)于安全性的法律標(biāo)準(zhǔn)也需要進(jìn)一步定義并量化。很多人堅(jiān)持認(rèn)為，無(wú)人駕駛汽車只有達(dá)到100%完美的安全可靠性才能合法，那意味著沒(méi)有任何碰撞、事故或失誤。然而事實(shí)是，沒(méi)有任何無(wú)人駕駛系統(tǒng)能夠做到始終完美可靠。

其實(shí)，目前可以對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的安全可靠性進(jìn)行量化，標(biāo)準(zhǔn)就是它在無(wú)人工干預(yù)的情況下可以單獨(dú)運(yùn)行的時(shí)間長(zhǎng)度。由于自動(dòng)駕駛汽車的安全性是通過(guò)安全里程來(lái)衡量的，所以我們可以設(shè)定一個(gè)基于安全里程的衡量標(biāo)準(zhǔn)：平均故障間隔距離（MDBF）。因此加州交通管理局（DMV）每年發(fā)布的自動(dòng)駕駛“脫離報(bào)告”對(duì)于整個(gè)自動(dòng)駕駛行業(yè)安全性具有重要的參考意義。

當(dāng)前無(wú)人駕駛安全性發(fā)展到什么程度？

美國(guó)加州是全球自動(dòng)駕駛路測(cè)的“圣地”，加州交通管理局（DMV）公布的自動(dòng)駕駛報(bào)告已經(jīng)成為了解整個(gè)自動(dòng)駕駛技術(shù)水平的參考。

加州車管局發(fā)布的《2017自動(dòng)駕駛“脫離報(bào)告”（California Autonomous Vehicle "Disengagement Reports"）》主要涉及以下兩方面內(nèi)容：

1.自動(dòng)駕駛汽車路測(cè)里程；

2.“脫離（Disengagement）”次數(shù)；

從某種程度上來(lái)說(shuō)，“脫離”次數(shù)越少，系統(tǒng)越穩(wěn)定。對(duì)于致力于自動(dòng)駕駛研發(fā)及路測(cè)的眾多企業(yè)而言，該報(bào)告無(wú)疑是其2017年度的自動(dòng)駕駛路測(cè)成績(jī)單，一定程度上展示出了無(wú)人駕駛的發(fā)展水平。

“脫離”原因分析及未來(lái)預(yù)期

《2017自動(dòng)駕駛“脫離報(bào)告”》中并未提及具體的天氣、溫度、濕度、路面狀況等具體的測(cè)試情境，但各公司在自動(dòng)駕駛技術(shù)方面存在一些通病，部分問(wèn)題可歸咎于與車輛對(duì)環(huán)境的感知能力，部分問(wèn)題則與道路行駛方式有關(guān)，測(cè)試車輛的車載軟硬件也是造成“脫離”的重要原因。外部環(huán)境因素也會(huì)對(duì)“脫離”造成影響，如：行人過(guò)多、交通標(biāo)識(shí)不清晰等。此外，數(shù)據(jù)傳輸?shù)募皶r(shí)性（存在遲滯）、GPS定位、變道、上坡、各類傳感器的感知及配合情況也是重要的影響因素。

以下為20家企業(yè)的“脫離報(bào)告”匯總：

1、未開(kāi)展路測(cè)的6家企業(yè)：寶馬、福特、本田、蔚來(lái)汽車美國(guó)（NIO USA）、大眾美國(guó)和Wheego。

2、未在加州開(kāi)展路測(cè)的企業(yè)：特斯拉。

3、尚未向美國(guó)加州車管所遞交報(bào)告的企業(yè)：法拉第未來(lái)。

除了以上8家企業(yè)，其余12家企業(yè)已開(kāi)展了路測(cè)，以下匯總表格將按脫離頻率從高到低進(jìn)行排序：

從以上表格可看出，Waymo和通用Cruise依舊處于遙遙領(lǐng)先的地位。其中，Waymo在《2016自動(dòng)駕駛“脫離報(bào)告”》中，Waymo在加州的自動(dòng)駕駛測(cè)試?yán)锍虜?shù)為635，868英里，“脫離”124次，即：每隔5，127英里需人工介入操作一次。而在過(guò)去的2017年，Waymo的測(cè)試車輛每隔5，596英里需人工介入操作一次。與2016年相比技術(shù)有了明顯提高。

根據(jù)弗吉尼亞理工大學(xué)交通研究所的數(shù)據(jù)，人類駕駛車輛每行駛百萬(wàn)英里會(huì)發(fā)生4.2次事故。按照這個(gè)來(lái)計(jì)算，行駛超過(guò)500萬(wàn)英里約發(fā)生21次撞車事故，與Waymo的無(wú)人駕駛汽車記錄相當(dāng)。

由此可見(jiàn)，目前Waymo的自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)在有安全員干預(yù)之下可以達(dá)到人類駕駛平均水平，但是這遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到人類對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)有的預(yù)期，離上路還有很遠(yuǎn)一段距離，不過(guò)，自動(dòng)駕駛未來(lái)可期！