自動駕駛究竟安全嗎?

文圖｜譚躍

近日，沈海高速公路福建莆田涵江段發生一起兩車追尾交通事故，因事故涉及自動駕駛概念，一時成為社會輿論的焦點。那么，自動駕駛究竟安全嗎？為深入了解自動駕駛的安全性及自動駕駛汽車產業的發展狀況，本刊對中國汽車工程研究院股份有限公司陳濤總監進行了專訪。

本刊記者：請簡要介紹下我國自動駕駛汽車的產業現狀。

陳濤：近年來，隨著汽車電子、網絡通信、人工智能等新興技術的快速發展，全球汽車產業正加速向智能化、網聯化、共享化發展，自動駕駛成為全球各國汽車企業發展新的競爭焦點。我國也相繼發布《汽車產業中長期發展規劃》《智能汽車創新發展戰略》等指導文件，明確將自動駕駛技術列入國家發展戰略。傳統車企、造車新勢力、互聯網公司、人工智能公司等紛紛投入大量資源進入自動駕駛汽車產業生態圈，期望能夠搶先占領自動駕駛技術發展的領先優勢。目前，從技術發展層面看，L1、L2級的輔助駕駛依然是主流，高等級自動駕駛汽車受限于技術安全性、可靠性以及法律法規不完善等困難，還處于研發階段。

本刊記者：自動駕駛汽車的交通安全問題最為引人關注，如何最大程度加以規范？

陳濤：自動駕駛汽車實現商業化應用最大的挑戰就是安全性，最近也陸續出現了一些關于自動駕駛車輛交通事故的報道。導致自動駕駛車輛交通事故的原因有很多，主要有兩點：一是對自動駕駛功能的定義不清晰，目前市面上量產的自動駕駛汽車實際上屬于輔助駕駛范疇，部分媒體和企業的過度宣傳導致駕駛人理解偏差，誤以為汽車在任何場景下都可以實現自動駕駛；二是自動駕駛技術不成熟，人機交互設計不合理，在部分特殊場景下容易出現安全隱患。

最大程度地保證自動駕駛汽車的安全性，是各級政府、企業、科研機構正積極推動解決的工作。首先，迫切需要涉及交通安全管理、企業管理的各級主管部門加強針對自動駕駛汽車安全監管的頂層設計，進一步強化“前市場準入”與“后市場監管”，快速推動標準的出臺和落地應用，加速打造以各生產、制造方為鏈首，第三方測評機構為鏈中，國家監管部門為鏈尾的安全認證生態圈。其次，要加強針對不同等級自動駕駛的安全測試、監管與事故認定的體系構建，針對L1、L2的自動駕駛汽車，應加強對于特定功能的安全檢測與測試，針對L3及以上的自動駕駛汽車，應建立更加嚴格的研發、生產、準入和使用過程的安全監管、事故報備機制。另外，要正確宣傳自動駕駛概念，讓消費者熟悉、了解自動駕駛車輛的功能、邊界及局限，通過合理的人車互動、人機互動共同提升自動駕駛汽車的安全性。

本刊記者：在交通安全評測方式上，自動駕駛汽車與傳統汽車有什么區別？

陳濤：自動駕駛汽車與傳統汽車最大的差別在于，傳統汽車是人在開車，車輛只是一個執行器，車輛的安全責任主體是人，而自動駕駛汽車是由機器在“開車”，車輛的安全責任主體是車本身。因此，從交通安全測評的角度，傳統汽車主要是對車輛的駕駛人進行考試，即“考人”，而面向自動駕駛汽車的交通安全測評則主要是對自動駕駛車輛或系統進行考核，即“考車”。這其中又有幾點差異，例如面向傳統車輛所承載的駕駛人的安全測評場景更多是較為常見且相對安全的場景，而對自動駕駛汽車則提出了更高要求，即需要其能夠應對駕駛人在過去若干年內未曾見過的足以導致交通事故發生的危險場景，也即自動駕駛“預期功能安全場景”。另外，在合規性測評當中，對于傳統汽車駕駛人來說較為容易基于主觀經驗對其行為進行評價的法規條文，對于自動駕駛系統來說則較難給出量化評價結果。例如，針對《道路交通安全法實施條例》第六十四條“機動車行經漫水路或者漫水橋時，應當停車察明水情，確認安全后，低速通過”這條法規的測試，如何判斷自動駕駛車輛有無“停車察明水情”的行為，并是否通過內部邏輯判斷“確認安全”，最后體現出的“低速通過”行為又是否滿足當前場景的安全需求等問題均需要開展進一步研究。

此外，對于傳統汽車的安全評測更多是從車輛的被動安全角度出發，即在“交通事故發生時”能否盡可能地將駕駛人、乘客或行人的損傷降至最低，例如針對安全帶、安全氣囊等防護裝置的安全性測試。而對于自動駕駛汽車來說，除需進行被動安全測評以外，還需要更多地從主動安全層面進行測試，對自動駕駛車輛是否具備能夠快速、準確、合理地“規避交通事故發生”的能力進行安全性評估。

在自動駕駛汽車交通安全測評中，虛擬仿真、封閉場地、開放道路的“三支柱”測試法是業內目前通常采取的有效手段，其中，封閉場地與開放道路目前應用最為廣泛，但隨著兩者所存在的諸如交通場景覆蓋面較窄、測試工況相對簡單且數量較少、評價多為定性而非定量等問題浮出水面，虛擬仿真測試方法在交通安全測評的標準化、規范化進程上的推進作用逐步凸顯。在前段時間舉辦的2021中國互聯網大會智能網聯論壇上，公安部道路交通安全研究中心王長君主任提出了以交通規則庫、場景庫以及仿真檢驗平臺為核心的“三位一體”駕駛安全性及交通法律法規符合性測評解決方案。通過對道路交通法規的數字化、語義化解析，構建高復雜、高可控、高覆蓋的法規場景庫，并搭建涵蓋場景—測試—評價的完整仿真測試工具鏈，這將在未來很長一段時間內幫助相關監管部門完成對被測自動駕駛車輛的安全與合規性驗證，進而有力推動自動駕駛技術安全規范的落地。

本刊記者：自動駕駛距離真正的安全駕駛還有多遠？

陳濤：自動駕駛的行車安全性是其能否真正從“研發”走向“量產”、從“測試”走向“上路”的基本盤與立足點。據統計，因駕駛人分心、疲勞、飲酒后駕駛等人為原因導致的交通事故不在少數，而自動駕駛技術的出現則可以利用更豐富的感知系統、更智能的決策系統以及更靈敏的控制系統從源頭上降低甚至消除這些風險隱患，進而在保障人民群眾生命財產安全的同時提高整體的交通通行效率。

不過，現階段的自動駕駛技術本身還存在諸如未考慮功能安全設計或考慮不充分、實際ODD（設計運行域）與對外宣傳口徑不一致、在特定交通干擾下的感知決策控制算法存在缺陷等問題尚未解決，而且，當前業內也缺乏能夠被各方廣泛認可的安全認證測評體系與標準，使得難以對各個“參賽選手”研發的產品形成有效約束，導致了來自傳統車企、造車新勢力、互聯網公司等行業的自動駕駛車輛上路后均出現了不同程度上的致傷、致死事故。由此可見，自動駕駛距離真正的安全上路還任重道遠。