自动驾驶究竟安全吗?

文图｜谭跃

近日，沈海高速公路福建莆田涵江段发生一起两车追尾交通事故，因事故涉及自动驾驶概念，一时成为社会舆论的焦点。那么，自动驾驶究竟安全吗？为深入了解自动驾驶的安全性及自动驾驶汽车产业的发展状况，本刊对中国汽车工程研究院股份有限公司陈涛总监进行了专访。

本刊记者：请简要介绍下我国自动驾驶汽车的产业现状。

陈涛：近年来，随着汽车电子、网络通信、人工智能等新兴技术的快速发展，全球汽车产业正加速向智能化、网联化、共享化发展，自动驾驶成为全球各国汽车企业发展新的竞争焦点。我国也相继发布《汽车产业中长期发展规划》《智能汽车创新发展战略》等指导文件，明确将自动驾驶技术列入国家发展战略。传统车企、造车新势力、互联网公司、人工智能公司等纷纷投入大量资源进入自动驾驶汽车产业生态圈，期望能够抢先占领自动驾驶技术发展的领先优势。目前，从技术发展层面看，L1、L2级的辅助驾驶依然是主流，高等级自动驾驶汽车受限于技术安全性、可靠性以及法律法规不完善等困难，还处于研发阶段。

本刊记者：自动驾驶汽车的交通安全问题最为引人关注，如何最大程度加以规范？

陈涛：自动驾驶汽车实现商业化应用最大的挑战就是安全性，最近也陆续出现了一些关于自动驾驶车辆交通事故的报道。导致自动驾驶车辆交通事故的原因有很多，主要有两点：一是对自动驾驶功能的定义不清晰，目前市面上量产的自动驾驶汽车实际上属于辅助驾驶范畴，部分媒体和企业的过度宣传导致驾驶人理解偏差，误以为汽车在任何场景下都可以实现自动驾驶；二是自动驾驶技术不成熟，人机交互设计不合理，在部分特殊场景下容易出现安全隐患。

最大程度地保证自动驾驶汽车的安全性，是各级政府、企业、科研机构正积极推动解决的工作。首先，迫切需要涉及交通安全管理、企业管理的各级主管部门加强针对自动驾驶汽车安全监管的顶层设计，进一步强化“前市场准入”与“后市场监管”，快速推动标准的出台和落地应用，加速打造以各生产、制造方为链首，第三方测评机构为链中，国家监管部门为链尾的安全认证生态圈。其次，要加强针对不同等级自动驾驶的安全测试、监管与事故认定的体系构建，针对L1、L2的自动驾驶汽车，应加强对于特定功能的安全检测与测试，针对L3及以上的自动驾驶汽车，应建立更加严格的研发、生产、准入和使用过程的安全监管、事故报备机制。另外，要正确宣传自动驾驶概念，让消费者熟悉、了解自动驾驶车辆的功能、边界及局限，通过合理的人车互动、人机互动共同提升自动驾驶汽车的安全性。

本刊记者：在交通安全评测方式上，自动驾驶汽车与传统汽车有什么区别？

陈涛：自动驾驶汽车与传统汽车最大的差别在于，传统汽车是人在开车，车辆只是一个执行器，车辆的安全责任主体是人，而自动驾驶汽车是由机器在“开车”，车辆的安全责任主体是车本身。因此，从交通安全测评的角度，传统汽车主要是对车辆的驾驶人进行考试，即“考人”，而面向自动驾驶汽车的交通安全测评则主要是对自动驾驶车辆或系统进行考核，即“考车”。这其中又有几点差异，例如面向传统车辆所承载的驾驶人的安全测评场景更多是较为常见且相对安全的场景，而对自动驾驶汽车则提出了更高要求，即需要其能够应对驾驶人在过去若干年内未曾见过的足以导致交通事故发生的危险场景，也即自动驾驶“预期功能安全场景”。另外，在合规性测评当中，对于传统汽车驾驶人来说较为容易基于主观经验对其行为进行评价的法规条文，对于自动驾驶系统来说则较难给出量化评价结果。例如，针对《道路交通安全法实施条例》第六十四条“机动车行经漫水路或者漫水桥时，应当停车察明水情，确认安全后，低速通过”这条法规的测试，如何判断自动驾驶车辆有无“停车察明水情”的行为，并是否通过内部逻辑判断“确认安全”，最后体现出的“低速通过”行为又是否满足当前场景的安全需求等问题均需要开展进一步研究。

此外，对于传统汽车的安全评测更多是从车辆的被动安全角度出发，即在“交通事故发生时”能否尽可能地将驾驶人、乘客或行人的损伤降至最低，例如针对安全带、安全气囊等防护装置的安全性测试。而对于自动驾驶汽车来说，除需进行被动安全测评以外，还需要更多地从主动安全层面进行测试，对自动驾驶车辆是否具备能够快速、准确、合理地“规避交通事故发生”的能力进行安全性评估。

在自动驾驶汽车交通安全测评中，虚拟仿真、封闭场地、开放道路的“三支柱”测试法是业内目前通常采取的有效手段，其中，封闭场地与开放道路目前应用最为广泛，但随着两者所存在的诸如交通场景覆盖面较窄、测试工况相对简单且数量较少、评价多为定性而非定量等问题浮出水面，虚拟仿真测试方法在交通安全测评的标准化、规范化进程上的推进作用逐步凸显。在前段时间举办的2021中国互联网大会智能网联论坛上，公安部道路交通安全研究中心王长君主任提出了以交通规则库、场景库以及仿真检验平台为核心的“三位一体”驾驶安全性及交通法律法规符合性测评解决方案。通过对道路交通法规的数字化、语义化解析，构建高复杂、高可控、高覆盖的法规场景库，并搭建涵盖场景—测试—评价的完整仿真测试工具链，这将在未来很长一段时间内帮助相关监管部门完成对被测自动驾驶车辆的安全与合规性验证，进而有力推动自动驾驶技术安全规范的落地。

本刊记者：自动驾驶距离真正的安全驾驶还有多远？

陈涛：自动驾驶的行车安全性是其能否真正从“研发”走向“量产”、从“测试”走向“上路”的基本盘与立足点。据统计，因驾驶人分心、疲劳、饮酒后驾驶等人为原因导致的交通事故不在少数，而自动驾驶技术的出现则可以利用更丰富的感知系统、更智能的决策系统以及更灵敏的控制系统从源头上降低甚至消除这些风险隐患，进而在保障人民群众生命财产安全的同时提高整体的交通通行效率。

不过，现阶段的自动驾驶技术本身还存在诸如未考虑功能安全设计或考虑不充分、实际ODD（设计运行域）与对外宣传口径不一致、在特定交通干扰下的感知决策控制算法存在缺陷等问题尚未解决，而且，当前业内也缺乏能够被各方广泛认可的安全认证测评体系与标准，使得难以对各个“参赛选手”研发的产品形成有效约束，导致了来自传统车企、造车新势力、互联网公司等行业的自动驾驶车辆上路后均出现了不同程度上的致伤、致死事故。由此可见，自动驾驶距离真正的安全上路还任重道远。