我国自动驾驶车辆应用及风险情况调查研究

高金

（交通运输部公路科学研究院，北京 100088）

在《交通强国建设纲要》《智能汽车创新发展战略》等国家战略导向的指引下，交通、工信、公安等行业政策密集出台，地方推动力度持续加大，在政策引导和技术角力的双重推动下，自动驾驶逐步完成由载人载物向商业化渗透实践。为了解自动驾驶车辆应用进展、应用过程中存在的潜在风险，摸清政策、技术需求，调研组采用线上与线下相结合的方式，面向社会公开开展调查研究。调研范围涵盖北京、江苏、上海、天津、湖北、湖南、重庆等9 个省级行政区，覆盖国内各类主要单位29 家，包括百度、宇通、美团、小马等自动驾驶研发与使用单位15 家；中汽研汽车检验中心（天津）有限公司、国家智能商用车质量检验检测中心、招商局检测车辆技术研究院有限公司等测试应用管理第三方机构6 家；上海机动车检测认证技术研究中心有限公司、襄阳达安汽车检测有限公司、中国汽车工程研究院股份有限公司等检测机构及测试基地4 家；同济大学、北京市智慧交通发展中心、上海智能新能源汽车科创功能平台等科研院所及行业平台4 家。

一、调研模型研究

调研组主要围绕自动驾驶车辆应用及分布情况、应用安全关键要素、实际运行风险情况3 个方面开展调查研究。

应用及分布情况包括应用阶段、业态规模和等级分布。按照是否收费（含服务自有业务）将自动驾驶应用进展分为测试与应用试运营两个阶段；研究出租汽车（Robotaxi）、城市微循环（Robobus）、公路货运（干线物流）、城市货运（Robovan）、末端配送（无人配送）等业态分布情况；按照自动驾驶技术等级分级标准[1]，分析自动驾驶车辆等级分布情况。应用安全关键要素包括接管、最小风险策略与ODC 划分。接管会产生的控制权切换，接管方式的不同会影响接管绩效[2-4]，进而影响自动驾驶运行安全。最小风险策略源于功能安全标准ISO26262，是保障自动驾驶车辆安全性的最后一道防线。设计运行条件（ODC）[5]能够明确自动驾驶系统的功能和局限性，超出该条件，自动驾驶系统就会存在风险。实际运行风险情况包括风险场景、脱离与发生事故。因被动脱离主要是避险，表明已处于风险状态，本研究脱离主要指被动脱离，指受硬件故障、软件失效、天气及路面条件不佳等因素影响，车辆检测到故障无法继续执行，被迫退出自动驾驶模式，要求驾驶员接管[6-9]。构建自动驾驶应用及风险情况调研模型，如表1所列。

表1 自动驾驶应用及风险情况调研模型

二、调研数据与结果分析

（一）自动驾驶车辆应用及分布情况

1.应用试运营规模已经超过道路测试规模

在企业数量和车辆数量两项指标上，应用试运营规模均已超过道路测试规模。企业数量调研数据显示，仅开展道路测试的有5家，开展应用试运营或两者都在进行的有10家，即66%的自动驾驶研发企业已开展不同程度的应用试运营（收费、服务自有业务或其他盈利）。车辆数量调研数据显示，应用试运营车辆数为1 211辆，超过道路测试车辆数1 018辆，如表2所列。

表2 开展道路测试与应用试运营各业态自动驾驶车辆数

2.客运发展规模较大

在所有业态中，出租汽车开展道路测试与应用试运营的车辆数最多，占比达到55%。客运（出租汽车、城市微循环）与货运（公路货运、城市货运、末端配送、港口码头）的车辆数比例为7：3，如图1所示。

图1 开展道路测试、应用试运营不同业态分布

3.有条件自动驾驶（3级）已经被边缘化

李克强院士等[10]表示3 级自动驾驶存在技术策略局限性与产业化痛点。根据表2开展道路测试与应用试运营全部自动驾驶车辆中，有条件自动驾驶（3级）车辆数为76 辆，高度自动驾驶（4级）为2 153辆；有条件自动驾驶（3 级）占总车辆数的比例仅为3.4%，不足高度自动驾驶（4 级）的1/28。由此可知，有条件自动驾驶（3级）已经被边缘化。

（二）自动驾驶车辆应用安全关键要素

1.一键接管的配置率达到100%，油门踏板接管存在分歧

在驾驶员、安全员及远程监控人员的主动介入接管方式方面，调研数据显示“专用按钮一键接管”配置率达到100%，“制动踏板（93.33%）”“转向盘（86.67%）”两种方式的配置率也超过80%。对采用油门踏板接管存在较大分歧，约50%不配置油门踏板接管，另外约50%配置油门踏板接管，如图2所示。

2.应急避险处置措施中“自动车道内停车”最高

自动驾驶研发使用企业进行采取的应急避险处置措施的优先级情况调研数据如图3所示。对调研数据进行量化，对无此功能、低优先级、高优先级进行阶梯赋值，可得出优先级顺序为：自动-车道内停车并报警＞车内/远程-接管＞车内/远程-专用按钮一键停车＞自动-靠边停车并报警，如表3所列。

图3 采取的应急避险处置措施的优先级调研情况

表3 采取的应急避险处置措施的优先级量化数据

3.超过40%的受调企业ODC中未考虑营运条件

自动驾驶车辆设计运行条件（使用条件，ODC）划分情况的调研数据如表4所列，大部分企业考虑了道路基础及附属设施、气象等环境等基本维度因素，但是有超过40%的企业未考虑乘员、运输介质形态等营运条件。

（三）自动驾驶车辆实际运行风险情况

1.行驶中接管是自动驾驶运行中的最大风险行为

测试、试运营等过程中的自动驾驶运行中存在的潜在风险情况的调研数据如表5所列，对没有此风险、极少出现此风险、偶尔出现此风险进行阶梯赋值，赋值量化后可得出最大的6 项潜在风险因素为：行驶中接管行为、识别要素不足、环境与ODC 不匹配、定位精度不足、超出划定运行区域、横向控制不良。

表5 测试、应用试运营过程中存在的潜在风险频率情况

2.适应社会车辆行为是当前技术瓶颈

测试、试运营等过程中的自动驾驶脱离场景调研情况如表6所列，道路施工、社会车辆切入、社会车辆占道是主要场景。

表6 自动驾驶车辆出现脱离的主要场景

由表7中的自动驾驶车辆激活状态下引起交通事故的形态情况可知，与同向车辆发生的事故（追尾碰撞运动车辆、侧面碰撞运动车辆、同向刮擦运动车辆）最多，与对向车辆发生的事故（正面碰撞运动车辆、对向刮擦运动车辆）最低，与车道非常规障碍物、路侧固定物发生碰撞事故的频率也较高。由此可见，如何更好适应社会车辆行为是当前技术瓶颈和今后公关方向。

表7 自动驾驶车辆激活状态下引起交通事故的形态情况

3.车辆ODC与运行环境不匹配问题较为明显

测试、试运营等过程中自动驾驶脱离原因调研数据如表8所列，前5 项脱离原因是社会交通参与者不良交通行为、超出ODC（不适应的水马等施工设施）、超出ODC（不适应的信号灯、标志、交叉等固定基础设施）、超出ODC（不适应的交通参与者）、超出ODC（不适应的非常规障碍物）。由此可知，除社会交通参与者不良交通行为外，最大的脱离原因是超出ODC。针对这一问题，可以在应用试运行前开展车路匹配，对自动驾驶车辆的设计运行条件和运行环境进行匹配，掌握车辆技术不足，通过V2X等技术进行补位，以避免超出ODC 情况的出现，降低潜在风险。

表8 自动驾驶车辆出现脱离的主要原因

三、问题分析

（一）在有条件自动驾驶（3级）上部分行业政策存在偏差

因接管悖论、责任转移[10-11]等问题，有条件自动驾驶（3 级）基本已经被边缘化，应用规模极小。但部分政策仍以有条件自动驾驶（3 级）以上为服务对象，与产业存在偏差，不可避免地为管理部门和企业带来接管处置、责任划分的管理成本。

（二）业态发展存在不平衡现象

目前，我国拥有载客汽车为58.7万辆、载货汽车为1 173.26万辆[12]，比例为1：20；而在自动驾驶产业上客、货车辆数比例竟为7：3，究其原因是货运场景少、能够开展应用试运营带来收益的场景更是稀少。“全国123出行交通圈”和“全球123快货物流圈”都是交通强国的重要建设目标，自动驾驶业态发展不平衡的问题应予以重视。

（三）风险处置手段与机制亟需建立

在行业层面上，风险处置手段尚未明确，缺少规范的应急处置方法，例如在紧急接管中对采用油门踏板接管存在较大分歧，约50%不配置油门踏板接管，另外约50%配置油门踏板接管；部分企业优先进行车道内停车，而部分企业优先考虑靠边停车；各企业多以经验处置，缺少统一尺度的风险处置手段与健全的机制。

（四）车路不匹配问题较为明显

由于开展自动驾驶研发测试及试运营的企业绝大多数为互联网造车新势力或纯科研团队，在考虑ODC划分的时候完全以车为中心，忽略了运输介质状态、乘员行为等对运输安全的影响，存在运输安全风险。调研中发现，实际导致脱离的前5项原因中，有4项与超出ODC 有关，车辆ODC 与运行环境不匹配问题已经较为明显。

四、发展建议

（一）提高政策精准度，聚焦高度自动驾驶（4 级）

以行业发展反馈政策实施，提高政策精准度，加快推动行业进步。面向高度自动驾驶（4 级），规避接管悖论陷阱，降低接管责任管理成本，推动自动驾驶技术高效开展应用试运营，促进产业快速发展。

（二）加大自动驾驶货运业态支持力度，促进产业平衡

鼓励自动驾驶货运业态应用，在风险可控的干线区域，在风险评估的基础上，优化自动驾驶货运业态应用流程，提供适当的盈利锚点，提高企业积极性。

（三）健全自动驾驶应急处置机制，做到风险可控

根据不同手段的实际效果，从技术层面统一自动驾驶车辆应急处置手段与尺度；建立单车、企业、区域的多级自动驾驶应急处置机制，进行故障、风险分级，明确应对规范，做到风险可控。

（四）完善自动驾驶营运车辆有条件使用机制，服务道路运输行业发展

自动驾驶存在不可逾越的长尾效应，一段时期内完全自动驾驶难以实现，自动驾驶将在有限条件内运行。加快制定《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（征求意见）配套的车辆标准、使用条件（设计运行条件）标准，从车辆安全技术条件、车辆使用环境条件（亦称设计运行条件）两方面开展安全保障；根据自动驾驶的技术能力提前定义明确好其使用环境条件，解决车辆ODC 与运行环境匹配带来的脱离问题与运行风险，以引导自动驾驶技术有序服务道路运输行业发展。