據(jù)統(tǒng)計，駕駛員失誤幾乎是造成交通事故的主要原因。這就是為什么自動化一直被視為潛在的安全游戲規(guī)則改變者。但是，根據(jù)高速公路安全保險協(xié)會(IIHS)的一項最新研究，如果自動駕駛系統(tǒng)像人一樣開車，自動駕駛汽車可能只能防止大約三分之一的車禍。

IIHS研究副總裁兼該研究的合著者Jessica Cicchino說：“自動駕駛汽車最終可能會比人類更好地識別危險，但我們發(fā)現(xiàn)僅憑這一點并不能防止大量的撞車事故?！?/p>

傳統(tǒng)觀念認為，自動駕駛汽車有一天可能使撞車成為過去?，F(xiàn)實并非如此簡單。根據(jù)對警方報告的撞車事故的全國調(diào)查，駕駛員失誤是事件鏈中的最終故障，導致每10起撞車事故中有9起以上。

但是該研究所的分析表明，其中只有三分之一的交通事故是由于自動駕駛汽車客運避免人為的錯誤而避免發(fā)生，這些錯誤僅僅是因為它們比人類駕駛員具有更準確的感知能力，并且不容易遭受過失錯誤。為了避免剩下的三分之二，需要對它們進行專門編程，以將安全性置于速度和便利之上。

該研究的主要作者，IIHS研究科學家亞歷山德拉·穆勒(Alexandra Mueller)表示：“制造出能夠像人一樣駕駛的自動駕駛汽車本身就是一個巨大的挑戰(zhàn)?！?“但實際上，他們必須比這更好，才能兌現(xiàn)我們都聽過的諾言?！?/p>

為了估計如果將無人駕駛汽車設(shè)計為做出與人類相同的風險決策時可能繼續(xù)發(fā)生的撞車事故，IIHS的研究人員對《國家機動車撞車因果關(guān)系調(diào)查》中報告的5000多起警察報告的撞車事件進行了調(diào)查。這些事故案例由美國國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration)收集，代表了美國境內(nèi)發(fā)生的車禍，其中至少有一輛車被拖走，并召集了緊急醫(yī)療服務(wù)。

IIHS團隊審查了案例文件，并將導致崩潰的與駕駛員相關(guān)的因素分為五類：

“感知和意識”錯誤包括諸如駕駛員分心、視線障礙和未能及時識別危險之類的事情。當駕駛員錯誤判斷交通間距，錯誤地估計另一輛車行駛的速度或?qū)α硪晃坏缆肥褂谜邔⒁鍪裁醋龀鲥e誤的假設(shè)時，就會發(fā)生“預測”錯誤?！坝媱澓蜎Q定”錯誤包括因路況而駕駛太快或太慢，主動駕駛或與前方車輛之間的跟隨距離太小?！皥?zhí)行和性能”錯誤包括不適當或不正確的規(guī)避操作，過度補償和其他控制車輛的錯誤?！笆堋鄙婕耙蝻嬀苹蛭荆t(yī)療問題或方向盤入睡而造成的損害。研究人員還確定，某些碰撞是不可避免的，例如由于車輛故障(如爆胎或車軸損壞)引起的那些碰撞。

在這項研究中，研究人員設(shè)想了未來道路上所有車輛都將自動駕駛的未來。他們認為這些未來的車輛將防止那些完全由感知錯誤或無能力駕駛導致的撞車事故。這是因為可以期望全自動駕駛汽車的攝像頭和傳感器能夠比人類駕駛員更好地監(jiān)視道路并識別潛在危險，并且不會分散注意力或喪失駕駛能力。

僅由于感測和感知錯誤而導致的崩潰占總數(shù)的24%，而失能為力占10%。如果道路上的所有車輛都是自動駕駛，則可以避免那些碰撞，盡管這將需要能夠正常工作的傳感器和永不故障的系統(tǒng)。除非專門為自動駕駛汽車編程以避免其他類型的預測，決策和性能錯誤，否則其余三分之二可能仍然會發(fā)生。

考慮一下2018年3月在亞利桑那州坦佩市殺死一名行人的Uber測試車的撞車事故。其自動駕駛系統(tǒng)最初難以正確識別路邊的49歲的Elaine Herzberg。但是一旦這樣做，它仍然無法預測她會越過車輛的前方，并且它未能執(zhí)行正確的規(guī)避動作來避免在她這樣做時撞擊她。

計劃和確定錯誤(例如超速和非法操作)是導致研究樣本中約40%的撞車事故的原因。駕駛員的故意決策可能導致撞車的事實表明，駕駛員的偏好有時可能會與自動駕駛汽車的安全優(yōu)先級相沖突。為了使自動駕駛汽車兌現(xiàn)消除大多數(shù)碰撞的諾言，必須將其設(shè)計為著眼于安全性，而不是在這兩種情況不一致時優(yōu)先考慮騎乘者。

自動駕駛汽車不僅需要遵守交通法規(guī)，還需要適應路況并實施駕駛策略，以應對其他道路使用者的行為存在不確定性，例如在人多的地區(qū)駕駛比人類駕駛員慢交通或低可見度條件下。

“我們的分析表明，對于自動駕駛汽車要實現(xiàn)其承諾比人類駕駛員更安全的承諾，將安全性置于騎手偏好之上至關(guān)重要?！蹦吕照f。