世界衛生組織數據顯示：全球每年因道路交通事故死亡人數約有125萬，每年還有幾千萬人因此而受傷或致殘。其中，交通事故是15-29歲年輕人的首要死亡原因。
自汽車誕生以來，人類的駕駛行為就已經存在。
雖然我們駕駛汽車的歷史已經超過100年，汽車的各項技術和標準也日漸成熟，但是人類的駕駛能力卻沒有明顯的進步。世界衛生組織數據顯示：全球每年因道路交通事故死亡人數約有125萬，每年還有幾千萬人因此而受傷或致殘。其中，交通事故是15-29歲年輕人的首要死亡原因。
此背景下，降低交通事故率成為全球汽車產業努力的方向，也為智能網聯汽車的發展提供了機遇。
人類駕駛V.S.自動駕駛
近年來，多家組織已經對自動駕駛和人類駕駛與交通事故率之間的關係做了各方面的研究。麥肯錫2015年的一份報告顯示，自動駕駛汽車的全面普及可減少90%的交通事故，每年可減少1900億美元的損害賠償和醫療費用，挽救成千上萬人的生命。
弗吉尼亞理工大學在2016年1月的一項研究表明：相比人類駕駛，自動駕駛可減少交通事故率，事故程度越低，效果就越明顯。該項研究詳細內容見下表：
表1：弗吉尼亞理工大學針對人類駕駛和自動駕駛事故率的研究
（綠色部分為Google無人車的自動駕駛數據，基數為130萬英里。藍色部分為諮詢機構SHRP 2 NDS的人類駕駛數據，基數為340萬英里。）
依照車禍的程度可依次分為Level 1,Level 2,Level 3，其中，Level 1指最嚴重的車禍，Level 2次之，Level 3為輕微的車禍。基於此，從表1看到，平均每100萬英里，自動駕駛車禍率均低於人類駕駛，而車禍越輕微這個數據就越明顯：
“在每100萬英里中，人類駕駛出現Level 1程度的車禍率為2.5%，自動駕駛為1.6%；人類駕駛出現Level 2程度的車禍率為3.3%，自動駕駛為1.6%；人類駕駛出現Level 3程度的車禍率為14.4%，自動駕駛為5.6%。”
不過，值得注意的是，自動駕駛里程數據由Waymo提供。當前，Waymo無人車的級別是L4級（SAE分級），可實現特定條件下（封閉環境、固定路線等）的自動駕駛。美國SAE把自動駕駛汽車分為L0、L1、L2、L3、L4、L5級別，L0無任何輔助駕駛功能，L1-L3具有部分自動駕駛能力，需要人來監控，L4是特定條件下的自動駕駛，L5是全天候全工況條件下的自動駕駛。
輔助駕駛是過渡階段的功能
當前業界普遍認為，L3級別是自動駕駛汽車的一道門檻，只要越過該門檻，自動駕駛技術的安全性將迎來質的飛躍。
同時，目前尚無車企具備量產L4-L5級別自動駕駛汽車的能力，當下號稱是L3級別輔助駕駛量產車也只有奧迪A8。不過，由於中國目前只允許，獲得測試資質的自動駕駛汽車，在開放無人車路測城市的規劃路段行駛，且必須有司機坐在駕駛室監控汽車。因此，我們無緣在國內的公路上看到未閹割版的奧迪A8。
也許會有人提到，已經成功量產，在全球有幾十萬數量，並配備Autopilot系統的特斯拉汽車。雖然特斯拉汽車是當前智能汽車中的佼佼者，但是其仍未達到L3級別。最初，特斯拉中國在其官網上打著“自動駕駛”的宣傳旗號，2016年8月在中國首撞之後，特斯拉中國官網迅速改稱為“輔助駕駛”。雖然特斯拉公司改變了宣傳策略，但是，一部分消費者對輔助駕駛功能仍抱有太大的信心。後續的多起與Autopilot有關的致命車禍事故的調查結果表明，事故車主或多或少都過度依賴系統。
相反的例子是，Waymo公司在2017年10月宣佈決定放棄研發輔助駕駛功能。因為實驗顯示，對這一功能的依賴會造成駕車者分散注意力，在發生緊急情況時根本來不及作出反應人工干預駕駛。該公司認為，要求駕駛者在聽到警報聲後立刻跳起來接管駕駛的系統不夠安全。
雖然，在智能汽車產品手冊中，均有強調在行車過程中，司機的雙手不能離開方向盤。可是，這或許與自動駕駛汽車的初衷背離。人類發展自動駕駛技術是想從駕駛室解放出來，輔助駕駛雖然緩解了司機的部分壓力，但卻沒有在精神上解放司機。
總而言之，輔助駕駛是過渡階段的產品，人類想獲得更多的自由，要更強大的自動駕駛汽車才能滿足需求。
自動駕駛汽車量產面臨的困境
今年3月，Uber自動駕駛汽車致命車禍事件讓大家重新審視了自動駕駛行業過火的現狀。雖然，與人類駕駛相比，自動技術的安全性更高。但是，就目前的成本和技術限制，我們尚不能量產一款完全自動駕駛汽車。
關於成本。以Waymo為例，其克萊斯勒Pacifica測試車型配備了LiDAR(激光雷達)系統、視覺系統、雷達系統、輔助傳感器等多層級傳感器套件，以確保系統無縫協同工作。
這些套件由幾十個傳感產品組成，此前，光采購一個激光雷達產品的成本就超過7.5萬美元。雖然Waymo已經把激光雷達的採購成本降低了90%，但是當前Waymo激光雷達的成本仍高達7500美元，該價格對自動駕駛汽車套件量產而言仍然偏高。
關於技術。為了驗證自動駕駛汽車的安全性，自動駕駛企業需要長期驗證其車輛或系統在各種路況、氣候和地域下的表現。美國蘭德公司2016年的一份報告認為：“驗證一輛無人車是否安全，需要積累110億英里的測試數據。”
近日，全球首例自動駕駛汽車致命車禍事件有了新動態，根據美國國家運輸安全委員會（NTSB）的初步報告揭露，此次車禍事件中，雷達系統在撞擊前6秒掃描到了行人，但“自動駕駛系統軟件將行人視為一個不明物體，識別成汽車或者自行車，並對其行駛路徑有不同預測。”在碰撞前的1.3秒，自動駕駛系統決定了緊急剎車的必要性，但最終卻未採取任何措施。
對此，Uber稱，為了減少不穩定的車輛狀態，該輛測試車在自動駕駛狀態時，並未啟動自動緊急剎車功能。一般情況下，在發生緊急情況時，自動駕駛系統會警告駕駛員，由駕駛員及時對汽車進行干預並採取措施。
顯然，測試車撞死行人反映了自動駕駛技術尚未成熟。如何提升技術，早日完成安全驗證，是車企和系統商的責任。而如何建設自動駕駛相關法律，解決道德倫理問題，是政府的責任。作為平凡的消費者，我們是否能在這場科技變革中貢獻自己的力量呢？持寬容的態度對待新技術，是我們支持未來出行方式的強大力量。
世界衛生組織數據顯示：全球每年因道路交通事故死亡人數約有125萬，每年還有幾千萬人因此而受傷或致殘。其中，交通事故是15-29歲年輕人的首要死亡原因。
自汽車誕生以來，人類的駕駛行為就已經存在。
雖然我們駕駛汽車的歷史已經超過100年，汽車的各項技術和標準也日漸成熟，但是人類的駕駛能力卻沒有明顯的進步。世界衛生組織數據顯示：全球每年因道路交通事故死亡人數約有125萬，每年還有幾千萬人因此而受傷或致殘。其中，交通事故是15-29歲年輕人的首要死亡原因。
此背景下，降低交通事故率成為全球汽車產業努力的方向，也為智能網聯汽車的發展提供了機遇。
人類駕駛V.S.自動駕駛
近年來，多家組織已經對自動駕駛和人類駕駛與交通事故率之間的關係做了各方面的研究。麥肯錫2015年的一份報告顯示，自動駕駛汽車的全面普及可減少90%的交通事故，每年可減少1900億美元的損害賠償和醫療費用，挽救成千上萬人的生命。
弗吉尼亞理工大學在2016年1月的一項研究表明：相比人類駕駛，自動駕駛可減少交通事故率，事故程度越低，效果就越明顯。該項研究詳細內容見下表：
表1：弗吉尼亞理工大學針對人類駕駛和自動駕駛事故率的研究
（綠色部分為Google無人車的自動駕駛數據，基數為130萬英里。藍色部分為諮詢機構SHRP 2 NDS的人類駕駛數據，基數為340萬英里。）
依照車禍的程度可依次分為Level 1,Level 2,Level 3，其中，Level 1指最嚴重的車禍，Level 2次之，Level 3為輕微的車禍。基於此，從表1看到，平均每100萬英里，自動駕駛車禍率均低於人類駕駛，而車禍越輕微這個數據就越明顯：
“在每100萬英里中，人類駕駛出現Level 1程度的車禍率為2.5%，自動駕駛為1.6%；人類駕駛出現Level 2程度的車禍率為3.3%，自動駕駛為1.6%；人類駕駛出現Level 3程度的車禍率為14.4%，自動駕駛為5.6%。”
不過，值得注意的是，自動駕駛里程數據由Waymo提供。當前，Waymo無人車的級別是L4級（SAE分級），可實現特定條件下（封閉環境、固定路線等）的自動駕駛。美國SAE把自動駕駛汽車分為L0、L1、L2、L3、L4、L5級別，L0無任何輔助駕駛功能，L1-L3具有部分自動駕駛能力，需要人來監控，L4是特定條件下的自動駕駛，L5是全天候全工況條件下的自動駕駛。
輔助駕駛是過渡階段的功能
當前業界普遍認為，L3級別是自動駕駛汽車的一道門檻，只要越過該門檻，自動駕駛技術的安全性將迎來質的飛躍。
同時，目前尚無車企具備量產L4-L5級別自動駕駛汽車的能力，當下號稱是L3級別輔助駕駛量產車也只有奧迪A8。不過，由於中國目前只允許，獲得測試資質的自動駕駛汽車，在開放無人車路測城市的規劃路段行駛，且必須有司機坐在駕駛室監控汽車。因此，我們無緣在國內的公路上看到未閹割版的奧迪A8。
也許會有人提到，已經成功量產，在全球有幾十萬數量，並配備Autopilot系統的特斯拉汽車。雖然特斯拉汽車是當前智能汽車中的佼佼者，但是其仍未達到L3級別。最初，特斯拉中國在其官網上打著“自動駕駛”的宣傳旗號，2016年8月在中國首撞之後，特斯拉中國官網迅速改稱為“輔助駕駛”。雖然特斯拉公司改變了宣傳策略，但是，一部分消費者對輔助駕駛功能仍抱有太大的信心。後續的多起與Autopilot有關的致命車禍事故的調查結果表明，事故車主或多或少都過度依賴系統。
相反的例子是，Waymo公司在2017年10月宣佈決定放棄研發輔助駕駛功能。因為實驗顯示，對這一功能的依賴會造成駕車者分散注意力，在發生緊急情況時根本來不及作出反應人工干預駕駛。該公司認為，要求駕駛者在聽到警報聲後立刻跳起來接管駕駛的系統不夠安全。
雖然，在智能汽車產品手冊中，均有強調在行車過程中，司機的雙手不能離開方向盤。可是，這或許與自動駕駛汽車的初衷背離。人類發展自動駕駛技術是想從駕駛室解放出來，輔助駕駛雖然緩解了司機的部分壓力，但卻沒有在精神上解放司機。
總而言之，輔助駕駛是過渡階段的產品，人類想獲得更多的自由，要更強大的自動駕駛汽車才能滿足需求。
自動駕駛汽車量產面臨的困境
今年3月，Uber自動駕駛汽車致命車禍事件讓大家重新審視了自動駕駛行業過火的現狀。雖然，與人類駕駛相比，自動技術的安全性更高。但是，就目前的成本和技術限制，我們尚不能量產一款完全自動駕駛汽車。
關於成本。以Waymo為例，其克萊斯勒Pacifica測試車型配備了LiDAR(激光雷達)系統、視覺系統、雷達系統、輔助傳感器等多層級傳感器套件，以確保系統無縫協同工作。
這些套件由幾十個傳感產品組成，此前，光采購一個激光雷達產品的成本就超過7.5萬美元。雖然Waymo已經把激光雷達的採購成本降低了90%，但是當前Waymo激光雷達的成本仍高達7500美元，該價格對自動駕駛汽車套件量產而言仍然偏高。
關於技術。為了驗證自動駕駛汽車的安全性，自動駕駛企業需要長期驗證其車輛或系統在各種路況、氣候和地域下的表現。美國蘭德公司2016年的一份報告認為：“驗證一輛無人車是否安全，需要積累110億英里的測試數據。”
近日，全球首例自動駕駛汽車致命車禍事件有了新動態，根據美國國家運輸安全委員會（NTSB）的初步報告揭露，此次車禍事件中，雷達系統在撞擊前6秒掃描到了行人，但“自動駕駛系統軟件將行人視為一個不明物體，識別成汽車或者自行車，並對其行駛路徑有不同預測。”在碰撞前的1.3秒，自動駕駛系統決定了緊急剎車的必要性，但最終卻未採取任何措施。
對此，Uber稱，為了減少不穩定的車輛狀態，該輛測試車在自動駕駛狀態時，並未啟動自動緊急剎車功能。一般情況下，在發生緊急情況時，自動駕駛系統會警告駕駛員，由駕駛員及時對汽車進行干預並採取措施。
顯然，測試車撞死行人反映了自動駕駛技術尚未成熟。如何提升技術，早日完成安全驗證，是車企和系統商的責任。而如何建設自動駕駛相關法律，解決道德倫理問題，是政府的責任。作為平凡的消費者，我們是否能在這場科技變革中貢獻自己的力量呢？持寬容的態度對待新技術，是我們支持未來出行方式的強大力量。
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