特斯拉出事了,自动驾驶还靠谱吗

开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇特斯拉出事了,自动驾驶还靠谱吗范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！

自动驾驶汽车的安全性仍有待论证，但通过改进测试方法，自动驾驶仍能成为提高车辆行驶安全性的有力工具。

今年5月7日，一辆特斯拉Model S型汽车使用自动驾驶功能行驶在美国佛罗里达州的州际公路上，与一辆正在左转的重型卡车相撞，特斯拉车主当场死亡。特斯拉汽车公司官方回应称：这是特斯拉自动驾驶系统行驶超过2.08亿公里以来，发生的第一起交通死亡事故。

事故发生后，各种有关自动驾驶安全性的疑问纷至沓来：自动驾驶功能可以在多大程度上保证车辆的行驶安全？目前的自动驾驶技术是否还有改善空间？7月，兰德公司高级信息技术科学家尼迪・卡尔拉（Nidhi Kalra）发表了一篇名为《交通事故不能扼杀自动驾驶》的文章。她认为，虽然目前自动驾驶在技术方面还存在诸多不足，但通过改进测试方法，它仍能成为提高车辆行驶安全性的有力工具。

自动驾驶系统到底安不安全

针对特斯拉的此次事故，尼迪・卡尔拉在文章中对自动驾驶系统的安全性提出了两个问题。

第一，相比于司机全程操控方向盘的传统驾驶方式，自动驾驶的安全性是否更高？对此，特斯拉汽车公司给出的答案是肯定的。美国国家公路交通安全管理局2014年的统计数据显示：在美国，机动车平均每行驶约1.5亿公里就会发生一起导致死亡的车祸。而特斯拉发生此次事故时，自动驾驶系统已累计行驶超过2.08亿公里。

不过，尼迪・卡尔拉提出，目前自动驾驶功能累计行驶的总里程还太少，上述统计数据并不可靠。她在另一份名为《驾驶安全：自动驾驶汽车需要行驶多少公里才能保证可靠性？》的分析报告中提出，经过科学计算，要想证明自动驾驶系统比人力驾驶拥有更高的安全性，至少需要保证的安全行驶约为4.43亿公里。这相当于100辆自动驾驶汽车，以40公里每小时的速度在路上全天行驶近13年时间的里程。

这意味着，现在就宣称自动驾驶系统比传统的驾驶方式更加安全还为时过早。同时，特斯拉这起事故也表明，自动驾驶技术还有很大的改善空间。

尼迪・卡尔拉提出的第二个问题是：随着技术的不断改进，自动驾驶系统在不久的将来是否能够保证绝对的驾驶安全？对这一问题，她基本持否定态度。正如乔治梅森大学心理学教授、人机交互领域专家拉贾・巴拉苏罗（Raja Parasuraman）所说：“总会有一些预料不到的情况是自动化系统所不能处理或者提前预知的。”

根据美国国家运输安全委员会对此次特斯拉交通事故的初期调查报告，在事故发生时，行驶中的特斯拉正处于超速状态。因此，尼迪・卡尔拉表示，如果人为因素是导致这起事故发生的主因，那么这只能说明，再完善的自动驾驶系统，都无法避免由司机错误操作而导致的惨剧。

或许有人会说，自动驾驶技术没有及时对超速做出反应，也是导致事故发生的原因之一。那么，只要升级车辆传感器或是其他硬软件设备，就可以及时对超速做出反应，从而避免车祸的发生。

对此，《交通事故不能扼杀自动驾驶》一文认为，就算自动驾驶系统能够纠正司机犯下的某些驾驶错误，还是会产生其他安全问题，如针对自动驾驶系统的网络攻击等。此外，自动驾驶系统可能会给司机带来这样一个错误信号：车辆既然可以自动行驶，那驾驶员大可不必全神贯注。可实际上，目前大多数配置了自动驾驶功能的车辆，还基本停留在“人机交互”层面，远远达不到无人驾驶的级别。驾驶员对自动驾驶系统的依赖，反而会成为事故发生的祸根。

多方面改进测试方法

虽然自动驾驶汽车的安全性有待进一步论证，但是《交通事故不能扼杀自动驾驶》一文认为，因噎废食同样不可取，特斯拉事故的发生并不意味着自动驾驶技术失去了价值。

目前发生的许多交通事故都是因驾驶员操作失误而造成的。美国国家公路交通安全管理局的分析报告显示，2014年美国死于机动车事故的总人数为32675人，在这些死亡事故中，只有约2%是由机动车造成的，如车辆故障等;约94%是人为因素导致的，如酒驾、超速、分心或疲劳驾驶等。而自动驾驶系统则可以通过及时纠正司机的错误驾驶行为，避免事故的发生。

要达到这一目标，当前的自动驾驶系统还需在很多方面做出改善。尼迪・卡尔拉认为，首先应从改进评估自动驾驶系统安全性的测试方法着手。

仅依靠简单累积驾驶里程的方式，并不足以评估和提升自动驾驶系统的安全性。而且，正如上文所述，通过试验驾驶进行测试所需的时间太长，无论是汽车厂商还是消费者都不会有这样的耐心。因此，尼迪・卡尔拉提出，对自动驾驶安全性的评估，还需其他一系列测试方法的辅助。例如，加速测试、虚拟测试、数学建模和算法分析、场景测试、试点研究以及针对汽车硬件和软件的一系列测试，等等。

具体而言，一是要在测试阶段，让自动驾驶车辆尽可能多地经历各种复杂的驾驶情境。例如，2015年7月，美国密歇根大学交通改造研究中心牵头设计并建立了世界上第一个专为测试无人驾驶汽车和车联网的“模拟城镇”。这座名为“MCity”的小镇占地约13万平方米，为模仿真实路况，镇中建有隧道、桥梁、高速公路、碎石、十字路口、环岛等多个路段，以保证自动驾驶系统在测试阶段能充分体验到各种路况及周围环境的复杂性，并不断作出技术调整。

二是要明确目前的自动驾驶系统仍处于“人机交互”的阶段。无论何种测试方式都应建立在这样一个前提下：自动驾驶功能暂时还无法实现完全由车辆自主行驶，驾驶员仍需介入操作;同时，除非自动驾驶汽车实现全面普及，否则人类和机器共享公路的状态还将持续相当长一段时间。

因此，针对自动驾驶系统的测试不应只停留在对机器的观察和改进上，驾驶员也应成为测试的一部分。只有当驾驶员和自动驾驶系统互相适应并实现高水平的交互时，才能真正达到安全驾驶的目标。譬如，自动驾驶系统要确保司机在某些路况下集中注意力，就需要系统能随时监测驾驶员的状态，并及时给予提示。

好在许多研究人员已意识到这一问题。如今，麻省理工学院的研究人员正在进行一项以提升自动驾驶汽车安全性能为目标的试验，其主要方法就是观察和总结特斯拉车主的驾驶习惯。