全球聰明公司扎堆研發(fā)十多年,自動駕駛的安全性到什么水平了？

在過去十多年時間里，全球聰明的公司都在扎堆研發(fā)自動駕駛技術(shù)。

Waymo 的前身，Google 無人車項(xiàng)目在 2009 年成立，目前 Waymo 在無人車研發(fā)上投入的經(jīng)費(fèi)每年按 10 億美元計算。在國內(nèi)，百度早從 2013 年開始研發(fā)自動駕駛。

蘋果 CEO Tim Cook 說：自動駕駛是所有AI 項(xiàng)目之母。

自動駕駛重要的特性就是對汽車駕駛與交通安全的提升。

在 2021 年，這些全球聰明的公司經(jīng)歷了漫長的研發(fā)后，自動駕駛技術(shù)的安全性被推進(jìn)到什么程度了？

近日《自動駕駛汽車交通安全白皮書》發(fā)布，得以讓我們看到全球自動駕駛技術(shù)研發(fā)的一些新進(jìn)展。

1、為什么要不遺余力開發(fā)自動駕駛？80% 以上人類駕駛事故都可避免

12 月 16 日，中汽中心聯(lián)合同濟(jì)大學(xué)以及百度 Apollo 聯(lián)合發(fā)布《自動駕駛汽車交通安全白皮書》。

白皮書援引了 CIDAS 的統(tǒng)計，對過去十年間（2011 – 2021 年）有乘用車參與的 5664 起交通事故案例進(jìn)行了詳盡分析。

據(jù) CIDAS 總結(jié)，在上述超過 5000起的事故中，共有 6967 個導(dǎo)致事故發(fā)生的因素，其中約有 81.5%因素為駕駛員人為因素。更進(jìn)一步，駕駛員主觀錯誤又占到這些事故致因中的79.9%。

這些因素包括了：未按規(guī)定讓行、速度過快、違規(guī)使用車道、酒駕、違反交通信號燈、疲勞駕駛等等。顯然這些問題，對于以機(jī)器感知與 AI 算法驅(qū)動的自動駕駛系統(tǒng)都不存在。

除了 CIDAS 數(shù)據(jù)外，世界衛(wèi)生組織、中國公安部交通管理局等的多種統(tǒng)計口徑，也顯示大約 80 – 90% 的交通事故是由駕駛員人為因素導(dǎo)致。

這意味著自動駕駛系統(tǒng)的普及將有可能減少 80% 以上的交通事故。

另一方面，全球頭部的科技公司與車企積極投入開發(fā)自動駕駛技術(shù)，在過去十多年里已經(jīng)使得自動駕駛的技術(shù)體系趨于成熟，技術(shù)的安全性與可靠性也得到了長足驗(yàn)證。

以美國加州機(jī)動車輛管理局的數(shù)據(jù)為例，加州是全球早公布自動駕駛路測法規(guī)的地域之一，也是目前各大公司進(jìn)行自動駕駛路測活躍的區(qū)域。

在其公布的 2019 年 – 2020 年自動駕駛路測中，發(fā)生了149 起事故案例，其中沒有死亡事故；所有事故中，僅有2 起事故存在安全氣囊打開的情況，這 2 起事故中人員均為輕傷；剩下還有 20 多起有人員損傷的事故，其實(shí)表現(xiàn)主要是安全員或?qū)Ψ饺藛T感覺到背部或頸部疼痛。

Waymo 作為全球早開展大規(guī)模自動駕駛路測的公司，其測試數(shù)據(jù)也比較有代表性。2020 年 10 月，其發(fā)布《公共道路安全性能數(shù)據(jù)》白皮書，報告顯示在約 610 萬英里(約合 981 萬公里) 的真實(shí)道路測試中，Waymo 無人車一共發(fā)生 18 起碰撞或輕微接觸事故。

Waymo 報告對 47 起碰撞事故（含前述 18 起真實(shí)事故和 29 起模擬環(huán)境下的碰撞事故）進(jìn)行分析，其他道路交通參與者的不合規(guī)行為是導(dǎo)致事故發(fā)生的主要原因。

北京市公布的數(shù)據(jù)也反映了類似的結(jié)論：截至 2020 年底，北京市累計開放 4 個區(qū)縣的自動駕駛測試道路，共計 699.58 公里；累計為 14 家自動駕駛企業(yè) 87 輛車發(fā)放一般性道路測試牌照，測試?yán)锍坛?strong>200 萬公里。

測試過程中，未對其他交通參與者產(chǎn)生不良影響。

中美兩地的數(shù)據(jù)，都共同驗(yàn)證了自動駕駛汽車在交通安全性上，要強(qiáng)于普通人類司機(jī)，甚至要比人類司機(jī)的安全性高出一個數(shù)量級以上。

2、自動駕駛系統(tǒng)的安全性設(shè)計

自動駕駛車輛的安全性設(shè)計幾乎是今天所有自動駕駛公司技術(shù)研發(fā)與系統(tǒng)設(shè)計的核心。

自動駕駛系統(tǒng)早是在機(jī)器人系統(tǒng)開發(fā)的基礎(chǔ)上形成了包括感知、決策規(guī)劃、控制等在內(nèi)的技術(shù)棧。

近年，隨著前裝量產(chǎn)部署的需求，不少公司已經(jīng)在推動自動駕駛技術(shù)滿足功能安全、預(yù)期功能安全等保障要求。如百度這樣的頭部公司還提出了構(gòu)建主安全系統(tǒng)、冗余系統(tǒng)、遠(yuǎn)程云代駕三層安全體系，從多個角度在技術(shù)上確?！赴踩?。

從設(shè)計機(jī)制上來講，自動駕駛系統(tǒng)的能力天生比人類更強(qiáng)。譬如：

1）感知系統(tǒng)，比人看得更遠(yuǎn)、更準(zhǔn)。

當(dāng)下多傳感器融合的感知系統(tǒng)是主流方案，基于激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭融合的方案遠(yuǎn)可提供 280 米外的障礙物檢測，并且其覆蓋的是圍繞車身 360°的視野。

2）決策規(guī)控，開得比人更加謹(jǐn)慎。

自動駕駛系統(tǒng)的演進(jìn)方向是成為提前預(yù)判、安全謹(jǐn)慎駕駛的「老司機(jī)」，其針對各種典型危險場景設(shè)計了一系列駕駛策略。如在惡劣天氣、視野遮擋等極端場景下，會觸發(fā)防御性駕駛策略，通過多觀察減速駕駛防止安全風(fēng)險；在道路交叉口與其他交通參與者交匯場景下，在高路權(quán)情況下遇到搶行車輛，也會以安全考慮減速讓行。在遇到「鬼探頭」等高危風(fēng)險場景時，也會堅持安全第 一原則采取緊急制動策略盡可能避免傷害。

3）車路協(xié)同，讓自動駕駛具備上帝視角。

車路協(xié)同可以極大地拓展單車的感知范圍，例如在出現(xiàn)動靜態(tài)盲區(qū)、惡劣天氣時，車路協(xié)同可實(shí)現(xiàn)多方位、長距離的連續(xù)檢測識別，并與自動駕駛車輛的實(shí)時感知結(jié)果進(jìn)行融合，從而幫助系統(tǒng)做出預(yù)判和決策控制，降低事故風(fēng)險。

4）系統(tǒng)冗余，任何情況下總有備份。

L4 級自動駕駛系統(tǒng)在車載主計算單元和傳感系統(tǒng)之外，又配置了安全冗余實(shí)現(xiàn)了軟件和硬件的異構(gòu)冗余設(shè)計，整體的安全性和可靠性有極大提升。當(dāng)檢測到主計算系統(tǒng)異常時將觸發(fā) MRC 機(jī)制，通過告警、緩剎、靠邊停車、緊急制動等方法讓車輛進(jìn)入小風(fēng)險狀態(tài)。

在過去幾年里，無論是車載計算單元、傳感器還是線控系統(tǒng)、執(zhí)行器都在不斷進(jìn)步，從而推高自動駕駛系統(tǒng)的安全底線與能力上限。

3、自動駕駛 ≠ 完全 0 事故，系統(tǒng)安全性提升正帶來大規(guī)模商業(yè)化可能

自動駕駛系統(tǒng)開車比普通人類司機(jī)更強(qiáng)，但這并不代表自動駕駛上路就是的「0 事故」。

美國加州機(jī)動車輛管理局在近 6 年里（2014 – 2020 年），詳細(xì)記錄到了不同廠商進(jìn)行真實(shí)路測時的事故案例共 278 起。

在所發(fā)現(xiàn)的事故案例中，自動駕駛汽車事故主要因?yàn)槠渌缆方煌ㄊ褂谜咚隆?/p>

據(jù)統(tǒng)計，因其他道路交通參與者所致事故占比為 84%，因自動駕駛汽車自身原因所致事故占比為 16%。

這種情況在中國也是類似。在 2 個月前，就在北京市順義區(qū)，美團(tuán)無人車也經(jīng)歷了一起與小轎車碰撞的事故。

10 月 9 日，在順義區(qū)白馬路與后疃村口，美團(tuán)無人配送車自西向東在輔路的非機(jī)動車道上行駛與一輛從后疃村口小轎車發(fā)生碰撞，雙方車輛受損但未致人員受傷。

事故發(fā)生后，交警判定美團(tuán)無人車為微型客車，因未在機(jī)動車道行駛承擔(dān)全責(zé)。

但實(shí)際上，美團(tuán)方面表示事故并非技術(shù)原因：事發(fā)前無人配送車傳感器已發(fā)現(xiàn)人工駕駛車輛，因后者行駛緩慢，系統(tǒng)判定無碰撞風(fēng)險，但人工駕駛車輛未發(fā)現(xiàn)美團(tuán)無人車突然加速行駛導(dǎo)致雙方碰撞。

還有更多案例揭示了人類是「主觀因素」的主要風(fēng)險來源。同樣在今年，百度 Apollo 的車輛就遭遇了一起因人類司機(jī)闖紅燈引發(fā)的事故。

事故發(fā)生時，測試車輛左轉(zhuǎn)通過交叉路口，對向社會車輛直行闖紅燈，進(jìn)入路口后社會車輛與測試車輛碰撞。

測試車輛進(jìn)入路口時，社會車輛通行方向?yàn)榧t燈，測試車輛具有優(yōu)先通行路權(quán)。

車輛在自動駕駛模式下左轉(zhuǎn)進(jìn)入路口，行駛至路口中間位置時，感知到對向車道內(nèi)行進(jìn)的社會車輛，并根據(jù)預(yù)測出的行駛軌跡預(yù)判其有闖紅燈的安全風(fēng)險。

從安全角度考慮，自動駕駛系統(tǒng)采取制動措施提前避讓違規(guī)通行的社會車輛。但同時，車上的安全員出于本能踩踏「加速踏板」進(jìn)行了人工接管。

也就是說，如果自動駕駛系統(tǒng)全程控制、人工駕駛不介入，則不會發(fā)生這次碰撞事故。

這兩個案例恰恰都反映了，實(shí)際上自動駕駛系統(tǒng)是足夠安全的，但人類「不可控」的行為導(dǎo)致了駕駛事故，嚴(yán)格意義上，它們都是「人類駕駛事故」。

隨著時間推進(jìn)，自動駕駛系統(tǒng)的路測里程逐年增加，測試范圍正加速擴(kuò)張，而接管間隔里程越來越長，年度接管次數(shù)越來越少。

中國的領(lǐng)頭羊百度，到本月自動駕駛道路測試?yán)锍桃殉^2100 萬公里。

據(jù)《2021 百度自動駕駛出行服務(wù)半年報告》，其自動駕駛出行服務(wù)高質(zhì)量測試覆蓋 30+城市，覆蓋面積超過 600 平方公里。

但我們今天所面對的是行人、非機(jī)動車、人工駕駛車輛以及自動駕駛車輛混行的交通環(huán)境，尤其在中國擁擠、狹窄以及不規(guī)范的道路環(huán)境中，我們還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到「0 事故的完美交通時代」。

首先自動駕駛系統(tǒng)并非完美的系統(tǒng)，真實(shí)道路場景存在難以窮盡的 corner case；其次，理論上自動駕駛車輛的行為永遠(yuǎn)是規(guī)范、可預(yù)測的，但其他交通參與者的行為可能引發(fā)難以預(yù)測的事故。

隨著技術(shù)提升，自動駕駛的商業(yè)化步伐正在加速。就在上周，德國宣布開放 L3 級自動駕駛系統(tǒng)的商用許可，奔馳 S 級與 EQS 將率先量產(chǎn) L3 級智能駕駛應(yīng)用；

11 月底，北京也開啟自動駕駛出租車的商業(yè)化運(yùn)營，百度等公司成為首吃螃蟹的 Robotaxi 運(yùn)營方。

安全將始終是汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展永恒的主題，比人類駕駛更安全的新交通時代才剛剛開始。