智能驾驶：安全责任与技术边界的再思考
最近，关于智能驾驶辅助系统（ADAS）的讨论甚嚣尘上，起因是某汽车媒体平台进行的一次测评。该测评由懂车帝联合央视新闻进行，对市面上主流的智能汽车进行了智驾碰撞测试，结果却与大众认知存在偏差，引发了广泛关注。
长期以来，我们耳濡目染的是“XX品牌，遥遥领先”、“智能驾驶超越特斯拉”等宣传语。在许多人的印象中，自主品牌已然成为智能汽车领域的领跑者。然而，测试结果显示，特斯拉在高速和城区两个测试场景中均表现出色，占据领先地位，这一结果无疑给行业敲响了警钟。
测试结果背后的真相
本次懂车帝的测试集结了市面上36款主流智能汽车，包括问界、理想、小鹏、蔚来等热门品牌，以及智能驾驶领域的佼佼者特斯拉。测试模拟了15个日常驾驶中常见的痛点场景，例如夜间修路路段的绕行、小区“鬼探头”儿童的识别、以及高架上强行加塞车辆的应对。
测试结果显示，在高速公路场景下，36款车累计测试183次，整体通过率仅为24%。这意味着，在相对简单的高速公路环境中，四个危险场景中就有三个是智能驾驶系统无法有效处理的。城市道路场景的通过率稍好，26款车测试233次，通过率约为44.2%。然而，即便如此，仍有超过一半的情况需要驾驶员进行人工干预。
这次测试的核心意义在于强调“辅助驾驶 ≠ 自动驾驶”这一理念。目前市场上的所有辅助驾驶系统，无论宣传如何，本质上都只是“辅助”工具。它们可以为驾驶员提供帮助，但绝不能被视为完全替代驾驶员的“司机”。
近年来，资本和市场对“智能驾驶”概念的过度炒作，以及各种响亮的宣传口号，极大地提高了公众的期望，甚至让人们产生了一种无人驾驶时代已经到来的错觉。然而，测试数据却揭示了一个现实：在现阶段，完全依赖智能驾驶系统仍然存在风险。
辅助驾驶技术的发展，离不开经验教训的积累。早在2014年，沃尔沃就曾在中国开展辅助驾驶体验活动，邀请了一批体验者参与测试，参与者甚至签署了类似“生死状”的协议，承诺风险自担。来自美国的数据也显示，2019年至2023年6月期间，特斯拉汽车在使用Autopilot功能时，共发生736起交通事故，造成至少17人死亡。
虽然辅助驾驶技术正在快速发展，但要实现真正的自动驾驶仍然需要付出巨大的努力。在此之前，驾驶员仍需保持警惕，将辅助驾驶系统视为助手，而非替代品。
测试公平性与行业反思
测试结果公布后，关于测试公平性的讨论也随之而来。有人质疑，测试的题目是否能够全面代表实际驾驶中可能遇到的各种情况？毕竟，现实中的驾驶场景千变万化，仅仅通过15个模拟场景来评判一个系统的优劣，可能并不完全公平。此外，不同汽车品牌在设计系统时，能力侧重点也可能存在差异。
测试中，不同车辆面临的具体危险程度也存在差异。例如，在“消失的前车”场景中，每辆车的测试距离不尽相同，这可能直接影响测试结果。此外，简单的排行榜形式也容易引发品牌粉丝之间的争论，将严肃的安全话题演变为口水战。
尽管存在争议，但懂车帝的测试在第三方评测中已属较高水平。其重要意义在于帮助公众建立对辅助驾驶技术的客观认知，找到与之正确相处的模式。驾驶员应当时刻关注路况，准备随时接管车辆，避免极端危险情况的发生。
人和智能汽车的关系，类似于骑手和马的关系。一匹训练有素的好马可以帮助骑手分担体力，甚至在某些时刻比骑手反应更快。但是，骑手不能因此完全放开缰绳，在马背上睡觉。骑手必须时刻握紧缰绳，感知马的状态和周围的环境，预判可能出现的风险，并在必要时果断介入。
科技在带来便利的同时，也带来了风险和不确定性。我们不应因为一次测试结果而否定辅助驾驶技术的进步，关键在于扮演好驾驶员的角色，建立一种全新的信任模式：信任，但保持警惕。
智能驾驶的未来之路
智能驾驶的未来发展方向不仅仅是技术的提升，更在于如何构建人与机器之间的安全、可靠的协作关系。我们需要从以下几个方面进行深入思考：
统一测试标准与评价体系： 建立一套全面、客观、公正的智能驾驶系统测试标准，模拟更多真实场景，并根据不同场景的风险等级进行加权评分，从而更准确地评估系统的安全性和可靠性。
提升驾驶员的认知与培训： 加强对驾驶员的教育和培训，提高其对辅助驾驶系统 capabilities and limitations 的认识，明确驾驶员在不同场景下的责任和义务。同时，通过模拟器等方式，让驾驶员掌握在紧急情况下接管车辆的技能。
强化数据安全与隐私保护： 智能驾驶系统依赖大量数据进行学习和优化，因此必须加强对数据的安全保护，防止数据泄露和滥用。同时，要尊重用户的隐私权，明确告知用户数据的使用方式和范围。
建立完善的事故责任认定机制： 在发生交通事故时，如何界定驾驶员、汽车制造商和技术提供商之间的责任，是一个亟待解决的问题。需要建立一套完善的事故责任认定机制，明确各方的权利和义务，从而更好地保障消费者的权益。
推动立法与监管： 随着智能驾驶技术的不断发展，相关法律法规的制定也显得尤为重要。政府应加强对智能驾驶领域的监管，规范行业发展，保障公共安全。
持续的技术创新和迭代： 智能驾驶技术仍处于发展初期，需要持续的技术创新和迭代。这包括感知技术的提升、决策算法的优化、以及控制系统的改进等方面。只有不断提升技术的成熟度，才能真正实现安全、可靠的自动驾驶。
跨行业合作与协同： 智能驾驶的发展需要汽车制造商、技术供应商、通信运营商、交通管理部门等多方合作与协同。通过跨行业合作，可以共同解决技术难题，推动产业发展。
注重用户体验与反馈： 智能驾驶系统的设计应充分考虑用户体验，提供简洁、直观的操作界面和友好的交互方式。同时，要重视用户的反馈意见，不断改进和优化系统。
伦理道德的考量： 自动驾驶系统在面对 unavoidable accidents 时，如何做出伦理决策，是一个复杂的伦理问题。需要在技术研发的同时，进行伦理道德的考量，确保系统的决策符合社会价值观。
模拟真实驾驶环境的测试： 智能驾驶系统的测试需要在各种真实驾驶环境下进行，包括不同的天气条件、路况和交通状况。通过充分的测试，可以发现系统在实际应用中可能存在的问题，并及时进行改进。
辅助驾驶技术的进步是毋庸置疑的，但我们必须保持清醒的头脑，认识到其局限性。只有在驾驶员、技术和监管的共同努力下，才能实现智能驾驶的安全、可靠发展，让科技更好地服务于人类。
