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近期特斯拉 Model 3 近期于台湾地区的一场车祸意外，又掀起自驾车究竟安全性能如何的议题。正巧近日，美国 IIHS 高速公路安全保险协会发表一则新闻，却可能再次颠覆大家对于自驾车安全性的认知，因为 IIHS 表示，如果车辆真的能以像人类一般的驾驶，可能只能减少 3 分之 1 的车祸，却不能真的达成零事故的交通环境。

IIHS 开头提到，过去传统观念认为，自动驾驶车辆能使车祸成为过去式，带来零伤亡的用路环境，然而 IIHS 研究副总裁 Jessica Cicchino 提到：「自动驾驶汽车最终可能会比人类更能判别危险，但仅凭这一点并不能防止大量的车祸事故。」会有此一论点的原因也在于，美国警方调查美国撞车事故中，每 10 起事故中，有 9 起就是因为驾驶员的失误而造成的。又再进一步分析，其中只有 3 分之 1 的车祸，是由于驾驶介入希望避免自动驾驶车辆错误判断，却因此发生车祸，简而言之也就是系统与人类对于危险判断的差异使然。

也因为此研究结果，IIHS 说明，纵然要让自驾系统如同人类一般的驾驶车辆，确实是个巨大的挑战，但实际上，如果车辆真能如同人类的思维，也只是避免了上述 3 分之 1 的车祸，但仍有 3 分之 2 的车祸，必须仰赖自动驾驶系统能做出更多人类无法执行的驾驶判断，才可能带来零伤亡交通。

为了估计如果将自动驾驶汽车设计为，做出与人类相同的风险决策时，可能继续发生的撞车事故有什么？IIHS 研究人员对《国家机动车撞车因果关系调查》中，5,000 多起警察报告的撞车事件进行了调查。选出来研究的报告有在美国国家公路交通安全管理局 NHTSA（National Highway Traffic Safety Administration）汇整，事件严重性都是至少有一辆车被拖走，且有救护车抵达现场的车祸案件。

在这些案件中，IIHS 将其区分为 5 类：

感知错误：包括诸如驾驶员分心、视线障碍、以及在来得及之前，仍未能识别危险之类的事情。

判断错误：当驾驶员错误判断交通，举例象是错误地估计另一辆车行驶的速度，或对另一位用路人的动向做出错误的预判时，就会发生预测错误。

计划和决定错误：包括因路况而驾驶太快或太慢，在亲自驾驶时，与前方车辆之间的距离太小。

执行错误：错误包括不适当或不正确的回避驾驶，以及其他控制车辆的错误。

失能：涉及由于饮酒或吸毒，医疗问题或驾驶时打瞌睡引起的伤害。

不过，研究人员另外表示，某些碰撞是不可避免的，例如由于车辆故障（如爆胎或车轴损坏）引起的那些碰撞。

在确认这 5 类造成的事故后，研究人员设想若道路上所有车辆都是自动驾驶，他们认为这能防止那些感知错误或者失能的驾驶导致的事故，因为自动驾驶车辆的摄影镜头与传感器，能比人类更清楚的监测道路、判别潜在危险，且不会因此分散注意力或丧失驾驶能力。而仅因感知错误导致的车祸约 24%、失能导致的车祸约 10%。所以如果所有车辆都是自动驾驶，将能减少 34%的车祸，当然前提也是建立在传感器永不故障。所以除非能将所有状况写入在自驾车的数据库，否则即使车辆能象是人类一样的驾驶，却还是会有 3 分之 2 的事故可能发生。

至于计划和决定错误，包含决定超速、违规驾驶等等，则占了样本中 40%的车祸，驾驶员的故意决策可能导致撞车的事实，证明驾驶员的偏好有时可能会与自动驾驶车辆的安全优先决策冲突。为了使自动驾驶汽车兑现零伤亡交通，必须将其设计为着眼于安全性，而不是让车辆会做出驾驶员想做的违规行为。

总结来说，IIHS 透过此篇研究要传达的是，过去大家总认为自动驾驶若能像人类一般驾驶，便能带来零伤亡的交通，但这种想法并不精准。严格来说，自动驾驶不是要让每个人有一个专属司机或是分身，而是要把安全行驶摆在优先，举例来说，在交通壅塞或者能见度差的地方，有的驾驶员可能就会想要不断变换车道超车、或者还是不选择放慢速度，但自动驾驶不该会因此有这些行为。所以自动驾驶与其说要像人类一般驾驶，更该说是守规矩的安全驾驶，也才能在若每辆车都是自动驾驶车辆时，都能互相沟通做出危险的预判，与其在即将发生事故时探讨「伦理」议题(即有的会问说要让自驾车设定撞 1 辆车或者是闪避撞到旁边路人)，若能让车辆都避免遇上这种事情，何须烦恼这样的两难课题？