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昨天，中汽中心、同济大学、百度三方联合发布了《自动驾驶汽车交通安全白皮书》，总结一下其实主要说了两句话：人类开车不安全；自动驾驶比人更适应交通环境。

关于智能驾驶比人工驾驶安全这件事，科技公司和车企都已经费了很多口舌了，特斯拉每个季度的财报中，都会附上“Millions of miles driven between collisions”数据，以证明启用AP会比全民总体数据安全8倍以上。

《自动驾驶汽车交通安全白皮书》（以下简称白皮书）通过道路交通数据库CIDAS，筛选出了2011年至2021年因乘用车导致的6967场事故，发现事故种81.5%的乘用车事故是驾驶员人为因素导致。

在这其中有约79.9%是由于驾驶人主观错误导致事故发生，约20.1%是由于驾驶人能力受限导致事故发生。

主观错误分很多种，其中未按规定让行占比高达43.4%，9.7%是车速过快，此外还有违反交通信号灯、酒驾、疲劳驾驶等。

而由于驾驶人能力受限导致事故，指的是驾驶员自身能力不足或受环境条件限制，观察不全其他交通参与者行为造成事故，包括遇到对向远光灯、雨雾天气、视野盲区等视野受限场景，也包括遇到突发障碍物反应不及时。

L4自动驾驶的数据数据上，只是由于我国开放测试区域非常分散，全国数十个城市都有车在跑，缺乏一个统一的统计，因此并没有公开的数据可以用。不过参考北美加州DMV的数据可以有大概了解。

加州 DMV 的自动驾驶事故碰撞专栏中，2021年全年至今共发生了 89 起自动驾驶车交通事故。加州的Robotaxi车队数量和国内全国总量规模相当，因此猜测国内大概也是在每年数十起的范围。

当然由于L4自动驾驶目前体量并不大，且都是限定道路内，数据数据少，对比意义并不大。

白皮书主要是从感知、决策、控制三个角度，论证机器相对人而言有很大的优越性，比人更能胜任复杂的交通环境，做到安全驾驶。

首先是感知上，白皮书综合CIDAS数据库数据，拉出了人类驾驶员及自动驾驶控制的车辆在碰撞前1.0秒时刻，其探测范围为30°、45°和60°的行人重心分布。得出的结论是，自动驾驶传感器探测到的障碍物信息更丰富更全面。

这仅仅是单车智能，如果考虑到V2X，智能驾驶汽车获取到的供决策的信息量，实际上是远大于人类，对其他交通参与者的行驶意图，能减少交通冲突。白皮书测算当自动驾驶汽车渗透率达25%、50%、75%、100%时，将分别减少12%-47%、50%-80%、82%-92%和90%-94%的交通冲突。

更丰富的感知数据，意味着机器的路径规划比人的路径规划更合理，更能做出正确的决策。此外，人的性格千差万别，而且即便是同一个人，不同时刻不同情绪下驾驶决策风格都不一样，例如会开斗气车。相对而言，没有感情的机器，反而能更稳定地做好谨慎“老司机”的角色。

在执行上，人眼看到到大脑处理，再到手脚去操作方向盘油门踏板，整个链路是比较长的，有一定延迟。相对而言智能驾驶是系统内的电信号传输，速度更快，更便于在毫秒间控制车辆做出急刹等操作，避免事故发生。

白皮书基本有理有据地阐述清楚了机器驾驶，相对于人类驾驶全方位碾压的优势。然而即便如此，消费者真的能放心自动驾驶么？

目前有相当大比例的人，无法放心地使用自动驾驶汽车，即便是非常基础的L2级辅助驾驶功能，很多人也是买车后从来没有启用过。这一方面是，现阶段技术确实还不成熟，多数辅助驾驶在可视化上做的不够清晰。另一方面辅助驾驶功能体验不太好，不能让人放心，这也会影响对L4自动驾驶车辆的判断。

自动驾驶按场景落地已成共识，未来3到5年内，人们将越来越多地接触智能驾驶的体验和服务。在功能进步场景拓展的同时，文化层面让消费者真切地排除对自动驾驶的恐惧，也是需要努力的方向。