日前，“小鵬P7在高架橋撞人緻死”事故正在調查中，但輔助駕駛再次被推到了輿論風口浪尖。去年，蔚來汽車輔助駕駛事故引發行業過度營銷問題，政府部門和專家為此投入極大關注，自動駕駛技術和等級劃分也成為焦點。但如今小鵬汽車事故引發的深思，則是究竟技術推廣和安全如何保證，這類事故發生的終極原因在哪裡。

對此，有業内專家認為，新技術的誕生與推廣必定是一個曲折的過程，如何客觀、全面地去對待新興技術，在技術與安全之間尋找到高融合點已成為現階段重中之重。

現狀

時而發生的輔助駕駛事故

8月10日，網上流傳着“小鵬P7在高架橋撞死人”視頻。8月11日，小鵬汽車确認了上述事故。小鵬汽車方面表示，經核實，8月10日下午，甯波小鵬車主駕駛車輛與前方檢查車輛故障人員發生碰撞，發生人員傷亡。

據了解，LCC(車道居中功能)是小鵬高速NGP智能導航輔助駕駛的功能之一，主要通過安裝在前風擋玻璃上的攝像頭探測車道線，使車輛維持在車道中央行駛。

4個月前，小鵬汽車也曾發生過類似事故。今年4月，小鵬車主鄧先生發布視頻維權稱，在國道上開啟輔助駕駛系統行駛十幾公裡後，他的小鵬P7沒有任何報警和減速的情況下，撞向了前方側翻的車輛。小鵬汽車當時回應稱，初步判斷為車主在使ACC LCC(自适應定速巡航&車道居中保持功能)過程中，沒有保持對車輛前方環境的觀察并及時接管車輛所緻。

有業内人士透露，其實使用ACC、LCC等技術有場景限制，由于硬件性能以及運作邏輯等原因，上述駕駛功能對于低速或靜止的工程車/清掃車；橫停的事故車；擁堵或等紅燈的車輛；大石塊；三腳架；凸出的隔離帶或者水泥墩等路況難以做出準确反應，需要駕駛員及時接管車輛，“其實這些在小鵬汽車強制的考試答題環節也有體現”。

輔助駕駛導緻的事故并非個例。

去年8月，有車主駕駛蔚來ES8汽車并啟用了NOP(領航輔助駕駛)功能時高速撞到作業中的工程車，不幸身亡；2022年5月，有媒體報道，有車主駕駛理想ONE開啟自動輔助駕駛模式時以95碼速度撞上前方工程車，車輛完全沒監測到前方的龐然大物，沒做出任何反應和提示，事故造成車主本人腰椎骨折。

特斯拉也曾身陷漩渦。NHTSA(國家公路交通安全管理局)公布的數據顯示，從2021年6月到2022年5月，涉及特斯拉Autopilot的事故共有273起，占據了涉及輔助駕駛系統的392起事故的近70%。

這些年，當外界在熱議智能駕駛技術之時，行業熱度也不減。據不完全統計，除去“蔚小理”等造車新勢力，此前國内一汽、廣汽、上汽、長安、長城以及江淮等主流車企都曾推出搭載輔助功能相關車型。

業内

技術存一定缺陷，認知有偏差

輔助駕駛事故為何時而發生?這是事故發生後，大衆一直想要得到的答案。

“與傳統汽車完全靠駕駛員控制有所不同的是，具備智能駕駛功能的汽車運行邏輯可以分為感知層，決策層和執行層”，江西新能源科技職業學院新能源汽車技術研究院院長張翔表示，其中執行層面比較成熟，有着完備的供應鍊體系，但是由于感知層的攝像頭、毫米波雷達等硬件識别物體信号并不準确，會導緻決策層的算法計算産生錯誤，以至于會出現前方有行人或者障礙物，但依舊發出繼續前行的指令的情況。

從過往公開信息可見，均有業内人士直言，目前車企使用的“視覺攝像頭 毫米波雷達”的解決方案或存在技術缺陷，識别靜止事物依舊是行業的技術難點。

輔助駕駛事故絕大多數與感知系統相關，毫米波雷達由于難以準确識别行車道路空間結構、非标異形等集外物體，往往會發生追尾異形特種車輛、撞入馬路隔離帶等情況；而視覺攝像頭則依賴大量樣本訓練，對異形物的識别效果較差，難以迅速識别物體狀态。

廣東省大灣區新能源汽車産業技術創新聯盟秘書長張瑞鋒表示，輔助駕駛在内的自動駕駛硬件技術路線的選擇是主要原因之一，如單攝像頭方案、單毫米波雷達方案、單激光雷達方案、攝像 頭 激光雷達方案，多傳感器融方案的事故率上限是有所區别的；硬件方案的制訂對軟件算法、芯片算力、數據處理等都會有影響，冗餘設計、影子駕駛等也都需要考慮，是一個複雜的、系統性的工程。

與此同時，外界認知與技術發展間的信息差也是導緻事故發生的原因之一。相關部門将自動駕駛技術分為L0-L5六個級别，其中L3級是區分自動駕駛和輔助駕駛的分水嶺，駕駛員需要根據路況來決定是否介入操控。

目前，國内量産車型搭載的自動駕駛技術水平均為L3級别以下，全程需要駕駛員介入操控，“不過，不是每個消費者都能領會其中的區别，這也導緻車企與消費者之間存在認知偏差”。有相關業内人士向南都·灣财社記者說道。

值得注意的是，2021年8月，針對輔助駕駛以及自動駕駛的相關管理方面，工信部發布的《工業和信息化部關于加強智能網聯汽車生産企業及産品準入管理的意見》規定，“企業生産具有駕駛輔助和自動駕駛功能的汽車産品的，應當明确告知車輛功能及性能限制、駕駛員職責、人機交互設備指示信息等信息”。

探讨

智能駕駛安全落地之路

當然，上述事故的發生，并不能完全否定技術的能力。

“一款車，如果使用後，一定期間内接連發生事故，那可以肯定是技術不過關，但目前來看，技術存在提升空間，這點汽車用戶手冊的提醒，也側面應證了這個情況，但不能全面否定技術能力。”有業内人士表态。

“新技術的誕生與推廣肯定是一個曲折的過程。”有汽車行業協會的專家表示，在監管層面還要有一定頂層設計，城市管理者應該肩負起相對應的責任，建立相關規章制度，讓類似新興技術在一定範圍試運行，并在外界民衆對自動駕駛技術了解與熟悉之後再進行推廣。

與此同時，軟件與硬件并行發展或是解決自動駕駛安全落地的重要舉措之一。

張翔表示，目前，識别精度更高的激光雷達成本降至5000元以内且已經國産量産化，已經在多款新車型上搭載，自動駕駛汽車芯片的算力也超過1000TOPS，能夠滿足自動駕駛需求，但由于軟件算法的發展是滞後于硬件發展速度，短闆效應依然明顯，軟件算法層面的技術需要快速叠代升級，以适應硬件發展的需求。

“自動駕駛的實現仍受限于人工智能技術的發展水平，人工智能已經在“聽、說、看”等感知智能領域達到或超越了人類水準，但在需要外部知識、邏輯推理或者領域遷移的認知智能領域還處于初級階段”，綠盟科技平行實驗室負責人肖岩軍以智能駕駛原理展開說明，AI對抗、錯誤數據等因素都會影響認知，自動駕駛通過認知推理使得機器獲得聯想能力，進而進行遷移學習等，保障算法的魯棒性。另外，在認知推理、認知規劃、認知預測方面，如預測相關目标的未來行為等，自動駕駛也有較多的困難需要解決。

在通過軟硬兼施方式解決自動駕駛技術缺陷的同時，如何客觀、準确地向外界傳遞自動駕駛相關信息也是亟須解決的問題之一。

“汽車不同于普通消費品，安全是排第一位的，不存在平衡技術與安全問題，永遠優先選擇安全。安全是第一位，其他才是第二位”，張瑞鋒認為，現階段仍需要大力開展汽車輔助駕駛系統、自動駕駛系統的普适培訓教育，企業方面需要提高技術人員的技術意識、提高駕駛培訓人員的培訓意識，降低駕駛人員的依賴意識，降低商業人員的誇大宣傳意識。

此外，汽車行業專家還認為，對于新興技術，政府部門、媒體、行業協會可以做更多普及教育宣傳，盡量消除信息差。

出品:南都灣财社·科創工作室 采寫:南都灣财社記者 陳培均

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