FBI，華裔工程師，最後一刻買的回國機票，起飛前被抓，蘋果指控、監控視頻錄下的從蘋果自動駕駛實驗室拿東西的身影……這些堪比美劇的情景真實地發生在7月7日的美國聖何塞。有網友說，與好萊塢大片只差一首主題曲。

這部大片是「蘋果前工程師張曉浪竊取公司自動駕駛機密事件」，「幕後導演」正是——自動駕駛。從2009年谷歌製造了第一輛自動駕駛汽車開始，就在短短的不到十年之間，自動駕駛好像就從科幻電影變成了現實。而今，自動駕駛是全球汽車行業乃至高科技領域最炙手可熱的方向之一，各路資本瘋狂湧入爭相競逐，無論是互聯網科技公司、傳統車企、新興車企競相投入研發力量，不惜代價爭奪技術人才…..然而這種狂熱的背後，是愈演愈烈的自動駕駛技術主導權之爭；是至今無一輛量產自動駕駛汽車；是全球出現多例自動駕駛汽車行駛中致人死亡事故……

對於目前自動駕駛存在的一擁而上的諸多亂象，吉利控股集團董事長李書福表達了擔憂，在參加2018智能汽車國際研討會時， 他說，「搞自動駕駛不能一窩蜂，自動駕駛汽車必須保證安全，這是自動駕駛技術研發的初衷。」

「自動駕駛汽車不會一帆風順，幾天前，在美國發生了自動駕駛汽車的致死事件，我們對受難者家屬失去親人表示同情，這起事故再次提醒我們無論汽車技術如何發展，安全是最重要的，自動駕駛汽車的安全也是倍加重要的。」

而對於持續火爆的熱詞「自動駕駛」來說，越來越多有意無意的誇大宣傳，讓人們對「自動駕駛」充滿憧憬和膜拜，甚至有的是迫不及待。

那麼，當下的自動駕駛真的比人類自己駕駛安全嗎？

自動駕駛真的安全嗎？

如果開展一項調查，問：什麼樣的自動駕駛功能你才會去使用？我相信99%的人會說，肯定是安全。還有那1%的人會拒絕回答——這難道不是廢話？那麼，如何證明自動駕駛是安全的？或者說，如何確定自動駕駛比人類安全？

· 自動駕駛比人類安全？無法驗證的偽命題

儘管特斯拉自動駕駛出車禍致死的案例已經不止一次，但特斯拉CEO埃隆·馬斯克一直堅稱，自動駕駛比人類駕駛安全10倍。不知道馬斯克這一說法的證據從何而來，或許他還不知道人類駕駛的真實水平。根據美國2015年所做的里程統計數據，全年美國的汽車總行使里程4.8萬億公里，平均每200萬公里出現一次受傷事故；平均每1.47億公里出現一次致死事故。這些數據足以證明人類的駕駛水平安全係數還是很高的。

而如果要驗證自動駕駛比人類駕駛安全多少倍之類的測試，應該根據與人類一樣的真實駕駛里程數據進行測試，以平均每200萬公里出現一次受傷事故為例，北京到廣州的距離約為2200公里，自動駕駛需要行駛500多個往返不出現一個受傷事故，而要行駛1.47億公里不出現致死事故，才可能從平均水平上證明自動駕駛比人類駕駛安全。

實際上，包括Waymo、Uber在內的自動駕駛汽車對外所宣稱的行駛實測里程遠遠達不到這個數字。而據外媒報道，2017年特斯拉在遞交給加州車輛管理局（Californian DMV）的報告稱其在加州的自動駕駛測試里程數僅為數百英里。

這樣看來，自動駕駛比人類駕駛安全10倍或者多少倍的定論，目前的測試條件下，根本沒法驗證。

而從2015年7月1日谷歌自動駕駛樣車在加利福尼亞州芒廷維尤市街頭測試時發生追尾三人受傷開始，自動駕駛的車禍事件就沒停過。

· 自動駕駛車禍事件回顧

2015年7月1日，谷歌公司一輛雷克薩斯牌改裝樣車在公司總部所在地--加利福尼亞州芒廷維尤市街頭測試時發生追尾事故，事故中有三人受輕傷。

2016年1月20日，京港澳高速河北邯鄲段發生一起特斯拉直接撞上一輛正在作業的道路清掃車，司機當場身亡。

2016年2月14日谷歌公司無人駕駛汽車在街頭測試時與一輛公共汽車的右側方相撞，所幸沒有人員受傷。

2016年5月7日一輛2015款特斯拉Model S在佛羅里達州高速公路上與一輛垂直方向開來的挂車發生相撞，駕駛員不幸遇難。

2016年9月23日，谷歌無人駕駛測試車在美國山景城遭受了一輛道奇商用貨車的嚴重撞擊，致使無人駕駛測試車受到了嚴重的損壞，並未造成人員傷亡。

2017年3月24日，一輛Uber自動駕駛試驗車在亞利桑那州坦佩市與一輛普通汽車發生了碰撞。Uber自動駕駛汽車發生側翻，另一部車嚴重受損，所幸沒有人員傷亡。

2017年11月8日，美國拉斯維加斯無人駕駛巴士在獲准上路的第一天在低速行駛的情況下，與一輛貨卡車相撞，所幸沒有人員受傷。

2017年12月7日，一輛Cruise自動駕駛汽車在變道過程中刮蹭了一輛摩托車。事故造成摩托車司機肩部受傷。

2018年1月10日，由福特投資的Argo AI公司在美國賓夕法尼亞州匹茨堡發生了一起交通事故，事故最終導致兩人受傷

2018年1月12日，一輛特斯拉Model 3翻入了一條小溪，事故中的司機顯然是在拐彎時失去了控制，導致車輛騰空而起，然後躍入溪流之中。

2018年1月22日，在洛杉磯405高速公路上，一輛特斯拉Model S撞上了一輛停在路邊的消防車，所幸無人員傷亡。司機告訴消防部門，當時汽車處於自動駕駛模式。

2018年3月18日晚十點左右，美國亞利桑那州一名女子被Uber自動駕駛汽車撞傷，之後不幸身亡。這是全球首例自動駕駛車輛致行人死亡的事故。

不到4年的時間，12起車禍，3起命案。尤其是全球首例自動駕駛致行人死亡事故，引起軒然大波，自動駕駛的大佬們再強作鎮定，一句「相比起人類駕駛導致的上千起事故，自動駕駛只是小概率事件」的解釋顯然不能給鋪天蓋地的質疑聲以滿意的答覆。

要讓民眾接受自動駕駛，安全，是最基礎的條件。而自動駕駛的安全該如何定義？

· 自動駕駛安全：不同國家不同定義

人類需要嚴格的交通駕駛證考試進行考核合格後才能上路駕駛，相比起人類，自動駕駛的安全考核標準更加龐大和繁雜，需要整個生態和交通系統進行合作共同命題。

同時，就像不同國家的人類考駕駛證的內容和方式也不盡相同一樣，不同國家有不同的駕駛安全定義。比如歐美國家是接近苛刻的駕照考核制度以及極其嚴格的法律法規所造就的高素質汽車駕駛習慣，同時他們的公路交通發達、規範、管理維護合理。而我國就存在亂闖紅燈、強行變道、加塞等現象，少部分地區還存在公路交通設施極其不完善。自動駕駛的安全要根據不同國家的文化、駕駛習慣和交通狀況而形成的安全標準進行定義。

這樣來看，自動駕駛安全標準與一個國家的文化、環境、交通、配套設施等因素密切相關，要制定自動駕駛安全的統一定義或者全球標準基本不太可能，而對比當下自動駕駛技術趨於同質化，並在不同國家、地區之間「複製粘貼」現象已成常態，更是為自動駕駛安全增加重重阻礙。

儘管如此，據福特公司發布的《2018年福特趨勢報告》顯示，83%的中國受訪者表示對自動駕駛車輛的未來充滿希望。那麼，安全的真正意義的自動駕駛是怎樣的？如何能夠實現？

真正的自動駕駛離我們有多遠？

根據美國際汽車工程師協會（SAE International）對自動駕駛等級的定義為：

需要說明的是，目前全球市場上具有一定「自動駕駛」功能的車，即配備了ADAS系統的量產汽車，都只屬於L2級別的。而根據外媒的評價，特斯拉Autopilot技術的真實情況並不是像它自己一直宣稱的是L3高度自動駕駛技術，最多也就是L2.5的等級。而按照目前SAE的分級標準，L3等級才是他們認為自動駕駛智能化分級的最低階段！

簡單來說，即使是一輛在功能上滿足L3級別標準的汽車，在行駛時也要受限於特定的場景。只有在路況和車況完全合乎標準的安全條件下，駕駛人員才可以激活車輛的自動駕駛系統，將汽車交給車載智能化系統進行操控。即便如此，在車輛自動駕駛過程中，人類駕駛員也必須隨時準備響應車載智能系統發出的請求或者警報，以便隨時接管車輛，用於處理那些系統沒有能力應對的特殊狀況。

所以，在國際上，L3高度自動駕駛又被稱為：有條件自動駕駛。

實際上，特斯拉Model S具有上述自動駕駛特徵，但在實際駕駛過程中還存在較多技術盲區。然而很多人質疑的是，如果在車輛自動行駛過程中還需要人類駕駛員集中精力隨時準備接管車輛，那自動駕駛的意義何在？

只能說，對於發展中的自動駕駛技術來說，L3是一個底層的、基礎的、讓人類慢慢適應自動駕駛的過程。因此，有業界人士曾這樣評價，按照目前的狀況，從有條件自動駕駛到無條件的自動駕駛（超高度自動駕駛），即從L3到L4之間，仍然隔著一個愛因斯坦的距離。

最後

目前來看，自動駕駛技術不僅僅是一項先進技術那麼簡單，更是將改變人類社會方方面面的生態工程：包含了汽車改造、交通道路和社會基礎設施的建立，還有人類的認知、法律、倫理、道德等人文因素。

具體到生態系統方面，一要等待物聯網、車聯網的建立，智能汽車系統和車載智能操作系統的完善，以及人工智慧演算法、5G、雲計算、大數據等核心技術領域取得新的突破；二是建立健全的適應自動駕駛發展需求和應用的法律法規。

全社會，包括政府、公司、民眾等都需要為自動駕駛的安全、自動駕駛生態系統的建設提供全方位的保障。

相信在未來，自動駕駛將會是人類主要的出行方式。當整個適合自動駕駛的車聯網時代、萬物智聯的時代到來，真正意義上的自動駕駛才能實現，人類的交通和生活方式將會迎來革命性的變化。

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