各位看官，2025新春好！

2025年是智能駕駛飛躍之年，隨著政策的不斷完善，技術水平的提高，智駕系統的穩定性增強，大數據及大模型的建設配套，我還是想和大家一起聊聊生命安全。這不是埃隆馬斯克的想法，這是速銳得自己的思考。

我們面臨的問題可能不僅是智能化的問題，更是數字時代，數字經濟，數字管理，生命安全等相關領域的核心問題。

首先，我們人的角色發生了變化，從駕駛員到監督者或乘客的轉變。在低級別智能駕駛階段，駕駛人仍是車輛的主要操控者，但隨著智能駕駛技術等級的提升，尤其是L3及以上級別，駕駛人的角色逐漸向監督者轉變。例如在高速公路等特定場景下，自動駕駛系統負責車輛的行駛操作，駕駛人只需在必要時進行干預。當智能駕駛發展到極致，實現完全無人駕駛時，駕駛人則徹底轉變為乘客。也就意味著，“司機”的職業有所提升，變成了“安全監督員”，與列車相似。在傳統駕駛中，駕駛人需要時刻關注路況、操作車輛，精神高度集中。而在智能駕駛時代，駕駛人的操作負擔大大減輕，有更多時間和精力去享受車內的娛樂、休息或者進行其他活動，如閱讀、辦公等，從而獲得全新的駕乘體驗。

其次，就是對傳統駕駛技能的依賴降低，網絡上可能會消失“女司機”（所謂駕駛不善的統稱），隨著智能駕駛系統的日益先進，車輛能夠自動完成加速、減速、轉向、制動等操作，對駕駛人的駕駛技能要求有所降低。例如，在交通擁堵的城市道路上，車輛的自適應巡航控制功能可以自動保持安全車距和跟車行駛，減少了駕駛人頻繁操作的需求，科技的發展就是讓人變得更懶，這個核心是從有了科技這個詞就開始，亙古不變的核心。但也對駕駛人提出了更高的要求。比如，駕駛人需要掌握一些新的技能，如如何與智能駕駛系統進行交互、如何理解和應對系統發出的提示和警告、如何在系統出現故障或需要人工接管時正確操作等。此外，還需要了解智能駕駛系統的功能和局限性，以便更好地使用和管理車輛。
那通過什么樣的方式方法來管理車輛，管理駕駛人，關注生命安全，我們研究了一些數據及與駕駛人相關的汽車駕駛風險內容，其中就包括了如下數據及信息。

1. 車速：超速或低速行駛的風險，就每年過年的返鄉過年看出，大多的事故出于超速和低速行駛，即便是無人機的監控與調度，起到的作用也比較微小，與征信掛鉤，其實影響也不大，因為流量過于龐大，不同路段的投入巨大，效果也不明顯，基礎設施建設太重，投入巨大，可以通過OBD或者CAN數據的TBOX，強制安全上傳到交通運輸系統完成所有車輛的車速管理。
2. 加速度：急加速或急減速的影響，在不少的視頻或者行車記錄中，急加速和急減速是導致交通事故的另一種原因，我們以前在寶馬汽車測試的時候，通過六軸陀螺儀，抓取徑向速度和角速度，形成自己的算法，可以大概精準的判定駕駛員的加速度，可以用于參考模型的算法優化的底層邏輯。
3. 剎車頻率：頻繁剎車的潛在危險。特別是商用車、重型卡車，由于載重大，加速度大，在應急處理的情況下，往往無法提前預知和判斷，出現了很多“來不及”的重大事故。重型車輛頻繁剎車，會導致氣泵壓力不夠，剎車片過熱，剎車磨損程度高等多種事故隱患。小型汽車經常急剎急停，也容易導致事故，通過CAN總線采集剎車次數，可以有效判斷駕駛行為及剎車片磨損情況。
4. 轉向角度：急轉彎或不當轉向的風險。駕駛員本質是為了避免風險，卻形成更大的風險。在行車過程中，加塞的本質存在避免風險的意圖，但是也有不少的人情緒不穩定，惡意加塞，別車，導致車翻人亡。通過CAN總線的車身BCM控制單元，可以采集到99%的車輛的轉向角度，結合速度，可以建立算法，提前預警，在車速可控的情況下的加塞，一般不會造成人員傷亡，重大事故都是高速行駛過程中產生的。
5. 車道偏離：車輛偏離車道的可能性，部分駕駛員是因為疲勞駕駛，大部分駕駛員是因為手機或者電話、刷視頻、看信息、專注力不在駕駛，造成的交通事故。在ADAS和部分高級輔助駕駛中，通過采集汽車的車速、轉向燈、擋位、方向盤轉向角度等多方面的精確數據及配合前置攝像頭的算法，可以給出提前的預警。目前，整個ADAS系統普遍存在的問題是容易誤判、誤報警，其中核心原因是，只有攝像頭，攝像頭的識別和算法達不到精準的要求。
6. 跟車距離：與前車距離過近的風險，主要體現在“來不及”，追尾和連環事故基本是“來不及”，因為不同車速下的剎車距離，不同車型、不同路況，都有不同，輕則連接環追尾，重則肉夾饃。
7. 疲勞駕駛：駕駛時長導致駕駛員疲勞程度不同，從體力、年齡、駕駛習慣推演的變化不同，有的50歲開8小時沒問題，有的20歲開3小時就已經處于疲勞狀態，特別是一些商用貨運物流司機，一般都是12小時以上的駕駛時長。雖然，技術上已經通過汽車內置攝像頭、晚上強制休息等政策手段控制了一部分事故，但是終究是沒有一套可行的數據給到駕駛員作為參考。以前的儀表駕駛3小時會提示休息，這個在數據時代，完全可以取消不用了，因為司機根本就不去看這個信息，并不能實現自我調節。我們建議的方法是，采集點火時間和行車時長，告訴司機，已經開了多長時間，駕駛員根據自身的情況調整休息時間，同時將數據上報給交管部門，作為參考（罰款）依據。

8.天氣路況條件：雨、雪、霧等惡劣天氣的影響，道路質量、坡度、彎道等。

9.交通流量：高峰時段或擁堵路段的駕駛風險，根據上報的GPS位置信息，提供車輛密度與道路流量密度，優化算法和路徑，降低駕駛員風險，比如開學季3個紅綠燈就走半小時，這不是車主的問題，是交管系統的問題，重點時段、重點領域，可以調用“維持會臨時工”維持秩序。

10. 夜間駕駛：夜間或低光照條件下的風險，這個主要針對商用車長途安全駕駛給予適當的提醒，有的路段幾乎沒車的情況下，更容易犯困、加速，造成事故，時間的采集可以通過RTC芯片提供的時間，也可以通過GPS授時的時間判定為夜間駕駛。
11. 酒駕或藥駕：罰得不夠狠。
12. 駕駛員年齡：年輕或老年駕駛員的風險，這是駕駛員的兩級，要么新手，要么年長，給予關懷和重點照顧。
13. 駕駛員經驗：駕駛經驗不足的影響，完善駕校安全教育培訓體系，通過大量的案例及分析，告訴駕駛員除了考證以外的知識、經驗及培訓內容。
14. 車輛類型：不同車型的安全性能差異，通過CAN總線上的車架號，大概能分別出汽車的品牌年份車型，建立大模型給出精準的性能及提前預警的差異。
15. 車輛維護：車輛保養狀況對安全的影響，建議保養信息聯網，比如行駛的總里程及上次保養時間。
16. 輪胎狀況：輪胎磨損或氣壓異常的風險，這個可以通過輪胎壓力、行駛里程作為判斷參考，特別是節假日，可以提前給一些“粗心”的司機，在出行前做完善的檢查。
17. 安全帶使用：安全帶是否系好，直接通過CAN總線識別安全帶是否系好，交警根本不用電子眼就可以判定識別，增加非稅收入。
18. 氣囊狀態：氣囊是否正常工作，通過OBD診斷無氣囊故障。
19. 交通信號：闖紅燈或不遵守交通信號的風險，罰得太輕，請參考深圳標準。
20. 行人或自行車：與行人或自行車發生碰撞的可能性，罰得太輕，請參考深圳標準。
21. 事故歷史：駕駛員或車輛的事故記錄，罰得太輕。

你看，根據上邊的《智能駕駛二十一條》這些數據有助于評估駕駛人風險，提升駕駛安全，同時也為數據大模型、交通管理提供了基礎的數據參考。那么，作為獎勵手段，我們需要更優秀的駕駛員提供優質的數據模型，可以通過開放智能充電接口、提供次年保費降低、智駕駛系統免費試用，部分音樂免費下載、爭取一次警告不處罰的機會等多種形式，建設一個美好的交通系統。

在智能駕駛時代，通過駕駛人數據模型來降低事故風險、保障生命安全是一個復雜而系統的過程。我們需要采集從車輛的車載電腦、傳感器、移動設備以及保險公司等多渠道收集駕駛人的各類數據，包括駕駛行為數據（如加速、減速、轉向、剎車頻率等）、行駛軌跡數據、車輛狀態數據（如速度、發動機轉速等）以及個人信息數據（如年齡、性別、駕駛經驗等）。

把采集到的數據進行過濾與預處理對收集到的數據進行清洗，去除噪聲、錯誤和不完整的數據，確保數據的準確性和一致性。同時，對數據進行標準化處理，以便后續的分析和建模。

駕駛風格識別：通過對駕駛行為數據的分析，識別駕駛人的駕駛風格，如激進型、保守型、穩健型等。例如，頻繁急加速、急剎車的駕駛人可能被歸為激進型駕駛風格，其發生事故的風險相對較高；而駕駛速度較為穩定、操作平穩的駕駛人則可能是保守型或穩健型駕駛風格，事故風險相對較低。有的部分機長級別的優秀駕駛數據，可以應用于更高級的駕駛領域，比如飛行汽車的智能駕駛。

監理危險行為模式挖掘：利用數據分析技術，挖掘出容易導致事故的危險駕駛行為模式，如超速行駛、疲勞駕駛、分心駕駛（如使用手機、注意力不集中等）等。這些危險行為模式可以作為后續風險評估和預警的重要依據。

提供風險評估模型與預測，基于駕駛人的行為特征和其他相關因素及數據，建立風險評估模型，對駕駛人的事故風險進行量化評估。模型可以考慮駕駛人的歷史事故記錄、違規行為次數、駕駛時長、行駛路況等因素，綜合計算出一個風險得分，用于衡量駕駛人的安全風險水平。再結合車輛的實時行駛數據和外部環境信息，如路況、天氣等，對駕駛人的即時風險進行預測。例如，當車輛接近學校、醫院等人員密集區域，或者遇到惡劣天氣條件時，如果駕駛人存在危險駕駛行為，系統可以及時發出預警，提醒駕駛人注意安全，降低事故發生的可能性。

提供個性化反饋與建議，根據駕駛人的風險評估結果和行為特征，為其提供個性化的反饋和建議。對于高風險駕駛人，可以定期發送安全駕駛提示信息，告知其存在的風險行為和改進方法；對于低風險駕駛人，可以給予一定的獎勵和鼓勵，如保險優惠、駕駛積分等，激勵其保持良好的駕駛習慣。針對駕駛人的危險行為模式和不足之處，提供有針對性地培訓和教育內容。例如，對于經常超速行駛的駕駛人，可以推送關于超速危害和交通安全法規的教育視頻；對于容易疲勞駕駛的駕駛人，可以提供疲勞駕駛預防方法和休息建議等。培訓方式可以包括線上課程、模擬駕駛訓練、非稅收入、實地教學等多種形式。

要有數據的更新與模型迭代，隨著駕駛人數據的不斷積累和新的安全風險因素的出現，持續更新數據和優化風險評估模型。定期對模型進行重新訓練和驗證，以提高模型的準確性和可靠性，確保能夠及時適應智能駕駛時代的新變化和新挑戰。然后對基于駕駛人數據模型的事故預防措施的效果進行定期評估，分析事故率的變化趨勢、駕駛行為的改善情況等。根據評估結果，及時調整和改進預防策略，不斷優化數據模型和干預措施，以實現更好的安全保障效果。

好了，說了那么多，估計也要考慮一些影響。在傳統駕駛中，駕駛人對車輛的行駛安全負有全部責任。而在智能駕駛時代，責任主體逐漸向汽車制造商、軟件開發商以及駕駛人本身轉移。對于L2級及以下的智能駕駛系統，駕駛人仍然是主要責任方；當達到L4級及以上時，汽車生產或者汽車服務商可能需要承擔更多的責任。智能駕駛的發展，給法律和監管帶來了新的挑戰。目前，相關的法律法規還在不斷完善中，對于智能駕駛車輛發生事故后的責任認定、保險理賠等問題，都需要進一步明確和規范，而數據是重要的部分，這些數據，不再掌握在車企手中，出了事故，底層的數據不是車企說了算，不是車企后臺想改就能改。

智能駕駛的普及可能會對一些傳統的駕駛相關職業產生影響，如出租車司機、貨車司機、自動船舶駕駛等。隨著自動駕駛技術的廣泛應用，這些職業的需求可能會減少，部分人員面臨職業轉型的壓力。

同時，智能駕駛也催生了一些新興的職業，如自動駕駛系統的測試員、工程師、數據分析師、算法工程師等。這些職業需要具備相關的專業技術知識和技能，為智能駕駛技術的發展提供支持和服務。

未來的出行方式變革，智能駕駛時代的到來，給駕駛人帶來了多方面的影響，包括角色的轉變、技能要求的調整、責任界定的變化以及就業結構的改變。人們需要在享受智能駕駛帶來的便利的同時，積極適應這些變化，不斷提升自己的能力和素質，應對出行。

我說的這一大通，肯定是有利有弊，但通過構建和優化駕駛人數據模型，可以有效識別并降低交通事故風險，保障智能駕駛時代的生命安全。這一過程不僅需要先進的技術支持，還需要跨部門合作與社會各界的共同努力。愚公移山，移開的不是山，而是搬來路，路在何方？路在腳下。

審核編輯 黃宇