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無人小車將電動車拖行!自動駕駛如何安全人機混行?

智駕最前沿 ? 來源:智駕最前沿 ? 作者:智駕最前沿 ? 2025-04-12 09:30 ? 次閱讀
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[本文首發于智駕最前沿微信公眾號]隨著人工智能技術和傳感器技術的不斷突破,無人駕駛汽車的發展進入了一個前所未有的快車道。自動駕駛技術不僅以高速NOA、城市NOA等形式應用于乘用車領域,還在快遞、外賣等低速智駕領域實現了大規模的商業化落地。但就在最近,網絡上流傳出一段視頻,一輛無人駕駛的快遞小車在行駛過程中不慎撞上了一輛電動車,而在事故發生后,車輛竟然沒有及時停車,而是繼續將電動車拖行前進。隨后該無人小車主體涉及企業回應,此次事故系無人車行駛路線剛好途經一起事故現場,由于無人車廠商技術故障,導致本已倒在路邊的電瓶車被無人車拖行,現場沒有人員受傷。

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雖然事故可能只是個別案例,但它引發了社會各界對于自動駕駛技術安全性的廣泛關注,也不禁讓我們反思,應如何處理人駕駛車輛和系統駕駛車輛同時在道路上共行的復雜局面?

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為何會出現這個事故?

我們必須清晰認識到自動駕駛技術的發展并非一蹴而就。當前,無人駕駛技術大多還處于試驗和局部應用階段,只有在限定區域內、特定條件下才能順利行駛,且需要駕駛員做好路況監測工作。而相交成熟的快遞、外賣等領域的低速智駕,應用場景則更加局限,只有在工廠物流園區、校園或小區內行駛,其行駛環境相對單一、干擾因素較少,且這類自動駕駛汽車均無駕駛員監控路況,在發生事故時也無法及時反映。從視頻中可以看到此次事件的發生地點明顯是處于車流人流密集的公共環境中。這一事故也暴露出低速智駕在復雜道路環境下感知和應急處理能力的缺陷,也提醒我們在自動駕駛技術大規模應用之前,應當充分重視混行階段可能帶來的安全隱患。

在混行階段,人駕駛車輛與自動駕駛車輛共同存在,這兩者在駕駛行為和決策機制上均存在巨大差異。人駕駛車輛依賴駕駛員的經驗和直覺進行判斷,他們往往能夠迅速適應復雜多變的交通狀況,并在遇到突發情況時及時進行人為干預。而自動駕駛系統則依賴于預設的算法、傳感器數據以及機器學習模型來感知并決策,它們在處理突發性、意外事件時,可能會因算法判斷不夠靈活或數據采集信息不足而導致延時反應或錯誤決策。若當前無人駕駛系統對于道路上出現的非標準目標(如突然橫穿馬路的行人、騎行電動車的駕駛員、臨時出現在路中的障礙物等)可能反應遲緩,這或許就是導致這次事故發生的重要原因之一。

進一步分析這一事件背后的技術問題,我們不難發現自動駕駛車輛在遇到突發事故時存在“察覺盲區”。事故視頻中,快遞小車在撞上電動車后并未及時停車或避讓,反而繼續前行,很大程度上說明其感知模塊對異常情況的識別存在滯后或失誤。據紅星新聞報道,其獲得的監控顯示,涉事無人快遞車到達咸陽市一交叉路口等待紅燈,綠燈后車輛準備起步,但恰有一行人通過斑馬線,涉事無人快遞車減速,等待行人通過后,正常行駛通過路口。車輛行駛至十字路口中間時,偶遇一輛已倒地的電動車,車輛左前輪與電動車前輪相撞,又因撞擊角度較“獨特”,電動車前輪卡入涉事無人駕駛車左側前輪的縫隙。涉事無人駕駛車監測到碰撞后,出現明顯減速,但隨后又提速至正常行駛速度通過路口。也就是說無人小車已經察覺到了異常,但因“察覺盲區”,并未發現異常情況,才導致拖行電動車的情況出現。

當前的傳感器技術主要依賴攝像頭、激光雷達和毫米波雷達等設備,它們在理想條件下能夠很好地捕捉周圍環境的信息,但在復雜的天氣、光照以及混雜物體背景下,仍存在信息丟失或誤判的問題。此外,自動駕駛系統的決策算法往往依賴于大量的數據訓練,在面對未知或未曾充分覆蓋的場景時,算法難以做出恰當的反應。這種情況下,事故的發生便是系統在處理突發情形時的一個失誤。

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人機混行安全還存在哪些問題?

無論是低速智駕,還是現階段各車企大規模宣傳的高階智駕,都不可避免要討論幾個問題。技術問題作為落地的關鍵,一直是各車企和相關企業關注的重點,但技術落地后,自動駕駛與人駕駛車輛混行還涉及到法律、監管、社會倫理等多個方面。從法律角度來說,自動駕駛車輛的責任歸屬問題就極其復雜。傳統交通事故中,責任主體較為明確——駕駛員作為直接操控者,通常需要承擔主要責任。而在自動駕駛模式下,如果車輛出現故障或算法判斷失誤,是該由汽車制造商、軟件開發商還是車輛擁有者來承擔責任,目前尚缺乏統一的法律解釋和實操標準。這種法律空白不僅為事故定責帶來了困擾,同時也使消費者在選擇是否信賴自動駕駛技術時存有顧慮。智駕最前沿以為,監管部門在制定相關標準和安全規范時,必須對不同級別的自動駕駛進行精細化的分類管理,確保在混行階段能夠做到有序過渡,而不能盲目追求技術突破而忽略了基本的交通安全要求。

自動駕駛技術的普及無疑能夠提升交通效率、減少人為失誤,但“被程序”所替代后的駕駛行為,缺乏人駕駛時的自主判斷能力,尤其是已經取消駕駛員的快遞小車、外賣小車,更是在遇到邊緣場景時無法及時響應。而在高階智駕領域,哪怕還處于L2階段,從要求上需要駕駛員監控路況,但部分駕駛員可能因為“依賴”或過度“信賴”系統,而產生放松警惕、缺乏應變意識的現象,這也是現階段自動駕駛事故發生的主要原因。而這種心理上的依賴與懈怠,在人機混行環境下將極大增加安全隱患。

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總結

這個視頻暴露出無人駕駛快遞小車在現實復雜場景中存在的技術漏洞,也引發我們對整個自動駕駛生態系統安全性的深層次反思。對于自動駕駛與人駕駛并存的交通系統來說,傳統以“駕駛員個體操控”為核心的安全理念需要被重新審視和升級。安全不再僅僅依賴于單一駕駛員的反應速度和判斷能力,而是一個全方位、多層次、系統性協同工作的結果。從車輛設計、制造到道路管理,再到交通管理、信息處理,各個環節都必須實現無縫銜接。只有如此,我們才能確保在交通智能化轉型過程中,以最小的代價換取最大的公共安全效益,讓未來的道路真正成為一條智能、高效且安全的通行大道。

審核編輯 黃宇

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