再提自動駕駛安全性量化，從DMV脫離報告窺探行業安全程度

（長按識別上方二維碼，報名第29屆IEEE IV大會 ）

發展自動駕駛技術的一個理由是，自動駕駛比人類駕駛更優的安全性。而道路上全部換成自動駕駛車輛的情況不可能一下子就會實現的，肯定會經歷人類駕駛和自動駕駛車輛混合上路的交通時期，在這個時期，怎樣判斷自動駕駛的安全性？這需要我們認真深入的思考。今天我們先來討論自動駕駛安全性的第一步——如何量化自動駕駛的安全性？

昨天我們報道了Waymo無人駕駛汽車在路測行駛過程中被一輛本田轎車無辜碰撞的事件。事件中，處於自動駕駛狀態下的Waymo並沒有任何違規，不會撞擊其他車輛，但也備不住被突如其來的其他人類駕駛車輛相撞。道路交通安全需要被我們再一次討論。

發展自動駕駛技術的一個理由是，自動駕駛比人類駕駛更優的安全性。那我們容易想到的是，道路上跑的車輛都是自動駕駛車輛的時候，因為所有的車輛都非常會遵守規則，而讓整個交通都是安全的。然而，道路上全部換成自動駕駛車輛的情況不可能一下子就會實現的，肯定會經歷人類駕駛和自動駕駛車輛混合上路的交通時期，在這個時期，怎樣判斷自動駕駛的安全性？這需要我們認真深入的思考。今天我們就先來討論自動駕駛安全性的第一步——如何量化自動駕駛的安全性？

自動駕駛的安全性如何被量化？

統計顯示，人類司機基本上每20萬英里就會發生一次事故。顯然我們不能接受自動駕駛技術和人類駕駛同樣安全。技術達到哪種水平，無人駕駛汽車才足夠安全、可以上路？也許，它並不需要完美得無可挑剔。哥倫比亞大學人工智慧實驗室主任胡迪·利普森（Hod Lipson）在其2017年出版的《無人駕駛》一書中提出，只要無人駕駛汽車的安全記錄能夠超過人類駕駛員的平均水平，那它就是足以「造福人類」的。平均來看，每20萬英里，人類駕駛員就會出現一次非致命性碰撞，那麼只要無人駕駛技術在安全性上優於人類駕駛員兩倍，就可以了。

現代汽車的安全性得到了極大的提高，發生故障可謂小概率事件。直接因汽車故障或缺陷而導致的交通事故少之又少。美國交通部長趙小蘭幾乎在每次關於無人駕駛的公開演講中都要提到，美國每年持續增長的交通事故量，94%的事故是由於駕駛員的失誤，人類駕駛活動的負外部性值得反思。

負外部性，也稱外部成本或外部不經濟，是指一個人的行為或企業的行為影響了其他人或企業，使之支付了額外的成本費用，但後者又無法獲得相應補償的現象。

這種負外部性至少包括兩個層面：交通事故和交通擁堵。就前者而言，每年120萬人喪生，由此帶來額外的社會和經濟成本，比如醫療支出、勞動力喪失、經濟收益減少等等。就後者而言，包括時間成本、對經濟活動的負面影響、環境污染等等。如果把人類駕駛活動的負外部性換算成金錢，數額恐怕是非常巨大的。

無論如何，人們希望自動駕駛汽車能夠避免因人類駕駛活動而造成的負外部性，從而給社會和經濟產生顯著的積極影響。這一初衷既是對人類這一不稱職的駕駛員的反思，也是對自動駕駛技術安全性的期待。

那麼，自動駕駛技術需要比人類駕駛安全多少呢？目前的自動駕駛系統仍難以做到完全的安全可靠性。關於安全性的法律標準也需要進一步定義並量化。很多人堅持認為，無人駕駛汽車只有達到100%完美的安全可靠性才能合法，那意味著沒有任何碰撞、事故或失誤。然而事實是，沒有任何無人駕駛系統能夠做到始終完美可靠。

其實，目前可以對自動駕駛汽車的安全可靠性進行量化，標準就是它在無人工干預的情況下可以單獨運行的時間長度。由於自動駕駛汽車的安全性是通過安全里程來衡量的，所以我們可以設定一個基於安全里程的衡量標準：平均故障間隔距離（MDBF）。因此加州交通管理局（DMV）每年發布的自動駕駛「脫離報告」對於整個自動駕駛行業安全性具有重要的參考意義。

當前無人駕駛安全性發展到什麼程度？

美國加州是全球自動駕駛路測的「聖地」，加州交通管理局（DMV）公布的自動駕駛報告已經成為了解整個自動駕駛技術水平的參考。

加州車管局發布的《2017自動駕駛「脫離報告」（California Autonomous Vehicle "Disengagement Reports"）》主要涉及以下兩方面內容：

1.自動駕駛汽車路測里程；

2.「脫離（Disengagement）」次數；

從某種程度上來說，「脫離」次數越少，系統越穩定。對於致力於自動駕駛研發及路測的眾多企業而言，該報告無疑是其2017年度的自動駕駛路測成績單，一定程度上展示出了無人駕駛的發展水平。

「脫離」原因分析及未來預期

《2017自動駕駛「脫離報告」》中並未提及具體的天氣、溫度、濕度、路面狀況等具體的測試情境，但各公司在自動駕駛技術方面存在一些通病，部分問題可歸咎於與車輛對環境的感知能力，部分問題則與道路行駛方式有關，測試車輛的車載軟硬體也是造成「脫離」的重要原因。外部環境因素也會對「脫離」造成影響，如：行人過多、交通標識不清晰等。此外，數據傳輸的及時性（存在遲滯）、GPS定位、變道、上坡、各類感測器的感知及配合情況也是重要的影響因素。

以下為20家企業的「脫離報告」匯總：

1、未開展路測的6家企業：寶馬、福特、本田、蔚來汽車美國（NIO USA）、大眾美國和Wheego。

2、未在加州開展路測的企業：特斯拉。

3、尚未向美國加州車管所遞交報告的企業：法拉第未來。

除了以上8家企業，其餘12家企業已開展了路測，以下匯總表格將按脫離頻率從高到低進行排序：

從以上表格可看出，Waymo和通用Cruise依舊處於遙遙領先的地位。其中，Waymo在《2016自動駕駛「脫離報告」》中，Waymo在加州的自動駕駛測試里程數為635，868英里，「脫離」124次，即：每隔5，127英里需人工介入操作一次。而在過去的2017年，Waymo的測試車輛每隔5，596英里需人工介入操作一次。與2016年相比技術有了明顯提高。

根據弗吉尼亞理工大學交通研究所的數據，人類駕駛車輛每行駛百萬英里會發生4.2次事故。按照這個來計算，行駛超過500萬英里約發生21次撞車事故，與Waymo的無人駕駛汽車記錄相當。

由此可見，目前Waymo的自動駕駛技術已經可以實現在有安全員干預之下可以達到人類駕駛平均水平，但是這遠遠沒有達到人類對於自動駕駛技術應有的預期，離上路還有很遠一段距離，不過，自動駕駛未來可期！

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