IIHS新研究自動駕駛僅能減少三分之一的交通事故，對此結論福布斯評論人認為IIHS這篇文章的分析方法完全是錯誤的。
上周，一份來自IIHS（美國高速公路安全保險協會）的關于自動駕駛的研究報告，引發(fā)熱議。報告提到，如果自動駕駛系統(tǒng)與人的駕駛方式相似，那么可能只能避免大約三分之一的交通事故，而文中稱90％的交通事故都因為人為失誤引起的。
與此同時，IIHS小組審查了案件檔案，并整理了6項導致車禍的因素：
①“感知”錯誤：駕駛員分心、視線受阻和未及時發(fā)現危險等，約占24％。②“喪失駕駛能力”：因酒精、毒品、藥物等導致駕駛員能力受損的情況，大約10％。③“判斷”錯誤：錯估另外一輛車的速度、方向變化和行車間隙，40％。④“決策”錯誤：車速太快或太慢、駕駛情緒過激或與前方車輛跟車距離太小。⑤“執(zhí)行”錯誤：規(guī)避不充分或不正確、過度補償和其他駕駛操作層面的錯誤。⑥車輛故障和不可能的路況（井噴，停電等）。這些錯誤通常被歸類為“非人為錯誤”，大約為10％。
報告認為自動駕駛在一定程度上可以消滅第①和②項引起的交通事故，因此自動駕駛汽車能減少三分之一的事故。
對于該報告內容，福布斯高級評論人，前谷歌無人車團隊成員 Brad Templeton提出了多個質疑。
1．三分之一的交通事故來源于第①和②類
他認為這個分析很奇怪，而且有缺陷。他提到，如果問大多數自動駕駛汽車開發(fā)人員難題所在，他們會說③是難題，而④和⑤是最容易解決的問題。機器人不會醉酒或入睡，盡管可能會發(fā)生大規(guī)模的計算機故障，這個將在以后得到解決。
機器人在感知方面還不是很完美，但是與人類截然不同的是，車輛始終始終朝著各個方向看。他們將永遠不會錯過任何東西，盡管他們仍然會錯過東西，因為他們的系統(tǒng)還不夠強大。
未來車輛的規(guī)劃和執(zhí)行預計會做得很好，因為可以在模擬器中進行測試和調試。模擬器中的汽車每天只會駕駛危險的情況，無所不能，可以想到的各種情況，以及許多人類無法想到的情況，每天都會發(fā)生數百萬次。汽車在這個領域將比人類做得更好。他們將比人類更了解輪胎和車輛的物理特性。
另一方面，人類更擅長預測他人的行為，而對機器來說，這是一個很難的研究領域，所有團隊都希望在這里變得更好。
2．多重錯誤情況
作者提到，還應注意的是，許多人為導致的事故是由兩個或多個錯誤導致的結果。你走得太近，低頭看著手機，突然剎車了。您從車道上漂了出來，而此時恰好有人來了。
這是機器人不太可能犯的那種錯誤。任何時候，機器人開發(fā)人員發(fā)現他們的系統(tǒng)有任何錯誤之處，即使這不會引起任何事故，他們都會立即進行修復。
對于人類經常犯錯飄出車道的事件，機器出錯的頻率會大大降低，最重要的是，每當一個機器人犯錯誤時，其他每個機器人都會從中學習，如果其他公司聽說此問題，通常也會從中吸取教訓。
3． 機械和計算機故障
值得注意的是，“不是人為錯誤造成的事故的10％”實際上是自動駕駛汽車獲得有力反擊的另一個成熟領域。現代模擬器具有很好的物理性能，因此，這些汽車不斷地進行測試，并不斷從您能想到的每種類型的車輛故障中學習。如果根據物理定律沒有辦法防止碰撞，那么它們將以最危險的方式碰撞。如果可以避免撞車事故，他們可能會知道該怎么做，這是人類永遠不會做的事情。
對于計算機來說，存在一種“失能”形式，這是主要的硬件或軟件故障。所有人都多次經歷過計算機“崩潰”。開發(fā)人員也已經看到了這一點，比您看到的更多，因此，任何好的設計都可以期望并說明這一點。典型的設計有2個或更多能夠控制汽車的獨立計算機系統(tǒng)冗余。第二個可能不如第一個好，但是即使主計算機壞了，它也足以使汽車安全地上路，甚至還可以保證家庭安全。
計算機故障有很多類型。奇怪的是，使用這種方法，完全的“藍屏”崩潰變得不再是難題，備份就接管了。但是那種無法查明事故原因變得更難，這可能是真正的錯誤所在。
4．真實數字是多少？
作者認為，IIHS不可能通過這樣錯誤的分析，得出一次未必真實的結論。現實情況是，實際人數將由安全員決定，雖然極不可能實現完美，但開發(fā)人員將尋求可以稱為“足夠安全”的安全級別。他們將不斷改進系統(tǒng)，使每種類型的錯誤越來越少，直到達到“足夠安全”的水平。然后，他們將部署在道路上，并繼續(xù)進行改善，以達到更高的安全性。
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