美國自動駕駛公司Waymo於近日公開發布了一份安全研究報告。
據介紹，該項研究通過模擬重現過去十年發生過的致命性駕駛事故情境，對Waymo的自動駕駛車輛進行了仿真測試。
研究結果顯示，除追尾事故外，Waymo的自動駕駛系統可以完全避免或減輕這些事故所造成的嚴重後果。
對此，Waymo宣稱其自動駕駛技術可大幅降低道路傷亡。
雖然這份白皮書並非獨立的第三方評估報告，但卻是自動駕駛技術公司首次公開披露系統在現實的致命性交通事故中的性能評估詳情。
Waymo自動駕駛安全研究詳情在此次研究中，Waymo統計了2008年至2017年間在亞利桑那州錢德勒市發生的72起致人死亡的車輛事故，並基於警方和亞利桑那州交通部的報告、照片、圖表、監控錄像等，在模擬仿真系統中儘可能地還原了當時的事故場景，並最終完成了共91次的模擬測試。
除單車事故或涉及行人的事故外，研究過程中，Waymo安排自動駕駛汽車分別代替事故雙方車輛進行模擬駕駛，從而全面地展示Waymo Driver在處於主動或被動狀況時的表現。
在Waymo自動駕駛汽車扮演肇事車輛角色的52次模擬中，Waymo的車輛僅僅通過遵守交通規則的規範駕駛就避開了所有事故。
而在另外的39次模擬測試中，Waymo自動駕駛車輛需要對造成車禍的肇事車輛作出反應。在這些被動的狀況中，Waymo避開了82%（即32起）的車輛相撞事故，並通過採取規避動作減輕了其中4起交通事故所造成的嚴重後果。Waymo唯一無法避免的是其中3起車輛追尾事故。
以具體的測試情形為例。
在一起因超速行駛、闖紅燈引起的車輛相撞事故中，當Waymo自動駕駛汽車扮演肇事一方時，它並沒有以肇事車輛107英里/時的速度衝過十字路口，而是按照規定時速行駛，並在紅燈前停了下來，讓另一輛車得以安全地通過。
當它扮演被撞車輛時，Waymo則通過對超速車輛的預先感知，在進入十字路口時及時剎車減速，避開了超速闖紅燈的車輛。
而在另一起事故中，一個醉酒司機駕駛着一輛謳歌汽車，以70英里/時的速度行駛在雙車道的道路上，期間越過車道與另一輛以34英里/時的速度行駛的道奇汽車迎面相撞，並導致道奇汽車內一人死亡。
模擬測試時，扮演肇事車輛角色的Waymo汽車遵守限速規定，且始終在所在車道上行駛，因此並未發生碰撞事故；而當其頂替被撞汽車角色，需要對迎面而來的越線車輛採取行動時，Waymo自動駕駛汽車檢測到對方正在越過中線後，及時剎車並往左稍微偏移了一點，讓超速的醉酒司機得以順利通過並最終駛離道路，避免了兩車相撞。
對此，Waymo安全研究主管Trent Victor指出，自動駕駛汽車要避免事故的發生，往往是通過遵守交通規則和負責任的駕駛實現，而非採取極端的行動以避開碰撞，而“Waymo不僅能夠進行自主的安全駕駛，還能在對方犯錯時做出有效反應”。
降低被動捲入碰撞事故幾率，更顯自動駕駛優越性Waymo的研究指出，當前94%的碰撞事故都是由人為失誤導致，而通過使用自動駕駛系統代替人類駕駛員可以改善道路安全。這次的自動駕駛安全研究就是對這一理念的最好佐證。
的確，與包括人類駕駛員在內的其他道路使用者相比，Waymo自動駕駛汽車在作為肇事一方進行模擬測試時，通過採取更加保守安全的駕駛策略、嚴格遵守交通規則，避開了所有慘烈的車禍結局，表現出了更好的安全性。
不過，如果因此就從Waymo這次的研究中得出“自動駕駛可避免致命事故”的結論，或許還是過於武斷。
畢竟，對於需要萬億英里測試里程才能進行有效驗證的自動駕駛技術而言，52次模擬測試的樣本量還是太少了，説服力遠遠不足。
況且，不難想象的是，模擬測試中即使換成人類駕駛員，也能輕易通過遵守規則避免事故的發生。只是人有時會“任性地”打破規則，但根據代碼指令行事的機器不會。
相比之下，處於被動狀態時的Waymo雖未能做到100%的完美避讓，但其展現出的明顯優於人類駕駛員的環境感知和預判能力，反而更能體現自動駕駛系統獨特的優越性。
如果説人類的優勢在於處理問題的靈活性，那麼自動駕駛系統的優勢之一就在於其感知能力的延展性，即可通過多傳感器的感知部件，探測到人類可視範圍之外的行駛環境信息，同時還能通過“冷靜”的計算，對突發狀況作出及時的規劃和決策，從而降低被動捲入無責任車禍事故中的幾率。
美國公路安全保險協會IIHS的一項研究曾指出，汽車發生碰撞主要有五大原因：感覺和感知失誤、預判失誤、規劃和決策失誤、執行失誤以及喪失駕駛能力。
其中前三項失誤，往往是由於駕駛員對行駛環境的不準確判斷導致的。
而Waymo在去年發佈的第五代自動駕駛汽車系統Waymo Driver，可以通過其搭載的激光雷達、遠距攝像頭等傳感器以及360度視覺系統，有效減少視覺盲點，幫助汽車發現500米開外的行人和標誌，同時還能對物體速度進行檢測。
換言之，若Waymo的自動駕駛系統運轉良好，完全可以通過準確的感知分析，避免因無法識別潛在危險的感知失誤、對其他車輛行駛速度的預判失誤等原因導致的碰撞事故。
意義在於提高公眾對自動駕駛的信賴不過，儘管以Waymo為代表的一眾自動駕駛公司反覆強調，自動駕駛系統比人類駕駛員更加安全可靠，當前公眾對其技術的接受度和信賴度仍然不算高，尤其是Waymo所在的美國。
2018年美國汽車協會（AAA）曾發起的一項調查顯示，受當時Uber和特斯拉自動駕駛致人死亡事件的影響，有73%的受訪者表示不敢乘坐自動駕駛汽車。其中，曾對自動駕駛技術接受度最高的20歲到37歲的羣體中，也有64%的受訪者表示害怕乘坐自動駕駛汽車。
2020年，美國自動駕駛汽車教育協會（PAVE）的一項調查則表明，約有48%的人表示永遠不會乘坐Robotaxi或Robobus，且僅有34%的受訪者認為自動駕駛利大於弊。
值得注意的是，在PAVE的這項調查中，87%的人對此前Uber和特斯拉的自動駕駛事故一無所知，而他們不信任自動駕駛的主要原因是從未親身體驗過這項技術。
與之相對應的是，另外一些已經使用過高級輔助駕駛系統ADAS的受訪者更傾向於支持自動駕駛。
特別需要指出的是，其中有60%的受訪者表示，如果能夠更好地瞭解自動駕駛技術的工作原理，他們也許會對自動駕駛汽車產生更大的信任感。
深諳這一點的Waymo早在去年10月公開發布了一份《Waymo公共道路安全性能數據》（Waymo Public Road Safety Performance Data），首次披露了與自動駕駛汽車碰撞事故有關的詳細數據。
報告顯示，在2019年1月到2020年9月共21個月的時間範圍內，Waymo的自動駕駛車輛共行駛了六百多萬英里，期間共發生了47起碰撞或輕微接觸事故，其中18起為現實事故，另外29起則是在模擬器中發生的事故。
和此次並未實現100%避免車禍事故的模擬測試研究一樣，報告在公開了自動駕駛項目進度的同時，也在一定程度上暴露了自動駕駛技術並不完美的表現。
不過，按照心理學的説法，或許適當地暴露“不那麼安全”的敏感數據，反而能讓公眾逐步建立耐受性，逐漸減輕其對自動駕駛技術的應激反應和懷疑。
Waymo堅信通過共享、公開這些敏感的自動駕駛數據，提高技術的透明度，能夠幫助公眾建立對自動駕駛安全性能的認知，並逐步增強公眾對自動駕駛汽車的信心。
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