林志穎駕駛特斯拉撞上橋墩後，車輛起火燃燒，根據網上曝光的現場圖片來看，車和人都傷得挺重的，這種沒有和他人發生事故，純粹是自己單方面事故的情況，造成事故的成因就不那麼複雜了，車輛無故發生事故的概率不大（特斯拉最近比較消停了），主要就是駕駛員自己的問題了。
系統都要監測這些，看完你怕嗎？分心、玩手機、疲勞駕駛，這是造成交通事故的最主要的幾個因素，曾經疲勞駕駛是引發重大交通事故的最大重要因素，僅次於超速，而如今隨着電子設備不斷小型化，車機系統的不斷升級革新，智能輔助駕駛越來越普及，開車過程中分心就成為了又一大隱患，當然，越來越多的高端智能化車型也都開始配備了駕駛監測設備，那麼它都會監測些什麼呢？
首先，監測設備分為兩大類，一類是非接觸式監測，另一類是接觸式監測。而非接觸式監測是最常用的方式。
那麼我先告訴大家，非接觸式監測設備，會監測人的哪些部分：眼部、面部、嘴部、脖頸以及手部，它還會監測車輛的方向盤、油門、剎車，接觸式設備會監測心跳、生物電等。
你會看到車輛的儀表盤部分或者是在中控屏的上部，還有可能在車內後視鏡的部分，有攝像頭、紅外傳感器等監測設備，這些一般來説都是非接觸式的，無需人為進行干預。
非接觸式監測又可以細分為基於計算機視覺的監測方式和基於人車交互特性的監測方式，當計算機視覺作用於駕駛員時，一般在前擋風玻璃之後會放置若干攝像頭，實時拍攝駕駛員的頭部。通過拍攝畫面可以分析駕駛員的眨眼頻率、眼瞼閉合度、眼球跟蹤、瞳孔反應、點頭、打哈欠等動作，從而判斷駕駛員是否疲勞，或者注意力的集中程度。
大家隨着下面這段思考一下，開車感到疲勞、睏倦時，是不是會出現以下表現：駕駛員疲勞時眨眼頻率一般會降低；在疲勞時眼瞼閉合時間通常會增加；不經常正視前方，不主動檢查後視鏡和側視鏡；駕駛員疲勞時瞳孔對光線變化的反應會變慢；駕駛員打瞌睡時頭通常會垂得更低，點頭動作會增多。
而監測攝像頭就是通過觀察這些細節，來判定駕駛者的疲勞程度。這種技術在最早在豐田和雷克薩斯的2006-2010年間的幾種車型中得到應用。
但是，當時的僅依賴攝像頭，像素分辨率也不高，拍攝畫面效果受光線影響很大，而且駕駛員一旦戴墨鏡、口罩等遮擋物，監測效果直接就沒有了。
另外，攝像頭一直對着駕駛員拍攝，會有隱私方面的問題，可能會讓駕駛員感覺不舒服，這一點放到現在依然如此。還有就是這樣的判斷，其實並不準確，駕駛員的一些頭部動作也並不一定能準確反應疲勞狀態，因為確實有一些人的脖子頭部由於某些原因，天生就是愛晃動、點頭，有意識甚至都控制不住。
大家應該有體會，你發呆的時候，眼睛是睜開的，但是眼前的畫面在你的大腦中幾乎沒有被處理，所以對於只監測面部和眼部的駕駛員監測設備來説，侷限性還有很多，所以就還需要引入其他設備。
一般在車頭部放置若干攝像頭，實時拍攝車輛在車道中的位置，從而獲得車道偏移數據來判斷駕駛員疲勞狀態，疲勞之後划着龍，蛇行駕駛的情況相信大家會有一定的經歷，監測車道偏離數據確實可以從一定程度上反饋出駕駛者的狀態，這種方法在奔馳、福特、沃爾沃等一些車型中已經有所應用。
但依然有侷限性，這種方法的主要缺點是，拍攝畫面效果受光線和天氣影響很大，而且當路面沒有分割線或分割線不清晰時就很難進行分析。
在非接觸式監測中，還有一種方式，可能會被大家忽略，但是這種方式的開發成本和難度都會比較高，它是一種基於人車交互特性的監測方式，計算機通過各種傳感器獲取行車過程中的各種參數，從而判斷車輛是否超速、車距是否太近、駕駛員是否及時剎車、方向盤是否及時調整等，來進一步判斷駕駛員是否疲勞。
從方向盤動作判斷駕駛員疲勞狀態的方法曾經被日產、雷諾和大眾採用過，但是效果其實並不理想，主要原因是受路況影響太大，比如在平直空曠的高速公路上，駕駛員可能並不需要調整方向盤，而疲勞檢測系統就可能會誤報。
接下來就要説接觸式的監測設備了，這部分其實目前還不成熟，因為還沒有量產車會這麼幹，它需要駕駛員佩戴接觸身體的傳感器來採集生理信號。這些生理信號包括腦電圖、心電圖、肌電圖、眼電圖、呼吸、皮膚電傳導等。接觸式檢測的優點是，生理信號理論上是更加準確可靠的疲勞指示，因為它們直接來自人體，同時它甚至可以預判人類的疲勞，可以做到非常精確。
這種方式的缺點是，駕駛員的身體動作，車輛晃動等，也有可能降低監測準確度。另外，駕駛員戴上這些傳感器後可能會感覺不舒服，從而有牴觸心理不願意使用。這種方式對於目前來説，還比較超前，其實共使用與今後“戴頭盔”開車，但是戴頭盔開車的時代，自動駕駛應該已經很普及了，駕駛員甚至已經成為純乘客了。
所以，非接觸式的駕駛員監測設備是目前的主流，今後也同樣會是。
看完了這些監測方式，大家可能對於自己的隱私問題，就有了很大的擔憂，自己的一舉一動車輛幾乎全都知道，這還沒有算車內的麥克風等設備。
一般的隱私問題在它面前都不太重要？隱私問題我們已經老生常談了，駕駛員監控系統只是有隱私泄露風險的一部分，可能對於一般的開車習慣、語音、定位等這方面的隱私問題，大家關注的很多，但其實這些對於駕駛員監測系統帶來的風險來説，哪些可能都不太夠格，因為這部分是存儲並分析生物特徵數據，對於人身安全，甚至國家安全都有一定的影響。
當然，在如今這個高壓態勢下，車企對於用户數據，特別是生物特徵數據，會進行脱敏處理，基本上不會有太過分的行為。數據方面，對汽車行業影響最大的，當屬由國家互聯網信息辦公室、國家發展和改革委員會、工業和信息化部、公安部、交通運輸部五部委聯合發佈的，自2021年10月1日起施行的《汽車數據安全管理若干規定（試行）》，
《規定》提出了汽車數據處理的四大原則：
一、車內處理原則，除非確有必要不向車外提供；
二、默認不收集原則，除非駕駛人自主設定，每次駕駛時默認設定為不收集狀態；
三、精度範圍適用原則，根據所提供功能服務對數據精度的要求確定攝像頭、雷達等的覆蓋範圍、分辨率；
四、脱敏處理原則，儘可能進行匿名化、去標識化等處理。
我們要不要接受這類生物特徵的監測設備呢？這類設計的初衷都是好的，為了減少事故的發生，疲勞駕駛在專業駕駛員羣體中，特別是長途客運物流司機中，表現得尤其普遍。由於駕駛員坐姿和動作長時間固定重複，其生理機能和心理狀態緩慢發生變化，導致注意力分散、打瞌睡、視野變窄、信息漏看、反應判斷遲鈍，出現駕駛操作失誤或完全喪失駕駛能力，以至發生碰撞、衝出路面等嚴重交通事故。
其實具體還得看每個人，當年iPhone X上的面部解鎖功能，用户都感覺真香，現在都已經進化到了戴口罩都能解鎖了，可是隱私問題的爭論一直沒有斷過，雖然iPhone的用户面部的一個數學模型被加密並存儲在本地的Secure Enclave 上，蘋果公司也保證不會對任何人透露面部信息，但是......不對等的關係，讓用户們也沒得可選。其實，到了車內監控設備這裏，關係也一樣，用户雖然可以把它關上，但是功能就享受不到，打開又怕隱私泄露，那麼順其自然好了，多往好了想。
當然，看了林志穎這一次的車禍事件圖片和視頻，我們先把特斯拉的FSD問題和車內監控問題放一邊，看了傷者圖片，沒系安全帶的可能性比較大，開車坐車一定繫好安全帶。