過去四、五年里，我們一直聽到關(guān)于自動駕駛汽車在緩解交通擁堵和顯著減少道路交通事故方面的潛力，各大車企也都急于加入這一行列。

但實際上，自動駕駛汽車到底有多安全？

2016年5月，一名司機讓他的特斯拉在“Autopilot”模式下行駛，撞上一輛卡車，司機死亡。顯然，特斯拉Model S的自動駕駛模式無法在明亮的天空下分辨出一輛白色卡車，也未能剎車。

以這起事件為開端，公眾開始關(guān)注自動駕駛技術(shù)及其備受爭議的實際應(yīng)用。

2018年3月，Uber的一輛測試車撞上一名女子并導(dǎo)致其死亡，這被認(rèn)為是與自動駕駛相關(guān)的首起行人死亡事故，隨后該公司停止了相關(guān)測試工作。

然而，到了12月，在獲得賓夕法尼亞州交通部的授權(quán)后，Uber重新啟動了在匹茲堡公共道路上的自動駕駛測試項目。

蘭德公司4月發(fā)布的一份報告顯示，車企和自動駕駛技術(shù)公司在沒有完成全部必要的測試的情況下，就將車輛駛?cè)牍驳缆房赡苁窃谔魬?zhàn)安全界限。

報告顯示，自動駕駛汽車必須行駛數(shù)百萬英里，有時甚至數(shù)十億英里，才能證明其在減少傷亡方面的可靠性。

一輛Waymo自動駕駛汽車在谷歌位于硅谷的總部附近的一條公共街道上進行測試。

Waymo積累的行駛里程比其他任何公司都要多，它的測試車已經(jīng)在現(xiàn)實世界中行駛了1000萬英里，在使用其內(nèi)部模擬技術(shù)的虛擬道路上行駛了70億英里。

但蘭德表示，即使是這個數(shù)字，也遠遠不足以保證自動駕駛汽車能夠無故障地安全運行。

為了生成迄今為止最準(zhǔn)確、最安全的測試數(shù)據(jù)，英偉達發(fā)布了新款Drive Constellation模擬平臺，該平臺允許開發(fā)者調(diào)整諸如太陽角度、不同類型的路燈、天氣、路況、行人行為和交通流量等變量。

這種模擬技術(shù)使開發(fā)人員有機會在虛擬的試驗場上測試數(shù)千種可能的場景。

至于這個測試機制是否滿足蘭德提出的建議，只能說時間會證明一切，但至少這是一個好的開始。

報告中還說，即使積極地對各種場景進行測試，現(xiàn)有的車隊需要幾十年，甚至幾百年才能完成這些里程。

這表明，如果目標(biāo)是在供公眾使用之前展示車輛的表現(xiàn)，那么這是一項不可能完成的任務(wù)。

“僅僅依靠測試并不能提供足夠的證據(jù)證明自動駕駛汽車的安全性，開發(fā)商想得過于簡單了。”蘭德報告中寫道。

世界上有數(shù)百萬的車主熱愛他們的汽車和駕駛，絕大多數(shù)人都不想把汽車的控制權(quán)交給計算機系統(tǒng)。

可自動駕駛專家似乎不太明白其中的道理。

當(dāng)自動駕駛汽車最終融入到現(xiàn)有的道路系統(tǒng)時，將會有一段漫長、潛在危險的“起步期”，在此期間，我們將不得不適應(yīng)自動駕駛汽車及其帶來的新挑戰(zhàn)。

對一些汽車進行測試后發(fā)現(xiàn)，有的自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)可以精確地鎖定與它的速度相匹配的前方車輛，但未能檢測到另一輛以較低速度并道進來的車。

也許能預(yù)見到這樣一種情況：自動駕駛汽車在城市街道上以限速行駛，而另一名司機很趕時間，他會在紅綠燈前強行超車。

到那時，自動駕駛汽車是否具備相應(yīng)的技術(shù)，能夠理解這位憤怒的司機在做什么，探測出不尋常的行為并及時剎車？

此外，自動駕駛汽車很難掌握摩托車的行為，還出現(xiàn)過一張巧克力棒銀色包裝紙飄到汽車前面時剎車失靈的情況。

因此，開發(fā)人員需要在現(xiàn)實場景里對諸如此類狀況進行反復(fù)測試才行。

盡管真實世界的測試必須盡可能地擴展其范圍，虛擬測試環(huán)節(jié)也必須讓開發(fā)人員有信心處理所謂的“邊緣”情況。畢竟，這些特例在真實世界中測試太過危險。

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