在初秋的微涼中，火熱的自動駕駛賽道開啟了“降溫”模式。近日，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）宣布對特斯拉的自動系統系統（Auopilot）正式展開安全調查；蔚來汽車也被卷入自動駕駛安全事故的風波；國內主流媒體《經濟日報》刊發標題為“自動駕駛，真沒你想得那么香”的評論文章……當信任危機再度觸碰到公眾緊繃的神經，正大步向前的自動駕駛產業應該慢下腳步，思考如何突破困局。

　　自動駕駛安全性問題始終存疑

　　公開數據顯示，谷歌旗下的自動駕駛科技公司Waymo自動駕駛車輛2019年以來在累計610萬英里（982萬公里）的自動駕駛里程中發生了18起事故，另外還有29次被安全員干涉得以避免的潛在事故。特斯拉《2020年第四季度汽車安全報告》顯示，使用自動駕駛的車輛每行駛345萬英里就會發生一起車禍。從自動駕駛技術開始落地以來，有關其安全性問題的質疑聲從未停歇。

　　早前，華為智能汽車解決方案BU前高管蘇菁就曾發表過“特斯拉殺人論”——“機器進入人類社會和人類共生的時候，機器是一定會造成事故率的，講難聽點就是‘殺人’。”該言論一度引發軒然大波。一位長期關注自動駕駛行業的業內人士對《中國電子報》記者表示：“自動駕駛存在太多的安全性問題，比如何種程度的安全才算足夠安全，現在并沒有一個明確的參數或是固定的指標可以衡量；萬物互聯的時代，駕駛數據的安全、隱私問題難以保障。另外，自動駕駛還面臨很多倫理問題，比如在事故無法避免時救乘客還是救路人以及車與人的權責劃分等，這些問題始終未能找到最優解。”

　　“實際上，自動駕駛的安全問題是永遠無法徹底解決的，我們能做的只有盡可能去降低潛在的安全風險。”中科院戰略咨詢院產業科技創新中心汽車行業特聘研究員鹿文亮在接受《中國電子報》記者采訪時指出，“這是一個系統問題，涉及汽車軟硬件、功能性網絡、規則標準等各個方面，只能通過不斷地發現新問題，在迭代過程中不斷完善，以增加自動駕駛的安全性。”

　　算力是提升安全性的關鍵

　　全國乘用車市場信息聯席會秘書長崔東樹對《中國電子報》記者表示：“當前的自動駕駛技術還無法做到對各種障礙物，尤其是固定障礙物，以及復雜的環境風險進行準確識別與有效判斷。”可量產的智能駕駛仍處在L2級輔助駕駛階段，車輛操控權仍在駕駛員手中，距離實現L3級真正的自動駕駛技術落地顯然還有很長的路要走。

　　據了解，目前大多數L2級別的輔助駕駛采用的是攝像頭+毫米波傳感器的技術路徑。雷達和激光雷達傳感器可通過無線電波的技術收集大量數據，在算法的加持下為汽車提供檢測和避開道路障礙的方法，但由于價格昂貴，全球都沒有搭載激光雷達的量產車上市。

　　造車勢力們正在不斷嘗試探索新的解決方案，但效果并不理想。例如，特斯拉選擇聚焦攝像頭視覺為中心的解決方案以降低成本。然而，相較于雷達和激光雷達傳感器，純視覺感知系統在極端天氣下難以識別路況，安全性受到諸多質疑。特斯拉也因安全事故頻發被美國監管部門調查。

　　多位專家認為，提升車輛認知能力需要更強勁的計算性能支持。一方面，多傳感器融合是自動駕駛的必然趨勢。但目前車輛上搭載的大多數ADAS（高級駕駛輔助系統），包括后置攝像頭、360度全景系統、雷達和前置攝像頭都是獨立運作的，要實現融合關鍵在于算法要足夠優化，數據處理速度要夠快且容錯性要好，這樣才能保證最終決策的快速性和正確性。

　　另一方面，要想實現真正的自動駕駛，不僅要單車智能，還要車路協同。如果說各種雷達、攝像頭等傳感器是汽車的“眼睛”，那么算法就相當于自動駕駛系統的“大腦”。專家指出，“車聯網將‘人、車、路、云’交通參與要素有機聯系在一起，這對自動駕駛車輛在環境感知、計算決策和控制執行等方面的能力提出了更高的要求。必須用更嚴密的算法邏輯、更強大的算力來支持自動駕駛，這是一項十分漫長且工作量巨大的工程。”

　　未來比想象中更難，前進需系好安全帶

　　從行業整體發展思路來看，鹿文亮表示：“大家都是在從輔助駕駛往上走，逐漸增加功能，實現更高級別的自動駕駛。”但也有觀點認為，從技術標準上來說，L3級別以上的自動駕駛有研究的必要，但在實際應用場景里，這種高級別自動駕駛技術的規模化落地是不是有必要還需冷靜思考，不應操之過急。“就像我們討論人工智該不該替代真正的人力一樣，自動駕駛技術是否應該用于取代人類駕駛員也需要打個問號。”鹿文亮說。

　　就連在自動駕駛領域向來持激進態度的馬斯克也不得不親口承認，想要開發出真正安全可靠的自動駕駛汽車比他想象的更難。實際上，自動駕駛技術“難產”、安全事故頻發的原因不僅僅體現在技術實現方面，與相關法律法規不完善、行業標準缺失、資本炒作帶來的種種市場亂象皆有很大關系。

　　騰訊研究院高級研究員曹建峰在接受采訪時表示：“汽車、道路交通等領域的監管與法規包括駕駛人資質、準入、責任、保險等相對滯后，阻礙了智能網聯汽車商業落地。”崔東樹也指出：“沒有規則，沒有準入和產品管理規范，很多企業不敢往前推進，而汽車產品投入巨大，如果技術方向與合規上不能滿足國家相關要求，后期再改成本很大。”

　　與此同時，受到資本過度追捧的影響，市場出現過度營銷、夸大宣傳等亂象，導致使用者對“輔助駕駛”和“自動駕駛”的認知存在誤區。“商家普遍存在夸大宣傳的嫌疑，車主受到這種宣傳導向的影響，對當前的自動駕駛技術水平形成誤判，以為輔助駕駛就可以解放雙手。”艾媒咨詢CEO兼首席分析師張毅表示，“汽車安全問題關乎生命安全，不能修補或重啟，不應該成為宣傳的噱頭。”理想汽車創始人李想呼吁，媒體和行業機構應統一自動駕駛的中文名詞的標準，避免夸張的宣傳造成用戶使用的誤解。他認為：“在推廣上克制，在技術上投入，對用戶、行業、企業都長期有利。”

　　自動駕駛的安全性問題涉及產業鏈上下游的方方面面。為進一步規范市場秩序，工信部先后發布《汽車駕駛自動化分級》《關于加強智能網聯汽車生產企業及產品準入管理的意見》《汽車數據安全管理若干規定（試行）》等系列文件，并積極部署開展車聯網身份認證和安全信任試點工作，號召政、產、研各界聯動，從準入標準、產品管理與測試、數據安全、OTA升級等多個維度，全方位推進智能網聯汽車行業的發展。

　　鹿文亮評論稱：“相關政策、法規的完善，給自動駕駛賽道上的各個參與方劃出了一個明確的界限，讓他們能夠在‘安全紅線’的范圍內去探索技術創新與商業落地，為整個產業鏈的安全發展提供了空間。”“這也在一定程度上防止了車企盲目跟風，把不成熟的自動駕駛功能推向市場，犧牲消費者利益來驗證技術存在的風險。”崔東樹表示，“我們還需要更多的時間去積累。”