時尚先鋒的年輕人，從憧憬智能汽車帶來的現代感駕駛體驗，到對智能駕駛輔助系統心存芥蒂，只需一夜之間，一個致命事故。

　　一位青年創業者，駕駛未來ES8啟用自動駕駛輔助功能（NOP領航狀態）在高速公路上行駛，不幸逝世，終年31歲。這起事故的事實，讓很多人都難已接受。來自官方發布的信息顯示：事故發生時，天氣晴朗，高速公路車道線清晰可辨，車輛時速為110公裡。一切都看起來那麼正常。可是，車主駕駛的蔚來ES8卻撞上了正在路邊作業的養護車輛，結果非常慘烈。

　　無獨有偶。

　　2016年1月20日，車主高雅寧駕駛特斯拉Model S行駛在京港澳高速河北邯鄲段公路時，因未能及時躲避前方的道路清掃車而發生追尾，不幸身亡；

　　2019年，一輛處於自動輔助駕駛狀態的Model S在美國佛羅裡達州撞向橫穿馬路的牽引貨車，駕駛員不幸身亡；

　　2021年5月，一輛蔚來ES8在北京長安街上猛烈追尾了一輛別克GL8；

　　2021年5月17日，浙江一輛特斯拉Model X撞向兩名正在高架橋上處理事故的交警，導致其中一人不幸殉職；

　　2021年8月26日，東京殘奧會園區，一輛豐田自動駕駛巴士撞傷盲人運動員。

　　鑒於惡性事故頻發，美國NTHS已經啟動針對特斯拉Autopilot的調查工作。

　　熱搜榜上的評論，都聚焦在一個問題：為什麼智能汽車智能到幾乎能讀懂駕駛員的心，卻不能在道路上做出正確的剎車呢？我們心目中神一般存在的智能汽車，其實並沒有我們想像的那麼安全？

　　細心的人從上述事故案例中可以發現：太多的事故是那些智能汽車沒有識別相對靜態的物體，並且做出相應的判斷和反應。智能駕駛是滯真的安全，而目前的導航輔助駕駛技術，它們對於貨車、靜止車輛、強光照射下的障礙物的識別完全不精准。如果出現這樣的駕駛場景，智能汽車並不值得托付！

　　闢謠：你可能誤解了輔助駕駛！

　　當所有人都在討論：輔助駕駛不是自動駕駛！輔助駕駛不安全！

　　我們有必要在這裡做一個小小的科普。

　　蔚來的NOP，全稱為Navigate On Pilot。Pilot是領航、引導的意思。NOP是在巡航車速控制、車距保持、車道保持和轉向燈控制變道等基礎功能之上，可以實現依據導航自動切換高速車道並且自動進出匝道，它與特斯拉的NOA、小鵬NGP一樣，它們都是導航輔助駕駛。

　　在SAE的定義裡，而所謂自動駕駛，L2級屬於駕駛輔助級別，駕駛員需要負責周邊監控和隨時接管車輛。目前很多新車上裝配的ACC自適應巡航、車道保持、自動泊車功能就能夠達到要求。

　　2020年3月9日，工信部公示《汽車駕駛自動化分級》推薦性國家標准報批稿，將汽車駕駛自動化功能分為0-5的六級，其中0-2為“輔助”，3-5為“自動駕駛”。車輛的智能化，從L2級到L3級，將會是一個質的變化。它們最本質的區別在於是與需要駕駛員來介入整個駕駛過程。L3級被稱作“有條件的自動駕駛”，在特定的環境中車輛可以完成駕駛操作、周邊監控，不需要駕駛員自身介入。而導航輔助駕駛功能，則是從L2“拐向”L3的重要一步——車輛的自動操作由被動向主動轉變。蔚來NOP主要是提昇了車輛和導航路線的聯動，但是它仍然屬於L2級的范疇，它需要駕駛員隨時接管車輛。

　　自動駕駛和輔助駕駛，到底有多危險？

　　在“智能汽車”時代，“智能駕駛”可以說是處於金字塔尖的一類技術，往往顯示著一個車企的技術儲備與整合能力，對於“新勢力”車企尤其是這樣。但是，汽車仍然是一款機械產品，當技術不能讓我們百分百的信任時，只有握緊手裡的方向盤，纔能確保自己隨時隨地遠離危險境地。

　　可以明確的一個事實是：市場上所有的智能汽車都不能達到傳統意義上的“自動駕駛”功能。

　　當自動駕駛被視為下一代技術發展的風向時，我們必須要不斷思考技術短板、監管與法律空白地帶，不同級別的自動駕駛技術，安全性如何？事故責任的界定會如何影響這些公司的商業模式？

　　特斯拉把它的輔助駕駛功能命名為Autopilot，這個名字本身就特別容易誤導車主們。所以早期購買特斯拉的很多車主會把它當自動駕駛車輛來開，甚至還破解了方向盤的一些檢測功能，從而讓車輛自己在馬路上行駛，造成了很多起惡性事故。在法律上如果是L2級別的自動駕駛，事故會被視為是交通事故，責任多歸屬駕駛員。但對於L4級的自動駕駛，車廠可能就需要擔責。這也意味著，不同級別的自動駕駛車輛發生事故時，責任的歸屬和分割有所不同。

　　市場上所有汽車企業仍停留在L2水平，在SAE中，它被定義為車輛為方向盤和加速的多個操作提供駕駛，駕駛員負責其餘的駕駛動作，L2級自動駕駛意味著它可以同時自動加速、減速和轉向。但是，在整個駕駛過程中，駕駛員必須保持注意力集中，實時監控周圍的駕駛環境，隨時准備接管車輛。

　　但是，不得不說，如果一個人在自己駕駛車輛通常會集中注意力，但是如果是車輛自己行駛，但是要求駕駛員必須緊盯著方向盤看，時時准備接管，這的確是件挺違背人性的游戲規則。

　　要想實現真正的自動駕駛，還有很多未解決的技術難題

　　目前，純計算視覺為主導的自動駕駛技術還不成熟，所以有很多起事故都是因為計算視覺出現了很多問題，比如道路的光照條件、錐桶識別、機器追蹤等等。現在我們行駛的道路，路面上的所有標志都是為人類駕駛員准備的，而未來它們全部需要去適配機器識別，這就是車路協同的概念。也是人們強調的，聰明的車必須配合聰明的路。

　　如果，你大白天在道路上行駛，遇到白色的靜止路障，這是目前自動駕駛的識別盲點。特斯拉在美國有大量的交通事故，是直接撞上了高速中間的白色護欄，或者還有白色卡車。白色信號的處理，在計算機視覺領域的確是個難題，目前在我們的道路交通環境中，所有行車線和很多重要的標識都是白色的，所以，白色路障通常會被作為信號處理，而不是作為一個實體。

　　除了白色路障，還有很多識別障礙。特斯拉的理念比較激進，它對視覺識別有一定的執念，堅持不用激光雷達用攝像頭，因此有很多用車場景時會出問題。例如，在市區啟用自動領航駕駛時，如果路邊有停放車輛突然打開車門，這種情況下特斯拉是剎不住的。必須堅持自動駕駛用激光雷達來感知路面路況，不能只靠計算視覺來判斷，這樣纔能相對實現安全。小鵬汽車的設計理念更適合中國路況的駕車體驗，也許你會覺得它相對來說太保守，有點不對勁就會自動退出輔助駕駛功能。例如，前方道路出現大段的分割線等等。

　　蔚來汽車的車主手冊裡，關於輔助駕駛有著很詳細的說明，比如劃線混亂的地方不能用Nop等等，如果用戶能認真仔細的閱讀學習，應該也會大幅降低事故發生概率；而小鵬汽車則更用心一些，如果想要啟用它的輔助駕駛功能，就必須在車機上完成一系列的測試，分數達到標准纔能啟用這項功能。

　　在當下，最大的現實是無論是特斯拉、蔚來、小鵬還是理想，只要具備L2輔助駕駛功能，都無法解決“靜止物體”的瓶頸。

　　所以，無論是通過激光雷達還是視覺圖像系統判斷路況，智能車輛所能提供的“自動駕駛功能”仍然需要駕駛員的注意力保持高度集中，隨時准備接管車輛。

　　編輯點評：目前中國的新能源汽車的前三名車企已經毫無懸念的屬於了蔚小理， 純電動汽車出現後，整車、底盤、電池都發生了劇變。汽車行業在未來將衍生的下一波技術，也毫無疑問的鎖定在了自動駕駛技術。當“智能汽車”從極客們的大玩具，變成開始大量走進尋常百姓家庭的交通工具，一時間，似乎現在全世界都在討論自動駕駛。然而，我們離真正的自動駕駛汽車，還很遠，在開啟輔助駕駛功能之前要充分的熟悉它，是當下我們每一位駕駛者必須做到的事。