[小米] 小米SU7车祸:三名女大学生葬身车祸,谁的错?
在边缘场景问题解决前，智驾的局限便始终存在。
把驾驶员“喊回来”不丢人
尽管智能驾驶在现阶段仍然停留在辅助驾驶阶段，尚未真正实现自动驾驶，但是随着车企不断将L3级的能力下放到L2+级，其仍然要求驾驶员注意力保持集中与为驾驶员提供足够便利之间的悖论已经出现。
在启动辅助驾驶功能的情况下，驾驶员注意力往往难以集中，从而带来事故隐患。
2024年4月，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）针对特斯拉的Autopilot系统发布了一份调查报告。他们分析了2018年1月至2023年8月期间发生的956起车祸——这些事故在发生时或发生前，都启用了Autopilot。其中，有135起车祸可以通过车辆数据日志和EDR（事件数据记录器）确定驾驶员在碰撞前的反应。在82％的事故中，驾驶员没有刹车或在碰撞前不到1秒才刹车；在78％的事故中，驾驶员没有转向或在碰撞前不到1秒才转向。这足以表明驾驶员们有多信任辅助驾驶系统。
中国消费者协会投诉部主任王芳也指出，近期73％的自动驾驶相关投诉涉及“过度信任系统导致的分心驾驶”。
2024年10月28日，河南郑州市，人们参观比亚迪首个新能源汽车科普空间——郑州迪空间并体验智能驾驶。图/视觉中国
尽管车企也在使用技术手段保证驾驶员注意力足够集中，但这一方面被认为有悖于人性，另一方面，车企为展现更好的辅助驾驶能力，也在追求所谓的“零接管”。
孙辉告诉记者，从技术层面来说，DMS（驾驶员监测系统）可以很好地对驾驶员状态进行实时监测，获得微表情信息，如疲劳、注意力分散等，但由于车内隐私保护等考虑存在接受意愿不高的现象。提高驾驶员使用辅助驾驶系统门槛可能会被理解成车企技术不自信，同时削弱了客户权限，容易导致负面的市场反应，非法规情况下预期车企不会优先采用。
在L2+级辅助驾驶的语境下，辅助驾驶系统究竟应该在何时、何地交给驾驶员接管，目前并无明确监管要求。
“对于L2+级辅助驾驶而言，目前最重要的是把人‘喊回来’，也就是接管，在驾驶员仍要负责的情况下，没有必要要求系统解决一切问题。比如：如果系统在高速公路上识别到维修路段的一个特征，是不是就可以直接把驾驶员‘喊回来’？如果监管不在这方面提出明确要求，车企便会倾向于无限‘秀技’。因为车企往往在潜意识中认为，辅助驾驶系统把驾驶员‘喊回来’比较‘丢人’，一旦辅助驾驶系统频繁退出，还会被认为接管率（MPI）过高，从而被认为辅助驾驶系统性能较差。因此车企为了降低接管率，辅助驾驶系统往往有‘不行也行’的倾向，最为典型的可能就是特斯拉，FSD就是不愿意退出。”前述业内人士直言。
他表示：“如果辅助驾驶系统在某些场景没有经过充分测试，在遇到这些场景时就该果断退出，甚至在相关场景根本不应该下发辅助驾驶功能。在这一点上华为做得比较好，比如其在去年也一直没有下发环岛、掉头等工况的NOA功能。对于汽车产业而言，一起恶性事故足以摧毁一个品牌，因此车企首先要建立起把驾驶员‘喊回来’并不‘丢人’的意识。”
此次小米SU7事故发生后，驾驶员在接管后两秒便发生碰撞，由此引发接管时间的讨论，但是对于L2+级辅助驾驶而言，目前这一标准并不存在。
汽车安全领域常用TTC（碰撞时间，计算车辆与前方障碍物发生碰撞所需的时间）来评估合理的接管时机。系统发出接管预警时，TTC越长，就意味着驾驶员有更充足的反应时间。
同济大学汽车学院教授朱西产的团队通过模拟器测试发现，从系统提示到事故发生的平均时间仅1.7秒，而人类驾驶员平均需要2.3秒才能完成从识别提示到有效接管的操作。而当系统处于3级自动驾驶状态时，驾驶员注意力分散率高达82％。
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把驾驶员“喊回来”不丢人
尽管智能驾驶在现阶段仍然停留在辅助驾驶阶段，尚未真正实现自动驾驶，但是随着车企不断将L3级的能力下放到L2+级，其仍然要求驾驶员注意力保持集中与为驾驶员提供足够便利之间的悖论已经出现。
在启动辅助驾驶功能的情况下，驾驶员注意力往往难以集中，从而带来事故隐患。
2024年4月，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）针对特斯拉的Autopilot系统发布了一份调查报告。他们分析了2018年1月至2023年8月期间发生的956起车祸——这些事故在发生时或发生前，都启用了Autopilot。其中，有135起车祸可以通过车辆数据日志和EDR（事件数据记录器）确定驾驶员在碰撞前的反应。在82％的事故中，驾驶员没有刹车或在碰撞前不到1秒才刹车；在78％的事故中，驾驶员没有转向或在碰撞前不到1秒才转向。这足以表明驾驶员们有多信任辅助驾驶系统。
中国消费者协会投诉部主任王芳也指出，近期73％的自动驾驶相关投诉涉及“过度信任系统导致的分心驾驶”。
2024年10月28日，河南郑州市，人们参观比亚迪首个新能源汽车科普空间——郑州迪空间并体验智能驾驶。图/视觉中国
尽管车企也在使用技术手段保证驾驶员注意力足够集中，但这一方面被认为有悖于人性，另一方面，车企为展现更好的辅助驾驶能力，也在追求所谓的“零接管”。
孙辉告诉记者，从技术层面来说，DMS（驾驶员监测系统）可以很好地对驾驶员状态进行实时监测，获得微表情信息，如疲劳、注意力分散等，但由于车内隐私保护等考虑存在接受意愿不高的现象。提高驾驶员使用辅助驾驶系统门槛可能会被理解成车企技术不自信，同时削弱了客户权限，容易导致负面的市场反应，非法规情况下预期车企不会优先采用。
在L2+级辅助驾驶的语境下，辅助驾驶系统究竟应该在何时、何地交给驾驶员接管，目前并无明确监管要求。
“对于L2+级辅助驾驶而言，目前最重要的是把人‘喊回来’，也就是接管，在驾驶员仍要负责的情况下，没有必要要求系统解决一切问题。比如：如果系统在高速公路上识别到维修路段的一个特征，是不是就可以直接把驾驶员‘喊回来’？如果监管不在这方面提出明确要求，车企便会倾向于无限‘秀技’。因为车企往往在潜意识中认为，辅助驾驶系统把驾驶员‘喊回来’比较‘丢人’，一旦辅助驾驶系统频繁退出，还会被认为接管率（MPI）过高，从而被认为辅助驾驶系统性能较差。因此车企为了降低接管率，辅助驾驶系统往往有‘不行也行’的倾向，最为典型的可能就是特斯拉，FSD就是不愿意退出。”前述业内人士直言。
他表示：“如果辅助驾驶系统在某些场景没有经过充分测试，在遇到这些场景时就该果断退出，甚至在相关场景根本不应该下发辅助驾驶功能。在这一点上华为做得比较好，比如其在去年也一直没有下发环岛、掉头等工况的NOA功能。对于汽车产业而言，一起恶性事故足以摧毁一个品牌，因此车企首先要建立起把驾驶员‘喊回来’并不‘丢人’的意识。”
此次小米SU7事故发生后，驾驶员在接管后两秒便发生碰撞，由此引发接管时间的讨论，但是对于L2+级辅助驾驶而言，目前这一标准并不存在。
汽车安全领域常用TTC（碰撞时间，计算车辆与前方障碍物发生碰撞所需的时间）来评估合理的接管时机。系统发出接管预警时，TTC越长，就意味着驾驶员有更充足的反应时间。
同济大学汽车学院教授朱西产的团队通过模拟器测试发现，从系统提示到事故发生的平均时间仅1.7秒，而人类驾驶员平均需要2.3秒才能完成从识别提示到有效接管的操作。而当系统处于3级自动驾驶状态时，驾驶员注意力分散率高达82％。
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