[小米] 小米SU7車禍:叁名女大學生葬身車禍,誰的錯?
在邊緣場景問題解決前，智駕的局限便始終存在。
把駕駛員“喊回來”不丟人
盡管智能駕駛在現階段仍然停留在輔助駕駛階段，尚未真正實現自動駕駛，但是隨著車企不斷將L3級的能力下放到L2+級，其仍然要求駕駛員注意力保持集中與為駕駛員提供足夠便利之間的悖論已經出現。
在啟動輔助駕駛功能的情況下，駕駛員注意力往往難以集中，從而帶來事故隱患。
2024年4月，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）針對特斯拉的Autopilot系統發布了壹份調查報告。他們分析了2018年1月至2023年8月期間發生的956起車禍——這些事故在發生時或發生前，都啟用了Autopilot。其中，有135起車禍可以通過車輛數據日志和EDR（事件數據記錄器）確定駕駛員在碰撞前的反應。在82％的事故中，駕駛員沒有刹車或在碰撞前不到1秒才刹車；在78％的事故中，駕駛員沒有轉向或在碰撞前不到1秒才轉向。這足以表明駕駛員們有多信任輔助駕駛系統。
中國消費者協會投訴部主任王芳也指出，近期73％的自動駕駛相關投訴涉及“過度信任系統導致的分心駕駛”。
2024年10月28日，河南鄭州市，人們參觀比亞迪首個新能源汽車科普空間——鄭州迪空間並體驗智能駕駛。圖/視覺中國
盡管車企也在使用技術手段保證駕駛員注意力足夠集中，但這壹方面被認為有悖於人性，另壹方面，車企為展現更好的輔助駕駛能力，也在追求所謂的“零接管”。
孫輝告訴記者，從技術層面來說，DMS（駕駛員監測系統）可以很好地對駕駛員狀態進行實時監測，獲得微表情信息，如疲勞、注意力分散等，但由於車內隱私保護等考慮存在接受意願不高的現象。提高駕駛員使用輔助駕駛系統門檻可能會被理解成車企技術不自信，同時削弱了客戶權限，容易導致負面的市場反應，非法規情況下預期車企不會優先采用。
在L2+級輔助駕駛的語境下，輔助駕駛系統究竟應該在何時、何地交給駕駛員接管，目前並無明確監管要求。
“對於L2+級輔助駕駛而言，目前最重要的是把人‘喊回來’，也就是接管，在駕駛員仍要負責的情況下，沒有必要要求系統解決壹切問題。比如：如果系統在高速公路上識別到維修路段的壹個特征，是不是就可以直接把駕駛員‘喊回來’？如果監管不在這方面提出明確要求，車企便會傾向於無限‘秀技’。因為車企往往在潛意識中認為，輔助駕駛系統把駕駛員‘喊回來’比較‘丟人’，壹旦輔助駕駛系統頻繁退出，還會被認為接管率（MPI）過高，從而被認為輔助駕駛系統性能較差。因此車企為了降低接管率，輔助駕駛系統往往有‘不行也行’的傾向，最為典型的可能就是特斯拉，FSD就是不願意退出。”前述業內人士直言。
他表示：“如果輔助駕駛系統在某些場景沒有經過充分測試，在遇到這些場景時就該果斷退出，甚至在相關場景根本不應該下發輔助駕駛功能。在這壹點上華為做得比較好，比如其在去年也壹直沒有下發環島、掉頭等工況的NOA功能。對於汽車產業而言，壹起惡性事故足以摧毀壹個品牌，因此車企首先要建立起把駕駛員‘喊回來’並不‘丟人’的意識。”
此次小米SU7事故發生後，駕駛員在接管後兩秒便發生碰撞，由此引發接管時間的討論，但是對於L2+級輔助駕駛而言，目前這壹標准並不存在。
汽車安全領域常用TTC（碰撞時間，計算車輛與前方障礙物發生碰撞所需的時間）來評估合理的接管時機。系統發出接管預警時，TTC越長，就意味著駕駛員有更充足的反應時間。
同濟大學汽車學院教授朱西產的團隊通過模擬器測試發現，從系統提示到事故發生的平均時間僅1.7秒，而人類駕駛員平均需要2.3秒才能完成從識別提示到有效接管的操作。而當系統處於3級自動駕駛狀態時，駕駛員注意力分散率高達82％。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
把駕駛員“喊回來”不丟人
盡管智能駕駛在現階段仍然停留在輔助駕駛階段，尚未真正實現自動駕駛，但是隨著車企不斷將L3級的能力下放到L2+級，其仍然要求駕駛員注意力保持集中與為駕駛員提供足夠便利之間的悖論已經出現。
在啟動輔助駕駛功能的情況下，駕駛員注意力往往難以集中，從而帶來事故隱患。
2024年4月，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）針對特斯拉的Autopilot系統發布了壹份調查報告。他們分析了2018年1月至2023年8月期間發生的956起車禍——這些事故在發生時或發生前，都啟用了Autopilot。其中，有135起車禍可以通過車輛數據日志和EDR（事件數據記錄器）確定駕駛員在碰撞前的反應。在82％的事故中，駕駛員沒有刹車或在碰撞前不到1秒才刹車；在78％的事故中，駕駛員沒有轉向或在碰撞前不到1秒才轉向。這足以表明駕駛員們有多信任輔助駕駛系統。
中國消費者協會投訴部主任王芳也指出，近期73％的自動駕駛相關投訴涉及“過度信任系統導致的分心駕駛”。
2024年10月28日，河南鄭州市，人們參觀比亞迪首個新能源汽車科普空間——鄭州迪空間並體驗智能駕駛。圖/視覺中國
盡管車企也在使用技術手段保證駕駛員注意力足夠集中，但這壹方面被認為有悖於人性，另壹方面，車企為展現更好的輔助駕駛能力，也在追求所謂的“零接管”。
孫輝告訴記者，從技術層面來說，DMS（駕駛員監測系統）可以很好地對駕駛員狀態進行實時監測，獲得微表情信息，如疲勞、注意力分散等，但由於車內隱私保護等考慮存在接受意願不高的現象。提高駕駛員使用輔助駕駛系統門檻可能會被理解成車企技術不自信，同時削弱了客戶權限，容易導致負面的市場反應，非法規情況下預期車企不會優先采用。
在L2+級輔助駕駛的語境下，輔助駕駛系統究竟應該在何時、何地交給駕駛員接管，目前並無明確監管要求。
“對於L2+級輔助駕駛而言，目前最重要的是把人‘喊回來’，也就是接管，在駕駛員仍要負責的情況下，沒有必要要求系統解決壹切問題。比如：如果系統在高速公路上識別到維修路段的壹個特征，是不是就可以直接把駕駛員‘喊回來’？如果監管不在這方面提出明確要求，車企便會傾向於無限‘秀技’。因為車企往往在潛意識中認為，輔助駕駛系統把駕駛員‘喊回來’比較‘丟人’，壹旦輔助駕駛系統頻繁退出，還會被認為接管率（MPI）過高，從而被認為輔助駕駛系統性能較差。因此車企為了降低接管率，輔助駕駛系統往往有‘不行也行’的傾向，最為典型的可能就是特斯拉，FSD就是不願意退出。”前述業內人士直言。
他表示：“如果輔助駕駛系統在某些場景沒有經過充分測試，在遇到這些場景時就該果斷退出，甚至在相關場景根本不應該下發輔助駕駛功能。在這壹點上華為做得比較好，比如其在去年也壹直沒有下發環島、掉頭等工況的NOA功能。對於汽車產業而言，壹起惡性事故足以摧毀壹個品牌，因此車企首先要建立起把駕駛員‘喊回來’並不‘丟人’的意識。”
此次小米SU7事故發生後，駕駛員在接管後兩秒便發生碰撞，由此引發接管時間的討論，但是對於L2+級輔助駕駛而言，目前這壹標准並不存在。
汽車安全領域常用TTC（碰撞時間，計算車輛與前方障礙物發生碰撞所需的時間）來評估合理的接管時機。系統發出接管預警時，TTC越長，就意味著駕駛員有更充足的反應時間。
同濟大學汽車學院教授朱西產的團隊通過模擬器測試發現，從系統提示到事故發生的平均時間僅1.7秒，而人類駕駛員平均需要2.3秒才能完成從識別提示到有效接管的操作。而當系統處於3級自動駕駛狀態時，駕駛員注意力分散率高達82％。
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