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IIHS结论遭质疑，自动驾驶汽车仅能减少三分之一的交通事故？
2020-06-11 00:20:47· 来源：智车科技
IIHS新研究自动驾驶仅能减少三分之一的交通事故，对此结论福布斯评论人认为IIHS这篇文章的分析方法完全是错误的。上周，一份来自IIHS（美国高速公路安全保险协会
IIHS新研究自动驾驶仅能减少三分之一的交通事故，对此结论福布斯评论人认为IIHS这篇文章的分析方法完全是错误的。
上周，一份来自IIHS（美国高速公路安全保险协会）的关于自动驾驶的研究报告，引发热议。报告提到，如果自动驾驶系统与人的驾驶方式相似，那么可能只能避免大约三分之一的交通事故，而文中称90%的交通事故都因为人为失误引起的。
与此同时，IIHS小组审查了案件档案，并整理了6项导致车祸的因素：
①“感知”错误：驾驶员分心、视线受阻和未及时发现危险等，约占24％。
②“丧失驾驶能力”：因酒精、毒品、药物等导致驾驶员能力受损的情况，大约10%。
③“判断”错误：错估另外一辆车的速度、方向变化和行车间隙，40％。
④“决策”错误：车速太快或太慢、驾驶情绪过激或与前方车辆跟车距离太小。
⑤“执行”错误：规避不充分或不正确、过度补偿和其他驾驶操作层面的错误。
⑥车辆故障和不可能的路况（井喷，停电等）。这些错误通常被归类为“非人为错误”，大约为10％。
报告认为自动驾驶在一定程度上可以消灭第①和②项引起的交通事故，因此自动驾驶汽车能减少三分之一的事故。
对于该报告内容，福布斯高级评论人，前谷歌无人车团队成员 Brad Templeton提出了多个质疑。
1. 三分之一的交通事故来源于第①和②类
他认为这个分析很奇怪，而且有缺陷。他提到，如果问大多数自动驾驶汽车开发人员难题所在，他们会说③是难题，而④和⑤是最容易解决的问题。机器人不会醉酒或入睡，尽管可能会发生大规模的计算机故障，这个将在以后得到解决。
机器人在感知方面还不是很完美，但是与人类截然不同的是，车辆始终始终朝着各个方向看。他们将永远不会错过任何东西，尽管他们仍然会错过东西，因为他们的系统还不够强大。
未来车辆的规划和执行预计会做得很好，因为可以在模拟器中进行测试和调试。模拟器中的汽车每天只会驾驶危险的情况，无所不能，可以想到的各种情况，以及许多人类无法想到的情况，每天都会发生数百万次。汽车在这个领域将比人类做得更好。他们将比人类更了解轮胎和车辆的物理特性。
另一方面，人类更擅长预测他人的行为，而对机器来说，这是一个很难的研究领域，所有团队都希望在这里变得更好。
2. 多重错误情况
作者提到，还应注意的是，许多人为导致的事故是由两个或多个错误导致的结果。你走得太近，低头看着手机，突然刹车了。您从车道上漂了出来，而此时恰好有人来了。
这是机器人不太可能犯的那种错误。任何时候，机器人开发人员发现他们的系统有任何错误之处，即使这不会引起任何事故，他们都会立即进行修复。
对于人类经常犯错飘出车道的事件，机器出错的频率会大大降低，最重要的是，每当一个机器人犯错误时，其他每个机器人都会从中学习，如果其他公司听说此问题，通常也会从中吸取教训。
3. 机械和计算机故障
值得注意的是，“不是人为错误造成的事故的10％”实际上是自动驾驶汽车获得有力反击的另一个成熟领域。现代模拟器具有很好的物理性能，因此，这些汽车不断地进行测试，并不断从您能想到的每种类型的车辆故障中学习。如果根据物理定律没有办法防止碰撞，那么它们将以最危险的方式碰撞。如果可以避免撞车事故，他们可能会知道该怎么做，这是人类永远不会做的事情。
对于计算机来说，存在一种“失能”形式，这是主要的硬件或软件故障。所有人都多次经历过计算机“崩溃”。开发人员也已经看到了这一点，比您看到的更多，因此，任何好的设计都可以期望并说明这一点。典型的设计有2个或更多能够控制汽车的独立计算机系统冗余。第二个可能不如第一个好，但是即使主计算机坏了，它也足以使汽车安全地上路，甚至还可以保证家庭安全。
计算机故障有很多类型。奇怪的是，使用这种方法，完全的“蓝屏”崩溃变得不再是难题，备份就接管了。但是那种无法查明事故原因变得更难，这可能是真正的错误所在。
4. 真实数字是多少？
作者认为，IIHS不可能通过这样错误的分析，得出一次未必真实的结论。现实情况是，实际人数将由安全员决定，虽然极不可能实现完美，但开发人员将寻求可以称为“足够安全”的安全级别。他们将不断改进系统，使每种类型的错误越来越少，直到达到“足够安全”的水平。然后，他们将部署在道路上，并继续进行改善，以达到更高的安全性。
上周，一份来自IIHS（美国高速公路安全保险协会）的关于自动驾驶的研究报告，引发热议。报告提到，如果自动驾驶系统与人的驾驶方式相似，那么可能只能避免大约三分之一的交通事故，而文中称90%的交通事故都因为人为失误引起的。
与此同时，IIHS小组审查了案件档案，并整理了6项导致车祸的因素：
①“感知”错误：驾驶员分心、视线受阻和未及时发现危险等，约占24％。
②“丧失驾驶能力”：因酒精、毒品、药物等导致驾驶员能力受损的情况，大约10%。
③“判断”错误：错估另外一辆车的速度、方向变化和行车间隙，40％。
④“决策”错误：车速太快或太慢、驾驶情绪过激或与前方车辆跟车距离太小。
⑤“执行”错误：规避不充分或不正确、过度补偿和其他驾驶操作层面的错误。
⑥车辆故障和不可能的路况（井喷，停电等）。这些错误通常被归类为“非人为错误”，大约为10％。
报告认为自动驾驶在一定程度上可以消灭第①和②项引起的交通事故，因此自动驾驶汽车能减少三分之一的事故。
对于该报告内容，福布斯高级评论人，前谷歌无人车团队成员 Brad Templeton提出了多个质疑。
1. 三分之一的交通事故来源于第①和②类
他认为这个分析很奇怪，而且有缺陷。他提到，如果问大多数自动驾驶汽车开发人员难题所在，他们会说③是难题，而④和⑤是最容易解决的问题。机器人不会醉酒或入睡，尽管可能会发生大规模的计算机故障，这个将在以后得到解决。
机器人在感知方面还不是很完美，但是与人类截然不同的是，车辆始终始终朝着各个方向看。他们将永远不会错过任何东西，尽管他们仍然会错过东西，因为他们的系统还不够强大。
未来车辆的规划和执行预计会做得很好，因为可以在模拟器中进行测试和调试。模拟器中的汽车每天只会驾驶危险的情况，无所不能，可以想到的各种情况，以及许多人类无法想到的情况，每天都会发生数百万次。汽车在这个领域将比人类做得更好。他们将比人类更了解轮胎和车辆的物理特性。
另一方面，人类更擅长预测他人的行为，而对机器来说，这是一个很难的研究领域，所有团队都希望在这里变得更好。
2. 多重错误情况
作者提到，还应注意的是，许多人为导致的事故是由两个或多个错误导致的结果。你走得太近，低头看着手机，突然刹车了。您从车道上漂了出来，而此时恰好有人来了。
这是机器人不太可能犯的那种错误。任何时候，机器人开发人员发现他们的系统有任何错误之处，即使这不会引起任何事故，他们都会立即进行修复。
对于人类经常犯错飘出车道的事件，机器出错的频率会大大降低，最重要的是，每当一个机器人犯错误时，其他每个机器人都会从中学习，如果其他公司听说此问题，通常也会从中吸取教训。
3. 机械和计算机故障
值得注意的是，“不是人为错误造成的事故的10％”实际上是自动驾驶汽车获得有力反击的另一个成熟领域。现代模拟器具有很好的物理性能，因此，这些汽车不断地进行测试，并不断从您能想到的每种类型的车辆故障中学习。如果根据物理定律没有办法防止碰撞，那么它们将以最危险的方式碰撞。如果可以避免撞车事故，他们可能会知道该怎么做，这是人类永远不会做的事情。
对于计算机来说，存在一种“失能”形式，这是主要的硬件或软件故障。所有人都多次经历过计算机“崩溃”。开发人员也已经看到了这一点，比您看到的更多，因此，任何好的设计都可以期望并说明这一点。典型的设计有2个或更多能够控制汽车的独立计算机系统冗余。第二个可能不如第一个好，但是即使主计算机坏了，它也足以使汽车安全地上路，甚至还可以保证家庭安全。
计算机故障有很多类型。奇怪的是，使用这种方法，完全的“蓝屏”崩溃变得不再是难题，备份就接管了。但是那种无法查明事故原因变得更难，这可能是真正的错误所在。
4. 真实数字是多少？
作者认为，IIHS不可能通过这样错误的分析，得出一次未必真实的结论。现实情况是，实际人数将由安全员决定，虽然极不可能实现完美，但开发人员将寻求可以称为“足够安全”的安全级别。他们将不断改进系统，使每种类型的错误越来越少，直到达到“足够安全”的水平。然后，他们将部署在道路上，并继续进行改善，以达到更高的安全性。
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