一輛轎車正在高速行駛，面對突然衝出的行人，司機已沒有時間作出反應，機器便主動採取了緊急措施，在馬上要發生事故的時刻自動停下。這是人們對於自動輔助駕駛的理想化場景，汽車識別到行人或其他障礙物，會主動選擇避讓，或者採取制動以保證安全。甚至，機器能比人類做出更快的反應和更正確的決定。同時，它也滿足了我們對於汽車智能化的理解。

如今，越來越多搭載L2 級別輔助駕駛系統的車輛行駛在路上，諸如自適應巡航、車道居中保持和自動剎車輔助等功能都成為了系統的標配，但是，對於它們的安全性，我們依然很難拍著胸脯打下保票。

L2 輔助駕駛“全軍覆沒”

可以說，L2 輔助駕駛系統一定程度上點燃了人們對於智能汽車的熱情。

儘管車企們把L2 級別輔助駕駛系統的重點放在了“輔助”，但是仍有車主把輔助駕駛當做高科技玩具。行駛過程中雙手離開方向盤、用一瓶水或一顆橙子逃過傳感器的“監視”，甚至在車上睡覺，把駕駛權全部交給機器。

         用一顆橙子就能躲過輔助駕駛的警告| The Drive

各種因不正確操作輔助駕駛而導致事故的發生，其原因都是不負責任的駕駛表現。於司機、於車輛，於行人而言，都是巨大的安全隱患。

拿輔助駕駛系統標配的功能：自動剎車輔助系統（AEB）舉例，車身周圍配備了許多傳感器和攝像頭，但是面對行人，機器不一定能做出準確的判斷。

近日，美國汽車協會（AAA）針對自動緊急制動和行人檢測警告兩個功能進行了一系列測試。結果顯示，這些號稱可以檢測到行人並自動剎車的系統，還遠未達標。

美國汽車協會選擇了四輛2019 年的中型轎車：雪佛蘭邁銳寶、本田雅閣、特斯拉Model 3 和豐田凱美瑞。場地為封閉式道路，使用假人當做目標路人。

四款車在測試自動緊急制動系統| 美國汽車協會

在行人橫穿馬路的測試結果表現是最好的。白天狀況下，以20 英里（約32 公里）/小時速度行駛的車輛遇到以5km/h 速度穿越馬路的行人，豐田凱美瑞在5 次測試中均在行人面前停了下來，平均每次碰撞發生前1.2 秒發現行人。

豐田凱美瑞在5 次測試中都避免了碰撞| 美國汽車協會

其他三輛車錶現就沒有那麼好了。本田雅閣平均碰撞發生前0.71 秒發現行人，3 次避免撞到了行人，1 次及時進行了減速。雪佛蘭邁銳寶與Model 3 在5 次測試當中，雖然發出了提醒，也採取了減速措施，但都不可避免地都撞到了行人。

本田雅閣在測試中撞擊行人| 美國汽車協會

AAA 稱，上述情況下，系統有40% 的機率可以避免碰撞。如果把速度提高10 英里，即30 英里（約48 公里）/小時，情況更差。僅本田雅閣在該速度範圍內兩次避免了碰撞，其餘車輛在測試中無一避免，全部將行人“撞飛”。

特斯拉Model 3 撞擊兒童行人| 美國汽車協會

更可怕的是，如果把行人換成兒童，結果只會變得更糟。汽車協會同樣做了兒童突然衝出的測試，四款車在32km/h 的速度下行駛，有89% 的機率會發生車禍。當兩名行人站在路邊，後方車輛以32km/h 速度靠近時，發生撞車的機率也高達80%。車輛右轉後遇到行人穿過馬路時，所有車輛均發生事故。

本田雅閣撞擊路邊行人| 美國汽車協會

上述的都發生在白天狀況下，在夜晚，更慘不忍睹。美國汽車協會宣稱，AEB 功能在夜晚“完全無效”。

美國汽車協會發布的測試視頻| 美國汽車協會

輔助駕駛的“角色局限”

為什麼L2 級別輔助駕駛系統的標配功能，表現和人們想像的完全不符合？

L2 級別輔助駕駛畢竟不是自動駕駛，事實上，車企們都會在車輛用戶手冊裡表明這不是“自動駕駛”，它依然需要人為監管。

首先在技術方面，輔助駕駛的“能力”依然不能主動“擔當責任”。其原因在於多方面，目前幾乎所有量產車都採用了攝像頭視覺方案，依靠算法來檢測前方的各類障礙物，隨著數據的疊加，算法對障礙物的判斷也越發精準。

         特斯拉L2 級別輔助駕駛系統傳感器探測範圍示意| Medium

但是，攝像頭能接收的畫面範圍有限，如果從側方出現行人快速從車前經過，依靠攝像頭採集到的畫面，很可能無法作出即時反應，上述測試中右轉遇到行人就是典型場景之一。這時就需要另一個工具：毫米波雷達來配合攝像頭共同構成檢測道路的任務。

不過，毫米波雷達的缺點顯而易見，由於對行人的反射強度極小，所以它基本不會識別到周圍的行人，或者說識別行人需要比較長的時間。

         毫米波雷達對行人檢測並不友好| 網絡

其次，為了盡可能消除硬件的局限性，保障車輛安全，車企們在設計研發時會將各個傳感器的數據做融合，通過系統做出綜合的判斷。

但在這裡，因為輔助駕駛的“角色”是“不需要承擔責任”，這種“錦上添花”的任務就為車企帶來了另一個問題“如何不添亂”。於是在算法上，車企們的調校就變得“極為謹慎”。

自動駕駛解決方案企業MINIEYE L2 研發負責人俞吉在接受極客公園（ID：geekpark）採訪時表示，在控制策略方面，系統會提高閾值。“有可能其中一種傳感器探測到了，但是為了控制誤檢/誤剎（高速上突然減速或者剎車很容易引發側翻、追尾等事故），系統會主動把不是特別確定的檢測結果過濾掉，寧漏不誤。”

俞吉稱，在美國汽車協會的測試中，低速駕駛條件下車輛表現明顯比高速駕駛條件下要好，原因就是控制策略對車輛做了約束。車輛速度越高，越會謹慎地剎車/減速。“L2 級別輔助駕駛系統還是以人來主導駕駛行為，所以量產車在其功能上還是偏保守一些。”

不可掉以輕心

沃爾沃XC60 是最早搭載主動安全防護系統的車型之一，於2008 年推出。至今11 年時間，ADAS 才逐漸興起，面向公眾的量產車越來越多。一些安全專家們稱AEB 功能為近年來最重要的安全技術之一，甚至可以比肩安全帶。

這一結論並非空穴來風。根據美國汽車協會統計，美國每年平均有近6000 名行人喪生，佔所有交通事故死亡人數的16％，並且該數字自2010 年以來一直增長。如果有輔助駕駛系統的加持，在發生事故前進行提醒，可能會避免一起車禍的發生。

然而，主動安全系統並不意味著司機可以放鬆警惕。

以特斯拉舉例，其車輛的傳感器套件包括8 個攝像頭、12 個超聲波雷達，和一個前向毫米波雷達。在測試當中，以ADAS 著稱的特斯拉Model 3 並未占到任何便宜，其表現令人失望，可見面對行人的AEB 功能尚未達到非常理想的狀態。

特斯拉在右轉時撞擊行人| 美國汽車協會

有些用戶會曲解輔助駕駛系統的含義，或者使用一段時間並沒有發生意外後，開始大膽嘗試機器能做到的極限。不誇張地說，這些都是巨大的安全隱患。

相比之下，激光雷達在很大程度上能彌補AEB 的缺點，不管在探測盲區和有效距離方面，或是惡劣天氣情況下，激光雷達都可以正常工作，準確度和效率更高。但是高成本也導致了很少有量產車會選擇激光雷達，特斯拉CEO 馬斯克更是拋出了“激光雷達注定被淘汰”這樣的大膽言論。

         激光雷達對於輔助駕駛來說可靠程度更高| Velodyne Lidar

據業內人士透露，目前1 個攝像頭+1 個毫米波雷達的硬件成本在2000 元左右，如果批量供貨，成本還有下探空間；而加上激光雷達，成本要翻不止十倍。

但如果要說服車企在這個安全功能上加入更多硬件預算、投入更多的軟件研發力量，這需要用戶的大量需求來催化，可目前來看，更多的用戶還在關心車輛的“基礎安全”，消費者觀念的轉變需要時間，這是產業面臨的尷尬問題。

在L4 級別自動駕駛來臨之前，保證輔助駕駛的安全性依然是不小的難點。一位業內人士向極客公園（ID：geekpark）透露，在2019 年舉辦的​​無人駕駛大賽中，AEB 系統也成為了眾多參賽企業的弱點。

“自動駕駛主要是各方面數據的融合感知，方便後期的決策判斷，”上述業內人士說到。“這一方面不是每一家都能做好的。”

說到底，輔助終歸是輔助，L2 級別的輔助駕駛系統依然需要一個敬業的駕駛員，來隨時接管車輛。安全永遠是人們考慮的第一要素，如果技術能夠解決人類不安全的駕駛行為，那麼我們就靜待技術成熟的那一天，在此之前，不要對機器掉以輕心。