終極問題：如何證明自動駕駛比人類安全

很多調查問卷顯示，美國相當一部分民眾不敢乘坐自動駕駛車。就算技術足夠成熟了，我們還是不太願意把自己的生命交給一個機器人。今天我們就來探討，如何評估自動駕駛的安全指標，才能真正做到讓大眾信服。

前無古人

自動駕駛能比人類駕駛更安全10%嗎？現在還沒人敢給出類似這樣精確的結論。美國道路交通管理局NHTSA沒有給出系統的要求，加州DMV則是用簡單的脫離報告打發了事。各個公司心裡都清楚，只是看脫離數據還遠遠不夠。（詳細原因可以微信回復關鍵詞「場景」查看。）機器人將第一次大規模走入人類日常生活，而行業內竟沒有對安全係數的統一標準。各個公司只好關起門來計算自己的指標，造成和普通消費者在溝通上的脫節。

一百年前的經驗

或許我們可以回到一百年前的今天，看看有沒有什麼經驗可以借鑒。當汽車剛剛發明出來的時候，人類還依賴馬車出行。很少有人願意買車。在當時的人看來，汽車的原理很難理解，操作起來也很麻煩。但很快，汽車公司發明了一個偉大的辭彙「馬力」，英文就是horsepower。這個概念可以幫助普通人理解，面前這台機器和自己家的馬車比起來誰跑得更快、能快多少倍。用人們已經熟悉的概念去解釋全新的事物，再聰明不過。

誰來代替「馬力」

一百年前，人類追求的是速度，因此有了「馬力」。而隨著越來越多的人有了汽車，人類司機每天都造成數以萬計的車禍，奪走了很多年輕的生命。同時，幾乎每個大城市都有交通堵塞的問題，我們每天都把生命浪費在路上。因此，一百年後的今天，人類追求的是更安全、更為便捷的出行。我們需要一個新的辭彙，代替「馬力」。

以下建議一些新辭彙。大家可以根據英文給出更好的中文翻譯。

新辭彙1：接觸頻率（Miles per Contact或者Years per Contact）

---- 「接觸」是什麼

注意，這裡用的是「接觸」（contact），而不是更嚴重的「車禍」（crash），也不是「脫離」（disengagement）。對於人類司機，車禍可能一年才有一次，但是小的「接觸」事件卻經常發生。比如輕輕蹭到其他的車，但並未造成財產損失，或者蹭到馬路的邊道，或者明顯違反交通規則，但沒有被抓到，比如看到對面的車道沒有車，就借用一下來超車，等等。這些事都有可能造成更嚴重的車禍，本不應該發生。但是人類司機一百年來每天都在做。而對於自動駕駛車，「脫離」也同樣是人類安全司機決定的，很多脫離其實不一定會造成接觸或者車禍，很多時候只不過是自動駕駛車突然加速或者離行人過近。因此，車禍的數量級太低，脫離指數又並不客觀，我們就只能看接觸。

---- 如何計算頻率

頻率可以從兩個角度得到。第一個是單位里程內有幾次接觸。谷歌的數據顯示，人類司機平均每10萬英里有一次接觸。但是在不同地區的里程數意義是完全不一樣的。高速跑的多，里程也就多。市區跑的多，里程雖然少，但是接觸可能性並未降低。因此，我們可以嘗試第二個角度：單位時間。人一生平均要經歷3-4次撞車，而接觸比撞車次數會更多，目前還沒有統計。但這正是自動駕駛車的優勢，可以隨時記錄接觸的細節。

新辭彙2：單位安全成本（Miles per dollar 或者 Years per dollar）

不同的接觸帶來的影響不同，也就是說危險係數的等級不同。這個概念在保險行業里很常見。有的事故賠償多一些，有的少一些。同樣的系統也應該運用在自動駕駛車上。不同的接觸都應該有自己對應的賠償金額估算。人類司機平均每英里花費6美分的保險。而自動駕駛車必須把這個數字降低，才可以證明比人類安全。

好在自動駕駛車有一個絕對優勢：通過模擬技術，大量模擬接觸場景，計算接觸有可能造成的後果。傳統車企在這方面已經設計過很多場景，很多已經可以借用。一旦發現一種新的接觸場景，自動駕駛的模擬平台會馬上模擬這個場景，不停測試，直到確保自動駕駛車可以絕對安全地處理這個場景。（微信回復關鍵詞「模擬」，閱讀模擬技術原理。）

新辭彙3：場景初次測試（First-time scenario）

問題是，每個公司會設計自己的接觸場景，衡量指標也不同。Waymo已經在模擬平台上跑了27億英里。這時候就需要第三方來評估。這27億英里，到底有多少是真正有意義的測試。新場景測試往往更有意義，而老場景則是確保絕對安全。第三方機構可以對多家公司同時給出一個新的場景，評估各個公司第一次測試的結果，以及場景設計的質量，再評估各個公司需要多久時間才能調試到絕對安全，從而給出一個公正的系統安全係數。在美國，傳統汽車的安全評級都是由IIHS道路安全保險局來做。具體評級方法和結果可以去官網查看。

「自動駕駛說」旨在分享原創的行業分析和學習心得，每周一篇。本人在矽谷某自動駕駛公司擔任產品經理，專註於自動駕駛安全研究、產品戰略以及設計。文章僅代表個人觀點。歡迎留言，互相學習。

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