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以佩尔兹曼效应视觉来看Uber无人驾驶车撞死行人事件

3月20日凌晨,在美国亚利桑那州坦佩市,一辆处于自动驾驶模式的Uber无人车在道路测试时发生致死车祸,事故发生时安全驾驶员处在车内。警方的初步调查显示,事发突然,Uber无人驾驶汽车无法在短时间内形成“反应”
发布时间:2018-03-23 09:07        来源:赛迪智库        作者:黄玉垚 高宏

3月20日凌晨,在美国亚利桑那州坦佩市,一辆处于自动驾驶模式的Uber无人车在道路测试时发生致死车祸,事故发生时安全驾驶员处在车内。警方的初步调查显示,事发突然,Uber无人驾驶汽车无法在短时间内形成“反应”,而在车辆内部的安全员也没有采取制动措施。这是全球首次无人车路测时发生人员死亡事故,将对全球的无人车测试、监管造成巨大影响。

以无人驾驶为代表的智能技术已经成为了当今全球研究热点,是提升道路交通智能化水平、推动交通运输行业转型升级的重要途径,更是汽车未来发展的主要方向。无人驾驶技术将人们从大量的驾车时间中解放出来,协助预防交通事故,助力汽车安全行驶。但从此次Uber无人驾驶汽车事故过程来看,先进技术的使用给车辆安全员造成了“安全幻觉”,放松了对风险的警惕,在事故发生时没有及时采用有效的制动措施。这是一起典型的佩尔兹曼效应事故。

一、佩尔兹曼效应的研究缺失

佩尔兹曼效应的定义。在2003年发表的《汽车安全规制效果》一文中,Peltzman首次提出了佩尔兹曼效应定义,即当汽车安全措施的改善降低了事故损失的严重程度时,为了实现效用最大化,司机往往会对风险放松警惕,加速行驶,最终抵消汽车安全规制部分甚至全部效果,反而提高了交通事故发生率。换句话说,对汽车的安全投资(如主动安全设备、自动驾驶技术等)的增加,会给司机带来一种错觉,使其形成对安全设备、设施的依赖,从而减少自身的安全关注,放松安全防范意识并引发违规操作,造成事故。

佩尔兹曼效应的研究成果较少。从目前已有的研究成果来看,汽车领域的研究重点主要集中在智能化技术的研发、主动安全产品及系统的应用、政府对安全驾驶的规制行为到规制效果的逻辑链条,而未深度剖析规制对车企安全技术投资以及驾驶者安全努力的影响。

二、佩尔兹曼效应事故的成因分析

驾驶者逆向选择的行为变化。目前,汽车领域对主被动安全技术、智能技术的研发和应用,确实大大提高了行业本质安全水平,为驾驶者提供了更安全的行车环境。短期内,驾驶者会过分依赖于这些先进技术,而降低自身的主观安全防范意识。当这种“逆向选择行为”产生的抵消效应足够强时,安全事故反而容易发生。比如,本次Uber无人驾驶汽车撞人事件,虽然初步证据显示“受害人从阴暗处径直走进车道,无论是自动驾驶汽车,还是人类驾驶汽车,都很难避免这次车祸”,但在车辆内部的测试安全员也没有采取有效的制动措施,事故发生前其注意力并没有完全集中在道路前方。这不仅给行业敲响了警钟,当无人驾驶普及后,驾驶者是否能在事故发生时,及时采取人为防范措施呢?

企业安全投入存在失衡现象。从车企目前的安全投资方向来看,主要将资金投入到“硬件”设施上,包括保障安全行驶而进行的安全设备、部件、产品和技术等,尤其是主动安全技术和产品、智能系统更是车企资金投入的重点,投入比重超过了80%。同时,这些“硬件”设施也是国家重点支持的项目,相关的法律法规、扶持政策、行业标准已经较为完善,引导企业加大了安全技术研发和产品推广,为企业带来了实际的效益。而“软件”设施投资力度则小的多,如以产品安全操作为主的专业培训、应急预案的制定等。一方面,这些“软”安全投资属于隐形投入,效果具有时滞性,且因驾驶者的主观行为存在较大的不确定性;另一方面,其往往是安全监察的盲点,易导致企业在追求利润的过程中丧失投资动力。

无人驾驶技术目前尚存提升空间。无人驾驶技术属于高科技领域,但目前并不完美。从已经得到的本次事故资料来看,事故发生在夜间,周围视线很差,对摄像机可能会有一定影响,在车速较快时,无人驾驶系统会采取一些偏激策略,从而降低对环境的敏感度。这些可能性的累加,从而导致整个感知系统对车道边行人漏检或行为预测不准确,甚至直接忽略,进而影响决策层。

三、对策建议

构建驾驶人员安全心理大数据,提升危险智能预警能力。通过对驾驶人员内隐心理指标参数及外显行为表现所形成的数字、文本、音频、视频、图片等海量数据的收集,经过深度挖掘后形成有价值的安全驾驶信息服务,构建驾驶人员安全心理大数据。通过安全心理大数据的构建,首先为车辆主动安全设备及智能系统的设计、安全决策、安全投入等提供指导依据;其次,以其为依据,可有效改进安全教育与培训,宏观调控安全心理氛围,提高驾驶者的主观能动性,发挥“人防”能力;最后,可以实时预测驾驶者的安全心理趋势,提供针对性安全信息服务,识别“事故倾向个体”,从而提供人为因素危险预警。

转移安全规制重点,探寻最优安全投资。政府应制定实施强度适中的规制政策,将支持重点从提高车辆安全技术和智能技术方面转移到共同关注供需双方安全投入方面。制定安全激励机制、税收鼓励政策,联合保险机构出台保费优惠政策,共同促进车企加大“软”安全投入,如加大对购车人员的安全使用培训服务,完善相关系统的安全操作规程,配备安全操作专业人员,建立信息交流平台,修正驾驶人员的逆向行为,提高自主安全防范意识,增加安全努力,最终构建监管部门—车企—用户三位一体的最优安全投资体系,降低事故发生概率。

谨慎前行,稳步提高无人驾驶技术。车企不但要抓住目前国家对无人驾驶技术的支持机遇,更应防控风险,不能操之过急,在技术创新和安全保障之间寻求平衡。一方面,要严格对标路测门槛,对测试环境和过程给予高度重视,测试车辆要达到车辆最低里程数的要求;另一方面,加强关键技术的攻关,如实验和测试模型优化技术、汽车自动化功能更新、自动驾驶系统的学习能力、高保真模拟环境的建立等等,稳步提升无人驾驶综合安全性能,以技术的优势来弥补人为因素带来的风险。

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