自动驾驶与交通安全 科技浪潮背后的检测难题

?汽车是目前大众的主要出行方式之一，它快捷便利，普及度高的同时也一定程度的改变了我们的生活。但与此同时，汽车同样也是交通事故的重灾区，根据世界卫生组织提供的数据来看，全球每年约有130万人死于交通事故，并且这个数据还在持续上升。正因如此，如何在保证汽车带来的交通出行以及道路运输的便利性的同时，提升安全性也成为了一个重要的研究课题。
?
　　那么如何提升呢？传统的手法大多数与汽车制动以及路面监测有关，简单的说就是让汽车能够准确的判断出紧急情况并且能够在提醒驾驶员做出应急操作的同时，保证制动安全与响应速度。但是这种方法其实非常依赖驾驶员的判断以及操作。事实上，在有关的统计数据中，大部分交通事故，恰恰就是因为驾驶员的判断失误导致的。换言之，即便排除醉酒驾驶这类已经涉及到违规及危险驾驶的情况，依旧存在因为驾驶员的失误而造成的交通事故。因此，从某种程度来说，驾驶员或许才是直接提升道路交通安全的关键。
?
　　而自动驾驶的出现，似乎给出了一个可行性的方法——通过机器对道路情况进行判断，从而在宏观层面调节道路交通安全。随着移动互联网的发展已经大数据、AI等技术的成熟，理论上，如今的自动驾驶已经可以实现监测附近车辆、交通灯、行人和车道标记等的位置，并根据实时情况判断汽车下一步需要进行的操作。并且借助机器完成判断就不需要担心驾驶员存在危险驾驶或者造成错误判断的情况了。并且，由于自动驾驶是依赖传感器和摄像头等检测技术实现路况判断的，因此即便在能见度低的恶劣的天气，它们理论上也可以正常行驶。
?
　　事实上，目前也有部分国家开始尝试将无人驾驶汽车投入小范围内试运行，来观察它们的实用性。但即便如此，无人驾驶汽车依旧存在一些难题需要解决，并且这些难题或许是限制它们实现大面积使用的关键。
?
　　尽管，海外机构曾给出数据表明自动驾驶汽车的普及能够在提升道路路况的同时减少约9成的道路事故，但是这个数据的参考价值却很低，因为过于理想化。早在几年前，就开始有自动驾驶汽车能否上路的讨论出现，并且直到今天，这个话题的结论依旧倾向于“不能”。原因其实和人性以及检测难题有关。一方面，目前的AI其实还是基于大量数据学习的一项技术，它只能做到情况与结果之间的联系，却并不是真正意义上的自我思考，这也就导致，如果出现了机器预先外的情况，那么实际驾驶中可能会出现更加严重的事故。并且，从实际使用的角度来说，自动驾驶出现的初期，一定是和传统驾驶并存的，这也就导致这种情况的产生可能性非常大。
?
　　此外，自动驾驶汽车从工艺到设计与传统汽车都大相径庭，因此在投入使用前也需要完善车辆的检测机制，并且针对可能出现的故障、故障可能引起的不良后果以及故障处理如何处理都还要制定完整的方案。
?
　　当然我们也并不是在否定自动驾驶未来普及的可能性，但是至少从目前的发展情况来说，这一天的到来还需要很长一段时间。