近日，一則關于某新勢力的車輛在“智能駕駛輔助功能開啟”狀態下出現嚴重車禍（請原諒我用這么長的句子來描述這起車禍，因為我實在不希望惹上任何的麻煩）的新聞刷爆了網絡，讓大家又再一次關注自動駕駛的技術發展和相關的社會問題。

關于這起事故，從網絡上可以獲得的消息總結出來的場景過程大致是這樣的：車主A在高架上開啟了ACC（自適應巡航）和LCC（車道居中輔助），以80km/h的速度在最左側車道行駛；突然前面出現了一輛靜止在同車道上的車輛，車輛后方有一個人B；車主A的車輛沒有剎車或避讓，徑直撞向了靜止的車輛和人員B，造成了靜止車輛后方的人員B死亡……

網傳，事故車主A的說法是：“我開了輔助駕駛系統，系統沒識別，正巧當時自己還分神了”。

那么，究竟事故的責任該由誰來承擔？肇事車的車主？還是該車的設計與生產者？

雖然我沒有自己購買過任何有這么“高級”智能駕駛功能的車輛，不清楚車輛用戶手冊或用戶協議究竟怎么寫的，但根據當前各個車企的普遍做法，車輛在執行智能駕駛功能時，車主必須時刻負責監控路面狀況，并需要時刻準備接管車輛。

因為，無論大家在廣告中吹的多么響亮，但所有人的心里都清楚的很，現在的智能駕駛還根本不能叫做自動駕駛，依然只是輔助駕駛，只能對駕駛員提供駕駛時的輔助功能，無法達到替代駕駛員的目的。

據《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》第五十一條規定，有駕駛人的智能網聯汽車發生道路交通安全違法情形，由公安機關交通管理部門依法對駕駛人進行處理。第五十四條規定，智能網聯汽車發生交通事故，若因汽車本身存在缺陷造成損害的，車輛駕駛人或者所有人、管理人完成規定賠償后，可以依法向生產者、銷售者請求賠償。

從上述的規定中可以看出，在出現事故時，駕駛人仍然是第一責任人，如果可以證明車輛本身有缺陷，則可以向車企要求賠償。但，一個普通的消費者怎么可能證明車輛有缺陷呢？

我們在此并不想詳細分析此次事故的原因--究竟是車輛本身的設計缺陷，還是駕駛員的責任；只想從此次事故入手分析一下當前智能駕駛的現狀。

根據SAE J3016的自動駕駛劃分標準，在L3以下級別，雖然轉向、加速和減速等操作可以由車輛自動的自動駕駛系統負責，人類駕駛員還是要負責監控路面的所有情況。也就是說，在L3以下級別，自動駕駛系統只是輔助，駕駛員要對車輛的安全運行負全部的責任。

根據這種責任的劃分，在當前自動駕駛技術遠未成熟的情況下，就出現了各種L2.5、L2.9、L2.9+等各種頗有“創意”的、具有中國特色的命名方式。

各個OEM都在打擦邊球，沒有人敢拍著胸脯說自己的自動駕駛系統已經可以達到L3了。因為一旦宣稱了是L3，那么車輛在L3自動駕駛狀態下的事故的責任就需要車企來承擔了。

在這種狀態下，一方面，大家要互相比拼技術實力，不斷推出看起來更加先進的自動駕駛功能，期望能夠多賣一些車；另一方面，又不敢跨越L3這個邊界半步。因為，只要不是L3，那么所有的事故就都跟自己無關，至少是在用戶的手冊中已經明確說明了駕駛員有責任要隨時準備車輛的接管。

然而事實上，讓我們換個角度思考這個事情，當你參加一個完全不需要你發言或記錄內容的會議時，你會不會打瞌睡、看手機、發呆……  現在的L2.X的輔助駕駛功能就是這樣一種奇怪的存在，你不需要控制方向盤、剎車和油門；但是你還必須把手放在方向盤上，眼睛還要一直盯著前面，否則DMS等系統就會報警，提示你要專心的監控路面。

這種情形就好像你明明找了一個專職駕駛員，然后在他開車的時候你還必須時刻監督他。在出現了危險情況時，如果這個專職駕駛員沒有采取行動，你就必須要及時介入，否則事故的責任就是你來承擔。

是不是覺得這種情況有點反人類呢？難道買帶自動駕駛功能車的人都喜歡當駕校的教練嗎？如果有了自動駕駛功能還需要我們自己全神貫注，而我們又難以一直保持全神貫注，那么這些功能的意義還那么大嗎？

我并不是一個反對自動駕駛技術的人。相反，我強烈支持自動駕駛技術的發展。我相信，當未來自動駕駛技術成熟之后，每個人都能夠節省出大量的時間和精力，而且交通事故數量會大幅度降低。只不過，當前的自動駕駛還遠遠沒有達到可以大規模普及的成熟度。不但距離高等級的自動駕駛相距甚遠，而且就連基本的AEB，LKA和泊車等基本輔助功能都無法做到100%的可靠。

（圖片來源：SAE International）

1918年，《科學美國人（Scientific American）》雜志發布了一篇文章，配有題為“駕車者的夢想:一輛由一組按鍵控制的汽車”的圖片（如下圖），展示了一輛自動駕駛的有軌電車。文章認為“…將來，帶方向盤的汽車將像今天帶有手動泵的汽車一樣過時！”

（圖片來源：Scientific American）

在過去的近百年時間中，人類一直對自動駕駛有著執著的追求和不切合實際的幻想，總是覺得再過20年，自動駕駛就可以實現了。遺憾的是，直到今天，也沒有人能夠準確的說出完全取消方向盤的汽車可以在什么時候能夠開到馬路上。而且隨著人們逐漸接近這個夢想，愈發的認識到實現完全自動駕駛的難度與復雜度。

自動駕駛的實現，不是靠車輛本身，而是要靠整個交通系統的努力。也不是僅僅依靠OEM和自動駕駛的供應商，而是要依靠全社會的各個領域的共同進步。

下面是一些有感而發的建議：

1. 完善智能駕駛系統事故數據記錄系統的標準。

雖然國家已經有了EDR（Event Data Recorder，即汽車事件數據記錄系統）的相關標準，但僅能記錄車輛的基本信息。現階段智能駕駛是否失靈，依舊由車企說了算，暫無有效的第三方監管。因為，海量的復雜數據除了車企和他們的供應商，誰都無法說清楚具體發生了什么。而導致這種現象的根本原因是沒有相關內容的更細化的國家標準，各個數據背后代表的含義是什么，哪些數據在什么時候是必須存儲下來的，等等這些要求都仍然缺少。建議相關的機構和協會等可以參考汽車OBD的做法盡快建立相應的標準，并不斷的完善。

2. 國家應建立統一的駕駛場景仿真數據庫，并將交通事故的詳細信息同步注入。

自動駕駛算法的完善需要海量的數據積累，任何一個單獨的企業都難以靠自身的力量在短時間內完成此種量級的數據積累，只有改變各個企業單打獨斗的局面，形成共創共贏的局面，學習開源軟件的做法，才能集全國之力讓我們的智能駕駛真正走在世界的前列。

3. 對于車輛的準入，監管部門應該盡快出臺更為細化的測試認證標準。

盡管當前智能駕駛仍然在發展階段，系統方案千差萬別，但一些基本的原則和方法還是可以在現階段定義出來的。而且，如果全國性的駕駛場景仿真數據庫一旦建立，就可以以此為基準，在云端測試所有的新準入車輛。避免路試的漫長時間并降低成本。

4. 找到一條既高效又可靠的OTA管理之路。由于自動駕駛的算法迭代速度很快，車企必然要通過OTA不斷更新軟件。而目前對于OTA的監管采用備案制度，這就導致了原本準入過的車輛在OTA之后可能會發生功能和性能的重大變化。如何找到一個既高效又可靠的OTA管理方式，是當前汽車行業監管面臨的一個重大挑戰。

最后，衷心的祝福那些把寶都壓在自動駕駛上的企業，希望你們都能夠有足夠的資源和耐心熬過漫漫長夜，見到黎明的曙光！