昨天，中汽中心、同濟大學、百度三方聯合釋出了《自動駕駛汽車交通安全白皮書》，總結一下其實主要說了兩句話：人類開車不安全；自動駕駛比人更适應交通環境。
關于智能駕駛比人工駕駛安全這件事，科技公司和車企都已經費了很多口舌了，特斯拉每個季度的财報中，都會附上“Millions of miles driven between collisions”資料，以證明啟用AP會比全民總體資料安全8倍以上。
《自動駕駛汽車交通安全白皮書》（以下簡稱白皮書）通過道路交通資料庫CIDAS，篩選出了2011年至2021年因乘用車導緻的6967場事故，發現事故種81.5%的乘用車事故是駕駛員人為因素導緻。
在這其中有約79.9%是由于駕駛人主觀錯誤導緻事故發生，約20.1%是由于駕駛人能力受限導緻事故發生。
主觀錯誤分很多種，其中未按規定讓行占比高達43.4%，9.7%是車速過快，此外還有違反交通信号燈、酒駕、疲勞駕駛等。
而由于駕駛人能力受限導緻事故，指的是駕駛員自身能力不足或受環境條件限制，觀察不全其他交通參與者行為造成事故，包括遇到對向遠光燈、雨霧天氣、視野盲區等視野受限場景，也包括遇到突發障礙物反應不及時。
L4自動駕駛的資料資料上，隻是由于我國開放測試區域非常分散，全國數十個城市都有車在跑，缺乏一個統一的統計，是以并沒有公開的資料可以用。不過參考北美加州DMV的資料可以有大概了解。
加州 DMV 的自動駕駛事故碰撞專欄中，2021年全年至今共發生了 89 起自動駕駛車交通事故。加州的Robotaxi車隊數量和國内全國總量規模相當，是以猜測國内大概也是在每年數十起的範圍。
當然由于L4自動駕駛目前體量并不大，且都是限定道路内，資料資料少，對比意義并不大。
白皮書主要是從感覺、決策、控制三個角度，論證機器相對人而言有很大的優越性，比人更能勝任複雜的交通環境，做到安全駕駛。
首先是感覺上，白皮書綜合CIDAS資料庫資料，拉出了人類駕駛員及自動駕駛控制的車輛在碰撞前1.0秒時刻，其探測範圍為30°、45°和60°的行人重心分布。得出的結論是，自動駕駛傳感器探測到的障礙物資訊更豐富更全面。
這僅僅是單車智能，如果考慮到V2X，智能駕駛汽車擷取到的供決策的資訊量，實際上是遠大于人類，對其他交通參與者的行駛意圖，能減少交通沖突。白皮書測算當自動駕駛汽車滲透率達25%、50%、75%、100%時，将分别減少12%-47%、50%-80%、82%-92%和90%-94%的交通沖突。
更豐富的感覺資料，意味着機器的路徑規劃比人的路徑規劃更合理，更能做出正确的決策。此外，人的性格千差萬别，而且即便是同一個人，不同時刻不同情緒下駕駛決策風格都不一樣，例如會開鬥氣車。相對而言，沒有感情的機器，反而能更穩定地做好謹慎“老司機”的角色。
在執行上，人眼看到到大腦處理，再到手腳去操作方向盤油門踏闆，整個鍊路是比較長的，有一定延遲。相對而言智能駕駛是系統内的電信号傳輸，速度更快，更便于在毫秒間控制車輛做出急刹等操作，避免事故發生。
白皮書基本有理有據地闡述清楚了機器駕駛，相對于人類駕駛全方位碾壓的優勢。然而即便如此，消費者真的能放心自動駕駛麼？
目前有相當大比例的人，無法放心地使用自動駕駛汽車，即便是非常基礎的L2級輔助駕駛功能，很多人也是買車後從來沒有啟用過。這一方面是，現階段技術确實還不成熟，多數輔助駕駛在可視化上做的不夠清晰。另一方面輔助駕駛功能體驗不太好，不能讓人放心，這也會影響對L4自動駕駛車輛的判斷。
自動駕駛按場景落地已成共識，未來3到5年内，人們将越來越多地接觸智能駕駛的體驗和服務。在功能進步場景拓展的同時，文化層面讓消費者真切地排除對自動駕駛的恐懼，也是需要努力的方向。