为了安全，L2 级别的辅助驾驶系统依然需要一个敬业的驾驶员，来随时接管车辆。
一辆轿车正在高速行驶，面对突然冲出的行人，司机已没有时间作出反应，机器便主动采取了紧急措施，在马上要发生事故的时刻自动停下。
这是人们对于自动辅助驾驶的理想化场景，汽车识别到行人或其他障碍物，会主动选择避让，或者采取制动以保证安全。甚至，机器能比人类做出更快的反应和更正确的决定。同时，它也满足了我们对于汽车智能化的理解。
如今，越来越多搭载 L2 级别辅助驾驶系统的车辆行驶在路上，诸如自适应巡航、车道居中保持和自动刹车辅助等功能都成为了系统的标配，但是，对于它们的安全性，我们依然很难拍着胸脯打下保票。
L2 辅助驾驶「全军覆没」
可以说，L2 辅助驾驶系统一定程度上点燃了人们对于智能汽车的热情。
尽管车企们把 L2 级别辅助驾驶系统的重点放在了「辅助」，但是仍有车主把辅助驾驶当做高科技玩具。行驶过程中双手离开方向盘、用一瓶水或一颗橙子逃过传感器的「监视」，甚至在车上睡觉，把驾驶权全部交给机器。
用一颗橙子就能躲过辅助驾驶的警告 | The Drive各种因不正确操作辅助驾驶而导致事故的发生，其原因都是不负责任的驾驶表现。于司机、于车辆，于行人而言，都是巨大的安全隐患。
拿辅助驾驶系统标配的功能：自动刹车辅助系统（AEB）举例，车身周围配备了许多传感器和摄像头，但是面对行人，机器不一定能做出准确的判断。
近日，美国汽车协会（AAA）针对自动紧急制动和行人检测警告两个功能进行了一系列测试。结果显示，这些号称可以检测到行人并自动刹车的系统，还远未达标。
美国汽车协会选择了四辆 2019 年的中型轿车：雪佛兰迈锐宝、本田雅阁、特斯拉 Model 3 和丰田凯美瑞。场地为封闭式道路，使用假人当做目标路人。
在行人横穿马路的测试结果表现是最好的。白天状况下，以 20 英里（约 32 公里）/小时速度行驶的车辆遇到以 5km/h 速度穿越马路的行人，丰田凯美瑞在 5 次测试中均在行人面前停了下来，平均每次碰撞发生前 1.2 秒发现行人。
其他三辆车表现就没有那么好了。本田雅阁平均碰撞发生前 0.71 秒发现行人，3 次避免撞到了行人，1 次及时进行了减速。雪佛兰迈锐宝与 Model 3 在 5 次测试当中，虽然发出了提醒，也采取了减速措施，但都不可避免地都撞到了行人。
AAA 称，上述情况下，系统有 40% 的几率可以避免碰撞。如果把速度提高 10 英里，即 30 英里（约 48 公里）/小时，情况更差。仅本田雅阁在该速度范围内两次避免了碰撞，其余车辆在测试中无一避免，全部将行人「撞飞」。
更可怕的是，如果把行人换成儿童，结果只会变得更糟。汽车协会同样做了儿童突然冲出的测试，四款车在 32km/h 的速度下行驶，有 89% 的几率会发生车祸。当两名行人站在路边，后方车辆以 32km/h 速度靠近时，发生撞车的几率也高达 80%。车辆右转后遇到行人穿过马路时，所有车辆均发生事故。
上述的都发生在白天状况下，在夜晚，更惨不忍睹。美国汽车协会宣称，AEB 功能在夜晚「完全无效」。
美国汽车协会发布的测试视频 | 美国汽车协会
辅助驾驶的「角色局限」
为什么 L2 级别辅助驾驶系统的标配功能，表现和人们想象的完全不符合？
L2 级别辅助驾驶毕竟不是自动驾驶，事实上，车企们都会在车辆用户手册里表明这不是「自动驾驶」，它依然需要人为监管。
首先在技术方面，辅助驾驶的「能力」依然不能主动「担当责任」。其原因在于多方面，目前几乎所有量产车都采用了摄像头视觉方案，依靠算法来检测前方的各类障碍物，随着数据的叠加，算法对障碍物的判断也越发精准。
特斯拉 L2 级别辅助驾驶系统传感器探测范围示意 | Medium但是，摄像头能接收的画面范围有限，如果从侧方出现行人快速从车前经过，依靠摄像头采集到的画面，很可能无法作出即时反应，上述测试中右转遇到行人就是典型场景之一。这时就需要另一个工具：毫米波雷达来配合摄像头共同构成检测道路的任务。
不过，毫米波雷达的缺点显而易见，由于对行人的反射强度极小，所以它基本不会识别到周围的行人，或者说识别行人需要比较长的时间。
毫米波雷达对行人检测并不友好 | 网络其次，为了尽可能消除硬件的局限性，保障车辆安全，车企们在设计研发时会将各个传感器的数据做融合，通过系统做出综合的判断。
但在这里，因为辅助驾驶的「角色」是「不需要承担责任」，这种「锦上添花」的任务就为车企带来了另一个问题「如何不添乱」。于是在算法上，车企们的调校就变得「极为谨慎」。
自动驾驶解决方案企业 MINIEYE L2 研发负责人俞吉在接受极客公园（ID：geekpark）采访时表示，在控制策略方面，系统会提高阈值。「有可能其中一种传感器探测到了，但是为了控制误检/误刹（高速上突然减速或者刹车很容易引发侧翻、追尾等事故），系统会主动把不是特别确定的检测结果过滤掉，宁漏不误。」
俞吉称，在美国汽车协会的测试中，低速驾驶条件下车辆表现明显比高速驾驶条件下要好，原因就是控制策略对车辆做了约束。车辆速度越高，越会谨慎地刹车/减速。「L2 级别辅助驾驶系统还是以人来主导驾驶行为，所以量产车在其功能上还是偏保守一些。」
不可掉以轻心
沃尔沃 XC60 是最早搭载主动安全防护系统的车型之一，于 2008 年推出。至今 11 年时间，ADAS 才逐渐兴起，面向公众的量产车越来越多。一些安全专家们称 AEB 功能为近年来最重要的安全技术之一，甚至可以比肩安全带。
这一结论并非空穴来风。根据美国汽车协会统计，美国每年平均有近 6000 名行人丧生，占所有交通事故死亡人数的 16％，并且该数字自 2010 年以来一直增长。如果有辅助驾驶系统的加持，在发生事故前进行提醒，可能会避免一起车祸的发生。
然而，主动安全系统并不意味着司机可以放松警惕。
以特斯拉举例，其车辆的传感器套件包括 8 个摄像头、12 个超声波雷达，和一个前向毫米波雷达。在测试当中，以 ADAS 著称的特斯拉 Model 3 并未占到任何便宜，其表现令人失望，可见面对行人的 AEB 功能尚未达到非常理想的状态。
有些用户会曲解辅助驾驶系统的含义，或者使用一段时间并没有发生意外后，开始大胆尝试机器能做到的极限。不夸张地说，这些都是巨大的安全隐患。
相比之下，激光雷达在很大程度上能弥补 AEB 的缺点，不管在探测盲区和有效距离方面，或是恶劣天气情况下，激光雷达都可以正常工作，准确度和效率更高。但是高成本也导致了很少有量产车会选择激光雷达，特斯拉 CEO 马斯克更是抛出了「激光雷达注定被淘汰」这样的大胆言论。
激光雷达对于辅助驾驶来说可靠程度更高 | Velodyne Lidar据业内人士透露，目前 1 个摄像头+1 个毫米波雷达的硬件成本在 2000 元左右，如果批量供货，成本还有下探空间；而加上激光雷达，成本要翻不止十倍。
但如果要说服车企在这个安全功能上加入更多硬件预算、投入更多的软件研发力量，这需要用户的大量需求来催化，可目前来看，更多的用户还在关心车辆的「基础安全」，消费者观念的转变需要时间，这是产业面临的尴尬问题。
在 L4 级别自动驾驶来临之前，保证辅助驾驶的安全性依然是不小的难点。一位业内人士向极客公园（ID：geekpark）透露，在 2019 年举办的无人驾驶大赛中，AEB 系统也成为了众多参赛企业的弱点。
「自动驾驶主要是各方面数据的融合感知，方便后期的决策判断，」上述业内人士说到。「这一方面不是每一家都能做好的。」
说到底，辅助终归是辅助，L2 级别的辅助驾驶系统依然需要一个敬业的驾驶员，来随时接管车辆。安全永远是人们考虑的第一要素，如果技术能够解决人类不安全的驾驶行为，那么我们就静待技术成熟的那一天，在此之前，不要对机器掉以轻心。
责任编辑：王训魁
