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近期的一起車禍因遇難者的知名身份、新興且火熱的輔助駕駛、中國知名車企等因素疊加，成為社會各界關注的新聞，話題至今仍在發酵。
爭論之中，有關“禍起輔助駕駛還是自動駕駛”的討論無疑最為激烈。
根據SAE對自動駕駛等級的劃分，L0級-L2級為“駕駛員支持系統”，L3級-L5級為“自動駕駛系統”。
其中，自動駕駛行業一般將“駕駛員支持系統”稱為“輔助駕駛系統”。
此次事故中，很多人已然將事故責任歸為車企不當的營銷方式、尚未成熟的輔助駕駛技術等。部分媒體認為，仍不安全的輔助駕駛，或將導致技術實現難度更高的自動駕駛因此事受到更為嚴厲的法律約束。
盡管多位業內人士對雷鋒網表示，相關部門不會因單一事件而出臺針對性政策，但業內人士們未意識到在一次次牽扯輔助駕駛的事故之后，民眾對自動駕駛容忍度及認知或將畸變。
打開瀏覽器搜索“自動駕駛”，充斥著人們對自動駕駛表示擔憂的言論。自動駕駛在大眾的眼中正因部分偏頗、夸大的報道而披上危險的外殼。
雷鋒網結合實際數據、技術原理與行業趨勢，理性而言：自動駕駛不能100%保證行駛安全，也可能出現事故，但安全性整體高于人類駕駛水平。
密歇根大學交通研究所報告數據顯示，全球平均每10萬人中，約18人因交通事故喪生，全球交通事故平均死亡率為0.018%。
事實上，絕大部分的傳統交通事故本可避免。
沃爾沃自1968年堅持對卡車事故進行調查，并在2017年發布《歐洲交通數據報告》。該《報告》對過去50年間歐洲的傳統事故類型，事故原因等進行分析。
《報告》指出，傳統交通事故類型中主要有三種因素導致車禍發生，分別為人為因素、環境因素和車輛因素。其中環境因素和車輛因素占比分別僅為30%和10%，極大部分因素為人為導致。
而在其關于提升交通安全性的四條建議中，其中三條針對駕駛員提出。
再看自動駕駛方面。
在多種傳感器的融合下，自動駕駛汽車的感知能力遠高于人類，可避免因視覺盲區或視線不明而導致的事故發生。
自動駕駛汽車，一般搭載由激光雷達、毫米波雷達、車載攝像頭等數十個傳感器組成的感知系統，可360度探測車身四周物體。
其次，自動駕駛汽車在設計之初，便已在其系統設定在任何情況下不得違反交通法規，一定程度上可避免因違規而導致的車禍。
根據2020年上半年道路交通事故統計顯示，造成重大交通事故的五項違法行為分別為：未按規定讓行、超速行駛、無證駕駛、機動車逆行、酒后駕駛。
據統計，全世界每年因道路交通事故死亡人數約有125萬，相當于全球每天有3500人因交通事故死亡。超速行駛和跟車太近成為人類交通致命事故頻發的主因。
而自動駕駛汽車在排除以上因素之后，可極大程度提高行駛安全。
和大眾的直觀感受不同，自動駕駛的安全性將逐漸高于人類司機。自動駕駛之所以成立的前提就是安全性會高于人類，而自動駕駛最終在未來出行中勝出，其關鍵指標也是安全性高于人類。
2016年，弗吉尼亞理工大學交通運輸研究院曾對Waymo自動駕駛汽車從2010年至2015年的路測數據和事故數據進行調查。結果顯示，對比傳統汽車每行駛一百萬英里約發生4.2起事故，Waymo自動駕駛汽車每百萬英里約發生3.2起事故，而6年間無人車車隊報告的這17起事故，卻幾乎都是人類駕駛的車輛碰撞谷歌無人車而造成的，都屬于被動事故。
整體來看，作為完全自動駕駛出行的最早入局者，Waymo自動駕駛汽車事故率從一開始就低于傳統汽車。
從2019年以來，全球已經有上百家自動駕駛公司在世界各地的道路測試自動駕駛汽車，其中已知發生交通事故的公司僅有Waymo和Uber。
去年10月，Waymo主動披露其2019年至2020年前9個月，在鳳凰城測試自動駕駛汽車的里程和碰撞數據。在2019年1月至12月期間，Waymo 的測試車行駛了610萬英里。進入2020年之后，其完全自動駕駛汽車行駛了6.5萬英里。
數據顯示，其自動駕駛汽車在晝夜的沙塵、大雨等環境中，共出現 47 次與其他道路使用者發生 “接觸事件”，如車輛、行人和騎自行車的人等。其中，18起事故發生在現實生活中，29起險些相撞事故發生在其模擬測試中。同時報告指出，幾乎所有的碰撞過錯在于駕駛員和行人，事故中沒有造成“嚴重或危及生命的傷害”。
可以說，自動駕駛車輛在主動避免發生事故上是要大幅領先人類駕駛者的。
麥肯錫曾采訪數十位行業人士并發布報告預測，自動駕駛汽車在全面普及后可減少90%的交通事故，因交通事故而產生的損害賠償和醫療費用每年將減少1900億美元。
而在美國國家公路交通安全管理局曾對特斯拉展開調查中，發現車輛在安裝輔助駕駛系統后，事故發生率降低約40%。
雖然特斯拉僅具備L2級輔助駕駛功能，難以代表高級別的自動駕駛，但透過它我們或許得以窺見自動駕駛的潛在影響。
各項技術、數據已證明，自動駕駛事故率整體低于傳統事故率，但為何具備一定自動駕駛功能的車輛近期事故頻發，陷入安全性困境？
不可否認，當前自動駕駛技術仍未成熟、支持自動駕駛的零部件成本高企。綜合因素下，完全脫手的自動駕駛汽車距離量產上路仍有一段時間。
不過，自動駕駛汽車幾乎已被行業、甚至政府認定，其將是汽車發展的終極形態。
今年2 月 10 日，發改委、工信部、公安部、交通運輸部等 11 個國家部委聯合出臺的《智能汽車創新發展戰略》提出，計劃在 2025 年實現有條件自動駕駛汽車規模化生產，高度自動駕駛汽車在特定環境下市場化應用。
而有條件自動駕駛汽車及高度自動駕駛汽車分別指，L3級及L4級自動駕駛汽車。
然而，在智能汽車由輔助駕駛迭代為自動駕駛，駕駛權由人類遞交至機器的過渡中，因技術限制等原因，自動駕駛系統將與人類駕駛員混合駕駛，并將在較長的一段時間內成為常態。這一階段即輔助駕駛。
人類駕駛員在使用過程中愈發對輔助駕駛系統認可，或將使其誤以為輔助駕駛已達到高級自動駕駛能力。對于輔助駕駛能力的高估，相關的不當操作導致相關的交通事故增多，最終陷入同濟大學汽車學院朱西產教授提及的“恐怖谷”效應。
而實際上，未知且不安全的場景將永遠存在，即使完全自動駕駛汽車也無法完全應對所有場景。
現在，由于輔助駕駛仍為自帶流量的新興事物，媒體在短時間內對相關事故群起攻之，密集且含有其危險意味的報道，又加劇著大眾對輔助駕駛的信任度降低。
由技術有待提升為起點，在各種因素如同滾雪球般共同作用下，輔助駕駛在自身的限制、外界的審視中困身于安全囹圄中。
不過在未來數年之中，輔助駕駛仍將成為主要的出行形態，車企也將依靠具備輔助駕駛功能的智能汽車作為主要商業模式。
針對輔助駕駛的安全性困境，部分車企正通過加強車主教育、行車安全監控和提醒等措施以確保駕駛員安全。
譬如，在首次駕駛小鵬汽車之前，駕駛員必須通過小鵬汽車的輔助駕駛功能考試，駕駛員在考試合格后方可駕駛小鵬汽車。
此外，目前多款車型可實時檢測駕駛員行為特征及安全狀態。如檢測駕駛員是否疲勞、分神，以及其心跳及健康狀態等，并通過語音、文字、動畫等多種方式提醒駕駛員安全駕駛。
隨著輔助駕駛到自動駕駛的過渡階段結束，自動駕駛將隨即到來。屆時，自動駕駛汽車或將大規模普及應用，實現安全出行，提升出行效率。
對于完全自動駕駛何時實現這一疑問，盡管業內人士各執己見，但他們普遍認為，自動駕駛將是未來主流出行方式。不過，這一場景的實現可能因法律法規的出臺、技術成熟度、零部件成本降低的時間而充滿不確定性。
目前，包括政府、企業在內的多個主體試圖在多方面推動，加速未來的出行方式成為現實。
比如，為了提升自動駕駛汽車的整體安全性，減少道路中的未知風險，自動駕駛公司們需要對汽車內部架構進行改造，使其符合自動駕駛汽車安全合規的要求。
架構改造是實現自動駕駛的其中一步，其中對汽車軟硬件進行安全冗余配置則是安全行駛的基礎。
通過配備多套車規級傳感器，并將熱管理系統、線束工程、電源管理系統等提升至車規級，可保證即使某一零部件出現故障，自動駕駛汽車依然能穩定行駛，保證乘客安全。
在出廠前，自動駕駛汽車還將接受震蕩沖擊測試、高/低溫測試、EMC測試等車規級測試，確保其在各種極端情況下依然能正常行駛。
譬如，百度Apollo自動駕駛開放平臺從開放源代碼到無人車的量產，期間新增數十萬代碼，其中近50%為保障安全增加，從源頭提升自動駕駛汽車安全性。
自動駕駛汽車在行駛中將不可避免遭遇長尾場景，在某些時刻中難以作出選擇，進而可能停止行駛。此時，工作人員將通過“5G云代駕”遠程接管自動駕駛汽車，在自動駕駛汽車脫離當前場景之后交還駕駛權。
從汽車設計到真人接管，多項措施可將風險降至最低。
事實上，自動駕駛的實現并不單獨依靠單車智能，車路協同將是提高安全系數的重要補充。
自動駕駛公司、電信運營商等企業通過與政府合作，在區域內的道路兩側部署大量包括傳感器在內的多種設備，可將路端的信息收集并實時傳遞至自動駕駛汽車。
通過車端、路端、云端之間的信息交互，可延伸自動駕駛汽車的感知能力，為車輛提前做出決策規劃提供廣泛支持。
在安全性得到保證的同時，形態各異的自動駕駛汽車們正融入人們的工作、生活中。
當前，車企正試圖通過全自研、部分自研、全外購三種方式，將智能汽車的L2級自動駕駛升維至L3級以上；自動駕駛公司們則通過投資、合作等方式積極推動L4級自動駕駛汽車量產。二者的目的一致，即解放人類駕駛員。
屆時，我們甚至可以預計，在大量自動駕駛汽車馳騁的道路中，為了保證道路使用者安全，人類駕駛車輛或將被限流、限速，并被限定在部分交通路網或者逐步退出交通路網。
目前，在部分城市地區如港口、礦區、干線高速、園區，甚至城市主干道中，自動駕駛車輛已經初步與人類共同工作、混行。
如百度、元戎啟行等自動駕駛公司，已在城市道路開啟載人的L4級自動駕駛汽車測試和運營。
自動駕駛汽車在正式行駛前，還將通過車載顯示屏為乘客普及相關知識，教育用戶。
通過自動駕駛出行的體驗和教育觀念的同步普及，自動駕駛汽車正在潤物無聲地進入人們的日常生活。
而在行駛中，車輛還將通過監視、安全預警等方式提示行人、乘客注意安全。如百度Apollo近期發布的新一代自動駕駛小巴，可通過信號、聲音等方式對行人進行安全提示。
隨著人們的對自動駕駛汽車互動的增加，其便利性、安全性也將得到體現。
當大眾的認知發生改變，并將其視作為生活中不可或缺的一部分后，自動駕駛或將正式成為主流出行方式。
受制于技術成熟度、路網復雜狀況、外界人為因素（故意）、突發狀況（傳感器硬件、網絡失效等）等，使得自動駕駛的安全風險頗為復雜。因此，從理論上說，自動駕駛事故無法百分百消除。
對此，武漢理工大學汽車工程學院副教授、東風汽車公司博士后楊勝兵認為，自動駕駛事故是自動駕駛發展過程中必然會出現的問題，可通過仿真、行業交流、相互合作、示范園區運行、開放道路運行等環節來不斷減少事故次數。
自動駕駛的本質，或許為克服邊緣安全風險、去除安全盲區等障礙，最終實現其駕駛安全性高于人類駕駛員。
前景光明，道路曲折。在全球自動駕駛公司們共同努力之下，以上問題或將迎刃而解。
屆時，自動駕駛或將成為主流，交通事故率也將因此極大降低，自動駕駛汽車將會安全、平穩、高效地把行人、貨物送達目的地這才是未來智能社會的日常。
目前，中國的自動駕駛公司們的整體技術實力排名世界一流水平。
在2019年加州車輛管理局公布的MPI排名中，百度首次超過了waymo，成為表現最好的企業，在排名前十的榜單中，有四家是中國企業。
相比別國，中國擁有更復雜的道路交通情況，可快速迭代為更領先的自動駕駛技術。
技術先進、前景廣闊、國家支持，自動駕駛正成為我國比拼技術、經濟，甚至國家建設的下一個技術高地。
然而在少量事故之下，部分人群因其狹隘視角而忽視自動駕駛背后巨大的機會，甚至頻頻傳出唱衰之音。
事實上，技術并無對錯，關鍵在于人們如何使用。
而對于自動駕駛，我們也不能因發展初期的部分事故而全盤否定，這無異于因噎廢食。
在全球各國競賽般提升自動駕駛技術、培育相關產業的熱烈氛圍下，一個屬于自動駕駛的未來正在加速演進。
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