新能源车的智能辅助驾驶是增加了安全还是制造了安全隐患？

很多的智能汽车都具备了L2级的智能辅助驾驶能力，但是还是看到很多被报道出来的事故是辅助驾驶造成的，所以想问问大家新能源车的智能辅助驾驶到底是增加了安全还是制造了安全隐患？

我觉得答案是肯定的：智能辅助驾驶增加了行车安全！

就统计学来看，我们人类驾驶员是最不安全的存在，80%以上的汽车事故都是人为造成的。辅助驾驶功能可以很好的弥补这些人类驾驶员的问题，提高行车安全性。另外，辅助驾驶本身也是安全自洽的，并不会引入更多的安全问题。所以，我认为辅助驾驶增加了行车的安全性。

下面分别进行一下说明：

就统计来看，人类驾驶是非常不安全的，特斯拉每个季度的财报中，都会附上“Millions of miles driven between collisions”数据，以证明启用AP会比全民总体数据安全8倍以上。

《自动驾驶汽车交通安全白皮书》（以下简称白皮书）通过道路交通数据库CIDAS，平均每年乘用车导致的6967场事故，发现事故中81.5%的乘用车事故是驾驶员人为因素导致。在这其中有约79.9%是由于驾驶人主观错误导致事故发生，约20.1%是由于驾驶人能力受限导致事故发生。这里主要是2个问题：

主观错误分很多种，其中未按规定让行占比高达43.4%，9.7%是车速过快，此外还有违反交通信号灯、酒驾、疲劳驾驶等。

而由于驾驶人能力受限导致事故，指的是驾驶员自身能力不足或受环境条件限制，观察不全其他交通参与者行为造成事故，包括遇到对向远光灯、雨雾天气、视野盲区等视野受限场景，也包括遇到突发障碍物反应不及时。

而辅助驾驶功能，可以很好的解决上面这些问题

无人驾驶没有情绪，不会开生气车，据说其视野有三个足球场那么大，也不会疲劳驾驶。

无人驾驶汽车的核心是人工智能驾驶系统，它采用比人类更加灵敏的传感器搜集路面信息，再经过每秒钟几十亿次的计算，毫秒级的机械电子联动速度，理论上无人驾驶应该比人类反应更加敏捷，行驶更加安全。下图是人类驾驶员（绿色）vs无人驾驶车辆（黄色）感知能力对比：

既然辅助驾驶这么好，那么辅助驾驶本身是安全的么，我们是不是可以放心使用？

自动驾驶技术是一种集成了多种传感器的计算机系统，使得汽车能够在没有人工干预的情况下自主驾驶。这项技术涉及人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统的协作，以便车辆能够自动识别周围环境、做出决策并执行操作，从而实现自动安全地操作机动车辆。

1、为了保证安全，这里面主要考虑两个问题，第一个就是：安全冗余

从理论上来说，一套系统不可靠，那么2套系统是应用上的可靠。这套“功能安全”理论在飞机上应用后，效果很好。

像飞机一样，无人自动驾驶汽车，也是硬件“冗余设计”的！

比如自动驾驶汽车都会有双电源供应、双回路的“双保险”设计。实现电源冗余；比如现代汽车都是CAN网络通信的，那么自动驾驶汽车就需要任一通讯系统发生故障时，都能够实现通讯热切换。比如：双接两路制动、转向、动力的线控通讯链路。比如制动执行上，博世的ESP+iBooster组合，也有企业在这两种控制的基础上，额外增加第三重机械冗余，实现机械冗余+双电子冗余的“三重制动冗余解决方案”。转向控制上，现在汽车转向都采用电子助力转向系统（EPS）。比如转向冗余可采用：EPS硬件双CPU、双桥驱动、双绕组电机系统。

2、另外一个问题，就是要在软件上解决：长尾问题

在技术方面，自动驾驶的底层架构和大部分技术问题已经被解决，但由于现实道路场景复杂，即使现有技术已经实现90％以上场景的自动驾驶，剩下10％的长尾场景始终无法覆盖——长尾场景。数据无法闭环，成了制约自动驾驶发展的最大难题。因此采集最后10％“极端工况”数据，获得数据闭环能力也就成为自动驾驶公司成败的关键点之一。

10%长尾问题的处理能力，是自动驾驶决策系统最大的安全问题！

如何解决呢？

特斯拉给出了很好的方案：影子模式。

所谓的影子模式，就是在具备自动驾驶能力的汽车中，在人工驾驶的时候，后台运行一套影子系统，这套影子系统一直在模拟计算，将得出的计算结果和人工驾驶结果想对比，如果“不一致”，那么就会上传云端当前的自动驾驶数据，以训练自动驾驶算法，通过千万辆运行在路上的特斯拉汽车，逐步去完善其自动驾驶算法，解决“长尾问题”。

所以，自动驾驶系统本身是安全的，并且可以解决人类驾驶员的情绪、能力问题，是提高了车辆的安全性的。