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自動駕駛與交通安全 科技浪潮背后的檢測難題
2022年08月03日 09:04:44來源：化工儀器網點擊量：40142
導讀根據世界衛生組織提供的數據來看，全球每年約有130萬人死于交通事故，并且這個數據還在持續上升。正因如此，如何在保證汽車帶來的交通出行以及道路運輸的便利性的同時，提升安全性也成為了一個重要的研究課題。
　　【智慧城市網 時事聚焦】汽車是目前大眾的主要出行方式之一，它快捷便利，普及度高的同時也一定程度的改變了我們的生活。但與此同時，汽車同樣也是交通事故的重災區，根據世界衛生組織提供的數據來看，全球每年約有130萬人死于交通事故，并且這個數據還在持續上升。正因如此，如何在保證汽車帶來的交通出行以及道路運輸的便利性的同時，提升安全性也成為了一個重要的研究課題。
 
　　那么如何提升呢？傳統的手法大多數與汽車制動以及路面監測有關，簡單的說就是讓汽車能夠準確的判斷出緊急情況并且能夠在提醒駕駛員做出應急操作的同時，保證制動安全與響應速度。但是這種方法其實非常依賴駕駛員的判斷以及操作。事實上，在有關的統計數據中，大部分交通事故，恰恰就是因為駕駛員的判斷失誤導致的。換言之，即便排除醉酒駕駛這類已經涉及到違規及危險駕駛的情況，依舊存在因為駕駛員的失誤而造成的交通事故。因此，從某種程度來說，駕駛員或許才是直接提升道路交通安全的關鍵。
 
　　而自動駕駛的出現，似乎給出了一個可行性的方法——通過機器對道路情況進行判斷，從而在宏觀層面調節道路交通安全。隨著移動互聯網的發展已經大數據、AI等技術的成熟，理論上，如今的自動駕駛已經可以實現監測附近車輛、交通燈、行人和車道標記等的位置，并根據實時情況判斷汽車下一步需要進行的操作。并且借助機器完成判斷就不需要擔心駕駛員存在危險駕駛或者造成錯誤判斷的情況了。并且，由于自動駕駛是依賴傳感器和攝像頭等檢測技術實現路況判斷的，因此即便在能見度低的惡劣的天氣，它們理論上也可以正常行駛。
 
　　事實上，目前也有部分國家開始嘗試將無人駕駛汽車投入小范圍內試運行，來觀察它們的實用性。但即便如此，無人駕駛汽車依舊存在一些難題需要解決，并且這些難題或許是限制它們實現大面積使用的關鍵。
 
　　盡管，海外機構曾給出數據表明自動駕駛汽車的普及能夠在提升道路路況的同時減少約9成的道路事故，但是這個數據的參考價值卻很低，因為過于理想化。早在幾年前，就開始有自動駕駛汽車能否上路的討論出現，并且直到今天，這個話題的結論依舊傾向于“不能”。原因其實和人性以及檢測難題有關。一方面，目前的AI其實還是基于大量數據學習的一項技術，它只能做到情況與結果之間的聯系，卻并不是真正意義上的自我思考，這也就導致，如果出現了機器預先外的情況，那么實際駕駛中可能會出現更加嚴重的事故。并且，從實際使用的角度來說，自動駕駛出現的初期，一定是和傳統駕駛并存的，這也就導致這種情況的產生可能性非常大。
 
　　此外，自動駕駛汽車從工藝到設計與傳統汽車都大相徑庭，因此在投入使用前也需要完善車輛的檢測機制，并且針對可能出現的故障、故障可能引起的不良后果以及故障處理如何處理都還要制定完整的方案。
 
　　當然我們也并不是在否定自動駕駛未來普及的可能性，但是至少從目前的發展情況來說，這一天的到來還需要很長一段時間。
關鍵詞 自動駕駛交通安全檢測難題
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