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        交通安全下智能汽車安全駕駛管理研究

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        交通安全下智能汽車安全駕駛管理研究

        【導讀】汽車的智能化帶來了優越的駕乘體驗,但由于部分駕駛人對輔助駕駛功能開啟不知曉或誤操作,或對何時及怎樣接管車輛不掌握,導致智能汽車交通事故時有發生。智能汽車與傳統汽車差異較大,且不同品牌、不同類型的智能汽車在技術路線、操作邏輯、更新迭代和智能學習等方面也存在不同,基于上述實際,本文借鑒國外智能汽車駕駛培訓要求,對加強我國智能汽車安全駕駛管理提出對策建議。

        【關鍵詞】自動駕駛;智能汽車;駕駛培訓;管理對策

        近年來,隨著自動駕駛技術不斷發展,智能汽車日趨普及。智能汽車具備許多新性能和個性化特征,為降低駕駛負荷、調整駕駛體驗帶來了可能。但與此同時,智能汽車用戶在使用輔助駕駛功能過程中由于操作不當導致交通事故造成人員傷亡、車輛嚴重損毀的情況也時有發生,引發公眾對智能汽車駕駛安全性的廣泛關注。在此背景下,本文對智能汽車駕駛培訓的必要性及現狀等進行分析,并就我國智能汽車駕駛培訓的開展提出意見建議,供參考。

        一、開展智能汽車駕駛培訓的必要性

        (一)智能汽車操作邏輯與傳統汽車存在較大差異。從技術層面來看,傳統汽車是由人工操控的機械產品,智能汽車是由電子信息系統控制、以電動化為發展趨勢的智能產品,二者在動力來源、車輛控制等技術特征方面存在顯著不同,導致智能汽車的操作邏輯與傳統汽車存在諸多差異(見表1)。根據駕駛行為的感知、判斷和操作三階段理論,操作階段是安全駕駛的關鍵。智能汽車與傳統汽車在操作要求上的差異性,決定了對傳統汽車的駕駛能力不能直接遷移至駕駛智能汽車,必須通過一定的駕駛培訓,引導駕駛人或者使用者掌握智能汽車的基本操作方法、人機交互特性、智能功能應用場景等,確保對智能汽車的安全操控。

        (二)智能汽車人機任務分工與傳統汽車存在明顯不同。在駕駛傳統車輛的過程中,駕駛人是車輛的絕對控制者,承擔環境感知、判斷決策和駕駛操作等全部駕駛任務。而智能汽車已經具備了一定的環境感知、智能決策和車輛控制等功能,在上路行駛過程中,其智能系統會與駕駛人分享車輛控制權并協同完成駕駛任務。駕駛人保持對環境的觀察感知和執行全部駕駛操作的任務減弱,但需要在車輛處于不適合自動駕駛的狀態或系統提示需要人工操作時,及時接管車輛。面對人機分工任務的變化,應當對智能汽車駕駛人進行充分的培訓,確保駕駛人掌握人機交互要求,有效應對各類駕駛任務。

        (三)智能汽車頻繁更新迭代導致車輛使用的品牌特異性。傳統汽車不同品牌類型之間在硬件配置和操作要求等方面具備較多共通性,駕駛人掌握基本的駕駛技能即可安全操控同車型的各類車輛。而智能汽車因生產廠家的設計思路與創新理念不同,不同智能汽車在啟動方式、擋位設置、儀表顯示、中控方式等方面存在特異性。因此,駕駛人很難全面掌握各類智能汽車的操控方法,有必要對智能汽車駕駛人開展特定品牌或特定車型智能汽車的針對性培訓。

        (四)智能汽車的智能學習能力塑造了車輛的個性化特征。智能汽車還會在日常用車的過程中通過讀取個人駕駛習慣數據和對場景的深度學習,習得駕駛人的駕駛風格。為確保智能汽車學習到安全文明的駕駛能力,應預先開展針對性駕駛培訓,在提高駕駛人對智能汽車性能熟悉度的同時,糾正和改變駕駛人可能存在的不良駕駛習慣,避免未來將不良駕駛習慣傳遞給智能汽車。此外,隨著智能汽車的不斷學習,車輛的性能不斷發生變化,對駕駛人的駕駛能力要求也不斷調整。因此,對智能汽車駕駛人的駕駛培訓,應該是一種持續的、個性化的教育,貫穿在日常駕駛的各個階段。特別是針對租用、借用智能汽車等臨時、短期使用車輛的情形,更加需要進行使用前的駕駛培訓。

        二、國外智能汽車駕駛培訓要求

        我國目前尚未明確對智能汽車的培訓內容和方法要求,但部分國家在智能汽車及自動駕駛相關的法律法規政策中已經規定,應對智能汽車的消費者和使用者進行適當的教育和培訓,具體要求如下:

        (一)車企或銷售商是智能汽車駕駛培訓的責任主體。國外普遍要求車輛生產廠家或銷售商有責任告知消費者或者使用者車輛相關使用信息,對測試智能汽車的駕駛人更需進行專業培訓。美國在2017年9月發布的《自動駕駛系統2.0:安全愿景》中提出了自動駕駛12項主要的安全要求,其中重要的一點就是消費者的教育和培訓,即企業應當建立相關制度和機制,要求員工、銷售商及其他人員對消費者實施教育和培訓。日本在2018年發布的《自動駕駛汽車安全技術指南》中規定要向自動駕駛汽車使用者提供告知信息,汽車生產商、經銷商以及移動服務系統供應商,應采取措施讓自動駕駛使用者了解相關信息。英國2017年7月發布《通往無人駕駛之路:自動駕駛汽車測試實踐準則》要求測試智能汽車的駕駛人需通過測試機構的專業培訓和授權,測試機構應制定穩妥的風險管理、風險處理和培訓流程等。

        (二)培訓內容設計以適應和安全駕駛智能汽車為目標。美國要求對智能汽車消費者教育培訓的內容應包括自動駕駛系統的功能和設計意圖、操作參數、功能適應性和局限性、人工操作的進入和脫離、人機交互內容和方式、遇到緊急情況時車輛的反應、操作邊界及其責任,以及潛在的可能改變駕駛功能和習慣的內在機制。日本規定對智能汽車使用者進行的培訓內容應包括系統使用方法、設計運行域(ODD)、系統異常時車輛的反應、軟件升級等;要求測試智能汽車駕駛人的培訓內容要包含了解義務與責任,掌握安全駕駛測試車輛和應對突發情況的知識和技能,以及其他必須掌握的知識和技能。

        (三)智能汽車駕駛培訓尚未建立規范化的模式。許多國家只是提出了應進行智能汽車駕駛培訓的指導性意見,但對培訓方式、培訓手段、培訓時間、培訓頻率等并未形成統一規范的模式。目前美國在《自動駕駛系統2.0:安全愿景》中的規定相對明確,要求針對智能汽車使用的教育和培訓應該具有層次性,應先由產品和技術員工教育市場和銷售人員,再由后者教育終端銷售商,最后是教育消費者;可以采用實車或虛擬現實的方式進行;培訓的內容和方式應聽取銷售商、消費者及相關機構的意見。

        三、我國智能汽車安全駕駛管理對策建議

        我國2020年發布的《智能汽車創新發展戰略》中提出,到2025年,實現有條件自動駕駛的智能汽車達到規模化生產,實現高度自動駕駛的智能汽車在特定環境下市場化應用。面對智能汽車越來越多參與道路交通的趨勢,構建智能汽車駕駛培訓制度體系,明確培訓主體、內容和方法,從而提升智能汽車駕駛人的安全操作水平,對保障新技術發展形勢下我國道路交通安全運行具有重要意義。

        (一)明確智能汽車駕駛培訓主體。考慮到智能汽車的品牌特異性和個性化特征,制定統一的智能汽車培訓要求并不適宜,傳統駕培機構也無法完全掌握所有類型智能汽車的操作要求。因此,建議構建駕培機構與汽車廠商或銷售商相結合的培訓共同體:傳統駕培機構充分發揮在基本的交通安全法律法規知識、道路通行規則和傳統駕駛技能培訓方面的豐富經驗,主要負責智能汽車基本駕駛技能、應急處置能力的培訓和遵法守規、安全文明意識的培養;汽車廠商或銷售商主要負責針對智能汽車個性化特征、智能化性能和人機交互方法等方面的培訓。同時,要推進智能汽車標準化發展,制定統一的國家或行業標準,規范智能汽車操控部件的設置和使用,要求各生產廠商在智能汽車的關鍵部件上,統一設置方式、稱謂名稱、使用方法,提升智能汽車使用的便利性和規范性。

        (二)細化智能汽車駕駛培訓內容。我國目前的駕駛培訓內容涵蓋道路交通法律法規、安全文明駕駛常識、車輛基本操控和實際道路駕駛,不包括智能汽車的駕駛操作方法和注意事項。為滿足智能汽車及部分具備自動駕駛功能汽車的安全駕駛需求,建議結合《道路交通安全法》和《機動車駕駛證申領和使用規定》,適時修訂機動車駕駛人培訓大綱,探索將智能汽車駕駛培訓部分內容融入大綱,細化培訓內容,確保駕駛人從容應對智能汽車的駕駛特點、與智能汽車安全和諧共處。一是注重對智能汽車基本操作部件使用方法的培訓。智能汽車的部分操作部件,與傳統汽車有很大不同,應培訓駕駛人對這些部件的識別和使用能力,特別是儀表盤、中控屏、制動踏板和加速踏板等關鍵部件,確保駕駛人掌握智能汽車基本的安全操作方法。二是突出對自動駕駛功能或者輔助駕駛功能使用的培訓。應引導駕駛人理解智能汽車的技術邊界,掌握智能系統的操作方法,特別是當前人機共駕狀態下,自動駕駛功能或者輔助駕駛系統的開啟與退出方法,隨車監控、人工接管等人機交互模式,以及智能系統異常情況的處置方式等。(智能汽車駕駛培訓內容和不同機構分工建議見表2。)

        (三)豐富智能汽車駕駛培訓方法。智能汽車處于技術不斷升級、性能不斷更新的動態發展中,因此針對智能汽車的駕駛培訓應保持可持續、常更新的狀態。一是強化使用前的駕駛培訓。使用前培訓是駕駛智能汽車的開端,應充分重視這一階段的駕駛培訓,除將車輛操作方法寫入車輛使用手冊外,更重要的是綜合采用實車駕駛、模擬器駕駛等方式,并結合虛擬現實技術幫助接受培訓的駕駛人充分掌握不同場景下的安全駕駛方法。二是持續開展日常教育。智能汽車性能和操作要求會隨著技術的發展不斷更迭,應根據性能和操作模式的變化,推出針對性的日常教育內容,通過短視頻、公眾號等多種渠道,擴大日常教育的觸達范圍。三是注重個性化教育。除通用的智能汽車駕駛培訓內容外,汽車廠家和銷售商還應關注使用者和駕駛人對車輛的使用特征和駕駛過程中存在的問題,進行針對性的反饋和因人而異的引導,最大限度提升駕駛人對車輛的理解程度和操控安全性。此外,在駕駛人了解掌握智能汽車自動駕駛功能的同時,更為重要的是智能汽車應嚴格遵守道路通行規則。一方面,要推進道路通行規則邏輯化、數字化轉換,將自然語言的道路通行規則轉化為機器語言、數字語言,運用數字表征道路通行權,讓智能汽車讀得懂、能學習;另一方面,要推進道路通行規則可測試、可評估,綜合采用仿真測試、道路測試等多種驗證方式,在智能汽車上路前和使用中加強對其遵守交通法規能力和安全通行水平的測試評估,讓智能汽車能遵守、會遵守,提升智能汽車上路行駛的合規性和安全性。

        作者:王秋鴻 單位:公安部道路交通安全研究中心

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