蘭德：政策制定者如何規劃自動駕駛的未來

自動駕駛汽車在安全性、出行效率正在改變美國的生活，而未來政策支持如何？蘭德公司研究成果值得借鑒。

世界著名決策咨詢機構蘭德公司2016年底發布報告，從安全性、通勤效率改善、政策支持等方面探討了自動駕駛技術對美國的影響，可供我國相關業內人士參考。

自動駕駛車輛使用前的安全性問題

盡管在過去幾十年中，汽車安全性已大幅度提升，但車禍仍造成美國每年近3.2萬人死亡、200多萬人受傷。背后的原因一方面是用車時間增加，另一方面是開車方式不正確，90%是人為因素造成的，如開快車、酒駕等。每年由此造成的經濟和社會損失高達8000億美元。

1．自動駕駛給安全帶來的好處和風險

自動駕駛可通過消除人類司機經常犯的許多錯誤，大幅度緩解公共安全危機。自動駕駛汽車永遠不會醉、分心或累，而這些因素導致碰撞的比例分別達到了41%、10%和2.5%。自動駕駛以更好的感知（如沒有盲點）、更好的決策（如復雜駕駛操縱的更準確的計劃）和更好的執行（例如，更快和更精確地控制轉向，制動和加速），比人有更好的駕駛表現。但自動駕駛汽車不能消除所有的碰撞，例如：在惡劣天氣和復雜的開車環境下，甚至還不及人的表現。也可能存在新的、更嚴重的碰撞風險，例如網絡攻擊。由此可見，自動駕駛汽車在交通安全方面存在巨大的獲益空間，同時也存在潛在的風險。

在國家公路交通安全管理局發布自動駕駛最佳實踐的安全性指導原則時，很多人希望它能回答關鍵性問題——自動駕駛汽車是否安全？要回答這一問題，需要考慮兩個方面：一是自動駕駛汽車的安全性如何測量；二是自動駕駛汽車在投入使用前，需達到的安全門檻是什么？這些都是開放性問題，聯邦指導原則中沒有給出答案。

2．確定自動駕駛汽車安全的可行方法尚未得到驗證

由于需測試的條件和場景太多，目前還沒有自動駕駛汽車安全性的道路測試驗證。合乎邏輯的替代自動駕駛汽車測試的方式是：在商用前，采用廣泛的現實交通環境下的測試和性能觀察，這有助于安全性測試，但不足以驗證安全性。幾乎不可能按億公里的事故率進行實際測試，因為這將花費幾十年甚至幾百年時間。

技術開發者和第三方測試者需開發創新的方法驗證安全性和可靠性，這包括加速測試、虛擬測試、仿真、數學建模和分析、場景和行為測試、試驗研究，以及擴展的硬件和軟件測試，但不限于這些方法，這是研發的新領域?？傊?，無人知道自動駕駛汽車如何測試，聯邦指導原則也沒有給出專門的測試。

3．自動駕駛汽車的安全內容沒有達成共識

自動駕駛汽車的安全性如何值得考慮，一些人堅持認為，消除風險是安全的一部分，機器犯錯是不可接受的，如果這樣認為，將錯失挽救更多生命的機會。

對安全性缺乏共識不是邏輯思維的問題，而是美國價值觀和信仰差異的反映，因此，聯邦指導原則沒有給出不切實際的規定。很難做出安全的判定，因為不僅要考慮今天的安全，而且要考慮未來幾十年隨著自動駕駛汽車的演進相關的安全問題。機器與人的最大不同是：經驗和學習是可復制和積累的，可用于改善安全性，不僅僅是單個車輛，而是整個車隊。因為針對一個車輛更新和改進的算法或軟件，可以很快擴展到所有的車輛。因此，經驗可能是提高自動車輛安全性，以及擴展運輸安全性的最重要的工具之一。

4．政策制定者可促進自動駕駛汽車安全性的提升

對于政策制定者，可采取以下步驟加速提高自動駕駛汽車的安全性：

1）控制現實世界，降低試驗的風險：包括將試驗限制在復雜性低的區域內，為社區安全駕駛行為提供培訓，降低碰撞的風險等；

2）考慮在業界和政策制定者內部共享數據。

自動駕駛汽車改善美國人的移動性

1．自動駕駛汽車可幫助許多老人應對受限和不斷下降的移動性

在美國，對于老人，特別是75歲以上的，移動性受限是最大的挑戰。2015年，美國65歲及以上老人有4800萬，到2030年，這個數字將達到7400萬。2014年，75歲以上老人為2000萬，2030年將達到3500萬。

隨著美國人壽命和工作時間的延長，開車對生活質量的重要性增加。65歲以上的老人，80%生活在需要車的地區、85%持有駕照。駕車對老年人的風險更大，研究也證明了這一點。

地域也對移動性產生影響，18%的65歲以上老人生活在農村地區，他們獲得醫療和服務的距離比城市遠。自動駕駛汽車可解決這一問題，增加移動性、社會和經濟效益、降低安全風險。

2．自動駕駛汽車可改善許多人的移動性

除老人外，殘疾人、年輕人、貧困人群也面臨移動性的挑戰，自動駕駛汽車可改善他們的移動性。

殘疾人使用汽車的比例低于正常人，而他們因移動性限制無法使用或獲得相關服務。美國12-17歲的年輕人有2500萬有移動性需求，但因移動性限制無法參加相關活動。生活貧困的美國人有4310萬，24%家庭沒有車，面臨移動性問題。

3．可負擔性、可用性和可接入性是使這些群體受益的關鍵

只是簡單的在市場中引入自動駕駛汽車，不能完成解決移動性問題。與其它交通選擇一樣，它必須是負擔的、可用的和可接入的。自動駕駛汽車與其它交通工具相比，有這方面的優勢。共享自動駕駛汽車是解決可負擔性的關鍵，汽車不屬于個人，按使用次數收費，估計每英里的費用比傳統交通工具降低30%-90%。目前多數小城鎮和農村地區沒有可用的出租車，可通過共享實現可用性，關鍵是降低成本?？山尤胄砸蕾囉谄嚨脑O計、網絡、技術界面，要與相關法律、接入標準和指導原則一致，也包括不同的支付系統。

4．政策制定者可促進自動駕駛汽車的可負擔性、可用性和可接入性

自動駕駛汽車可增加不發達人口的移動性，關鍵是要使它與現有的交通選擇比，可負擔性、可使用性和可接入性更強。為此，政策制定者建立一種對制造商的激勵機制，將這一市場納入他們優先考慮之列，包括成本共享項目、補貼或其它金融手段，還包括公共和私人機構合作。

其次政策制定者需激勵技術開發者，確?？商峁┙o不同人群，包括推動開發者與醫療機構、獨立生活中心和其它設施間的合作，用戶參與設計也很重要。

再者，雖然共享自主車輛的成本預計比許多替代方案低，但公共援助可能仍然是必要的。在許多地區，老年人和殘疾人以折扣價甚至能免費乘坐公共交通工具，需要將這些優惠政策擴展到共享自動駕駛車輛服務中。

總之，自動駕駛車輛為改善目前交通服務系統無法覆蓋的數百萬美國人提供了極大的機會，潛在社會、醫療和經濟利益可能是巨大的。政策制定者可在確定和實施該技術方面發揮重要而獨特作用。

建立有助于實現自動駕駛汽車好處和減輕弊端的機制

1．自動駕駛汽車對交通阻塞的影響

交通阻塞帶來巨大的社會成本，由于阻塞造成的燃料浪費高達30億加侖、浪費的時間近70億小時、成本高達1600億美元。

自動駕駛汽車可減少阻塞成本，也可節約時間、大幅度減少阻塞。短期內，可減少排隊、提高車輛通行速度。長期看，可減少車道、增加可用的道路空間。共享汽車可增加車輛使用率、降低開車和燃料支出成本，提高車輛生產率、節省停車費，降低保險成本、改善移動性，有很多的社會價值。

2．自動駕駛汽車對能源的影響

自動駕駛汽車可增加能源效率，減少對國外石油依賴、空氣污染和溫室氣體排放，但可以刺激旅行需求而使其最終效果無法確定。全自動駕駛汽車可進一步減少燃料消耗，可能實現對傳統燃料的替代，減少乃至實現零排放，但缺乏加油或充電基礎設施可能是一大問題。有研究顯示，到2030年，電動自動駕駛汽車將比傳統車輛減少87%–94 %的溫室氣體排放，使用混合燃料的自動駕駛汽車則可減少63%–82%的排放。

3．自動駕駛汽車對土地使用的影響

自動駕駛汽車的使用，對美國土地開發的形式和范圍會產生影響。自動駕駛汽車對土地會產生兩種相反的影響，且都可能發生。一方面，通勤時間和距離是家庭考慮在何處生活的關鍵因素。自動駕駛汽車將給遠離中心商業區生活提供更多的好處，交通成本會有所下降，有利于人口疏散。另一方面自動駕駛汽車也可能導致核心城區人口密度增加，但停車是最大的問題，特別是商業區。自動駕駛汽車可能會使核心城區停車空間的大幅度減少，有各種方式。

4．外溢性可能阻礙自動駕駛汽車收益的實現

自動駕駛汽車帶來的提高安全性、能效，減少污染等好處是增加社會福利，而可能不是使生產者和消費者直接受益——即外溢性，因此在現實生活中未必能實現：消費者可能不愿為昂貴的技術付費，生產者可能不愿意開發。由于生產和購買雙方都沒有激勵，很難實現自動駕駛汽車的收益。

5．政策制定者可通過外溢性的內部化實現獲益

解決收益“外溢性”問題的關鍵是使用政策工具實現外溢性的內部化，讓市場價格反映私人部門行為的實際成本和收益。具體工具很多，比如：補貼、用戶收費、強制、優先權等，讓生產者和消費者都能獲益?？傊?，實現外溢性的內部化有很多選擇，值得研究和討論。因為它是確保社會效益最大化、損失最小化的關鍵一步。

自動駕駛汽車的未來無法預測，但可利用現有外溢性內部化機遇，可能有助于傳遞正確的市場信號，為未來交通系統發展鋪平道路，實現利益最大化、問題最小化。

【編者按】：本文轉自物聯網智庫。來源：中國信通院，整理：物聯網智庫。

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