渣土車這塊城市膏藥，什么時候能撕下來？

中國的渣土車行業與自動駕駛，或可“互救”。

2018年初，揚州曾在一天之內發生了3起嚴重交通事故。中午11點，高郵文游南路一輛渣土車與電動車相撞，導致電動車男子死亡。下午1點，揚子江路與古渡路交叉路口發生了渣土車與人相撞事故，導致一人傷亡。10分鐘后，潤揚路與328國道交叉口，電動三輪車左轉過路口，被迎面呼嘯而來的渣土車撞飛，電動車夫妻當場死亡。

一天之內，三起渣土車撞人事故，四條人命葬送車輪之下。

至今，在瀏覽器上搜索“渣土車”與“事故”兩項詞條時，這則新聞依然居于首條，只標題，便觸目驚心。

城市交通事故統計中，渣土車造成的惡性傷亡數量高居不下，渣土車也被冠以“城市絞肉機”、“人命收割機”、“死神來了”、“馬路殺手”等多個諢號。盡管監管部門持續開展著相關嚴查、懲治行動，依然無法阻擋渣土車嚴重的道路違法行為。

在貨車頻繁出沒的山東省，2015至2016年間，僅濟南市區的渣土車就引發了交通事故241起，致使90人死亡，241人受傷。此外2017年底國家安全監管總局、交通運輸部發布的最新研究報告顯示，我國道路交通事故年死亡人數仍高居世界第二位，交通安全問題仍然任重道遠。

渣土車怎么就成為了“城市心病”？

市政管理的范疇內，渣土車指的是從事建筑垃圾、渣土和砂石運輸的車輛，它的特性是車體老舊、普遍超載、易超速等。這種情況長年累月，令渣土車成為了貨車中最易引發事故的一類。雖然監管的力度一再加強，但依然存在的盲區令渣土車成為了“城市心病”。不僅引發的交通事故數字觸目驚心，也對并行的行車人造成極大的心理壓迫感，增加了事故發生的概率。

追根溯源，渣土車發生事故，歸咎于疲勞駕駛、視角盲區、超速或者剎車失靈這幾項主要原因。

高居不下的事故率有解決的手段嗎？

答案是，有。

2017年哈爾濱啟用“互聯網+渣土車智能管理系統”，為渣土車安裝GPS實時全程跟蹤定位。渣土車不用現場跟蹤、死看死守，只要輕點手機，車牌號碼、行駛方向、車行速度、傾卸位置等信息便可實時監控。以“智慧管理”的方式推進“智慧城市”。

長沙市則主導試裝了2000輛智能系統，并收獲了“渣土車導致的道路事故率降低70%，死亡人數降低到原來的10%，空氣質量優良率提高30%”的良好效果。

事實上，智能駕駛系統可以全方位監控汽車的運行狀態，從而在各方面協助提升汽車駕駛過程中的安全性，這已經成為共同的認知。渣土車及其他貨車，是城市道路交通中不可避免又危害極大的事故元素，如果說智能駕駛的應用需要分梯隊進行的話，那么，應用在貨車領域應該是最為迫切的。

智能駕駛能做什么？

·在為渣土車換裝前，有必要了解下它的“作惡”原因

貨運公司出于降低成本和管控的考慮，制定了按“趟數”付費的規則。這就意味著，貨車司機為了搶時間爭趟數，超速超重、疲勞駕駛是他們必然要冒的險。即便監管部門設置層層管理關卡，依然擋不住很多渣土車的鋌而走險、違規沖撞。

同時，大部分的渣土車都是經年使用、車體老舊，既沒有保險，也沒有定期進行安全檢測。在渣土車引發的事故中，剎車不受控制這一原因首當其沖。在正常光線下，貨車的視線好于普通車輛，但由于貨車本身慣性大，剎車不好操控，加上超載等原因，從80km/h降到時速為0所需的時間也會更久，這就大大增加了事故發生的概率。

從監管場景、技術場景到道路場景，渣土車似乎已經進入了“死局”。

·當前，“死局”的破局之道只有它

對渣土車而言，最難控制的一環，即事故發生的前幾分鐘，恰是最關鍵的破局之處。而破局的利器就是智能駕駛輔助系統——ADAS。

從產品形態上來看，ADAS指的不僅僅是軟件系統，還包含相應的硬件配套裝置，如傳感器、雷達等。ADAS高級輔助駕駛系統，簡單來講就是緊急情況下在駕駛員主觀反應之前作出主動判斷和預防措施，來達到預防和輔助的作用。統計數據表明，ADAS可以將事故發生率降低70%。

而為何在渣土車應用上，ADAS能夠起到如此重要的作用呢?

首先，環境的簡單成為了必要的前提?，F實生活中，渣土車的行駛路線相對單一，如渣土車的行駛路況多為工地、山區、夜間城區道路和高速路段。這類場景下，雖然不同區域的地貌不同，但是場景內的變數較少，涉及人群的情景亦相對較少，以此看來，這一場景對智能輔助系統的數據采集和迭代是有利的，亦是可行的。

從系統本身來看，ADAS是實時交通系統TMC、自適應巡航ACC、車道偏移報警系統LDWS、盲點探測、駕駛員疲勞探測等諸多系統的總稱，因而可以從盲區監測、超速報警等多個層面確保一定的安全。

以盲點探測為例，生活中，無論是大貨車，還是出行的小汽車，后視鏡都存在盲點區，也正是這樣的盲點，誘發了事故。而裝上ADAS系統后，它的盲點偵測技能會借助車輛上的雷達和傳感器，實時偵測車輛后方的盲點區。當盲點區有車輛或物體接近時，系統會提醒駕駛員，以降低發生意外的幾率。

而駕駛員疲勞探測功能，對于司機就更為必要。行車過程中，對于經常會出現的司機打瞌睡情況，ADAS的駕駛人生理狀態監視系統，可利用攝影機偵測駕駛員臉部，判斷出注意力程度和是否有打瞌睡的情況。當駕駛者的臉部表情變化減少，甚至出現閉眼的情況時，系統會提供適合的警告，以提醒司機做出緊急措施。

以上只是ADAS系統中的兩項功能介紹，它的重要性已經得以窺見。事實上，ADAS起到的作用是不可替代的。或換言之，汽車事故率的降低，若非智能駕駛，這一問題是不可解決的。

此前也曾有公司嘗試利用道旁的智能攝像頭系統和算法，監測和預判過道路上的事故發生情況，但實際情況是在系統判斷出汽車異常情況后，卻因為終端控臺無法與司機取得聯系，層層反饋慢等多種因素影響，最終沒能及時阻止事故的發生。

這也意味著，在當前的條件下，以智能駕駛系統來驅動行駛安全，是唯一最有效的手段。但是，在系統落實的過程中，出廠成本的提升、設備的維護等一系列問題必然會隨之而生，人為對器械的刻意破壞也可能存在，唯有以行政干預的手段，要求車輛生產方在出廠前必須安裝，并相應優化管制，或可實現進一步的安全提示。

智能駕駛日漸成熟，自動駕駛困局依舊

作為自動駕駛的前哨，智能駕駛進入了相對成熟的階段，然而自動駕駛技術困局依舊，市場化實現并不理想。

最基本的情況是，ADAS系統的軟硬件解決方案尚未確切的標準，選擇攝像頭+毫米波雷達還是激光雷達+攝像頭+毫米波雷達的搭配一直是業內飽受爭議的點，而這一爭議點也使得眾多汽車廠商不敢貿然量產，只能夠根據特定的需求去進行一定程度的產出。

以現在市場占有率極高的Mobileye為例，盡管前裝可以將成本降到更低，但據他們介紹，后裝仍然是汽車廠的主流選擇。

種種跡象表明，自動駕駛的產品形態依然存在很大的變數，市場也尚處于一觸即發前的準備狀態之中，頗有“只欠東風”之意。

深入到技術層面，ADAS，作為輔助系統，確也存在著明顯的缺陷。就像手機會卡殼、死機一樣，這一智能駕駛輔助系統也可能在關鍵時刻“掉鏈子”，如此前的特斯拉撞車事件。也因此，自動駕駛被架上了道德的制高點。

但技術本身確實艱深。

對于ADAS的車道保持系統來說，它只能控制車輛依靠路上黃線和白線的來保證運行。所以，當道路分路線不清晰，駕駛員不在狀態，過分依賴車道保持系統時，危險就很容易發生。

而且該系統只有在基礎設施非常完善的情況下才能可靠的工作，這就要求所有公路下面需要埋有信號信號發射裝置。

一邊是安全，一邊是巨大的工程改造和高昂的成本，自動駕駛發展舉步維艱。

最后

可以預見的是，在完全的自動駕駛時代到來前，勢必要經歷智能輔助駕駛階段，或長或短。目前，《中國制造2025》也已經明確，智能汽車將分為DA，PA，HA，FA四個等級。

當前自動駕駛行業發展的止步不前，很大程度上歸因于應用場景的缺乏。這里，人身安全的高危線就成為自動駕駛進入現實場景中最大的阻礙。

李開復曾指出，“因為人類的存在，造成了環境的復雜性，不可控因素變多，所以想要實現真正意義上的無人駕駛，就需要把人拿掉。”

循著這一思路，大家都意識到這將需要整個社會結構的改變，因而自動駕駛的技術難度就難上加難，行業的發展邏輯亦成為了死循環。

這樣看來，中國的渣土車行業，或許成為鏈接現實與理想之間的關鍵之一，某種程度上，它們“救人亦救己”，互相成就。

最終，自動駕駛如何打破困局？如何落實？如何實現？9月6日“2018中國人工智能大會·智能駕駛高峰論壇”上，來自科技領域多位大咖將聚首一堂，就智能駕駛領域多維度的議題進行深入探討，與行業分享認知，解從業者之惑。

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