转载电动汽车安全吗？天马科创投姚晓菲呼吁回归车的本质

　　自动驾驶技术，再一次被推到了风口浪尖之上。
　　7月30日，上海浦东新区发生一起严重交通事故，一辆蔚来EC6在高速上撞击石墩后起火燃烧，驾驶员不幸遇难。不到半个月后，上善若水投资管理公司创始人、意统天下餐饮管理公司创始人林文钦，驾驶蔚来ES8汽车启用NOP领航状态，在沈海高速涵江段发生交通事故不幸逝世。蔚来控股有限公司8月16日声明，积极配合相关部门的事故调查工作，按照程序提交调查所需资料。
　　图片来源：封面新闻
　　理想汽车也因为自动驾驶功能饱受争议。前几日，一位理想车主通过使用网络购买的配件，在高速上拍摄短视频大秀理想汽车可以自动驾驶，理想汽车关注到这一视频后，表明将纠正用户不规范操作。
　　以上事件的累积，使得当前舆论对自动驾驶技术提出了担忧。担忧的很大原因来自于自动驾驶功能的过度宣传对用户的误导。对此，智能出行领域的厂商和创投机构是如何看待的呢？
　　巡航辅助自动驾驶
　　车企用户教育不可或缺
　　首先，辅助驾驶和自动驾驶有什么区别？
　　2016年，NHTSA和SAE对无人驾驶发展程度率先给出了分级定义标准，将智能网联汽车的无人驾驶程度由低到高划分为6个层级。2020年3月，我国工信部公示了《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿，2021年1月1日开始实施。中美分类标准对每个具体的驾驶自动化功能分级结果基本一致。如下图：
　　图片来源：天马科创投《自动驾驶行业发展报告》
　　按照我国工信部发布的《汽车驾驶自动化分级》，驾驶自动化等级分为0级5级。目前绝对大部分车企的产品，都在2级或者2级以下。
　　L3是自动辅助驾驶，此时汽车自动驾驶系统可以完全负责整个车辆的操控，但是当遇到紧急情况，驾驶员仍需要在某些时候接管汽车。天马科创投董事总经理姚晓菲强调，这就有可能使L3成为更加危险的存在，驾驶员知道L2不可信，不能放弃道路情况监视，也知道L4很放心，双手可以离开方向盘。唯独L3，驾驶员很容易放松警惕，延长反射时间。甚至有驾驶员对L3和L4模棱两可，更容易掉以轻心。
　　宝马集团负责自动驾驶和驾驶辅助系统的高级副总裁尼古拉马丁曾在一次采访中表示：在绝对安全之前，宝马不会提供L3级自动驾驶。系统必须在极端情况下安全地做出反应后，才会考虑量产推进。通用汽车此前在凯迪拉克CT6上搭载的SuperCruise高级辅助驾驶系统，从2014年开始便进行研发，但在中国市场至今仅搭载于上述一款车型，节奏缓慢。
　　但多个国内车企在宣传文案中过于凸显自动驾驶。此前，一家车企下架的视频甚至展现了驾驶员双手脱离方向盘一边喝咖啡一边开车的场景。车企目前还未实现的功能，和用户目前对已装车自动驾驶功能的心理预期不匹配，就容易导致用户在驾驶任务接管过程中产生错误操作。
　　据第一财经梳理，目前的高阶驾驶辅助系统对于相对静态的障碍物、雪糕筒在内的物体，识别很难，这在业内是普遍存在的问题。
　　天虎科技注意到，在蔚来APP内，有不少车主在讨论车企对用户教育的问题。
　　8月16日晚，理想汽车创始人李想、360创始人周鸿祎等均呼吁，统一对于现阶段自动驾驶的称呼。李想发文称，呼吁媒体和行业机构统一自动驾驶的中文名词的标准，避免夸张的宣传造成用户使用的误解。
　　周鸿祎也表示：人工智能不是营销话术，没有那么神奇，自动驾驶无人驾驶还有很多路要走很多坑要填，不能为了营销误导用户。L2到L5都是行业黑话自娱自乐，应该变成普通用户可以望文生义的简单概念。
　　天虎科技认为，在目前的技术条件下，自动驾驶可以作为新造车势力的差异化卖点，但不能对功能进行过分夸大。在智能汽车快步向前时，车企必然有义务和责任去告知用户，自动驾驶相关功能的危险性和失效情况。
　　天马科创投：
　　载人型自动驾驶持期待但观望态度
　　自动驾驶的研发会因此降温吗？
　　从资本聚集看，2020年全球自动驾驶领域共发生融资事件39起，融资规模近431。62亿元，较2019年增长超过30。其中包括蔚来、小马智行、ArgoAI等企业均获得数十亿美元大额融资。
　　总体而言，自动驾驶领域具有广阔的发展前景和市场，不应该因为事故的发生一刀切，影响所有自动驾驶设备的研发。
　　天马科创投在全球投资了自动驾驶关联赛道的多家企业，其发布的《自动驾驶行业发展报告》显示，自动驾驶领域可根据速度、环境复杂程度，大致分为四个象限，不同象限应用场景各有差异，进而衍生出自动驾驶汽车、家用扫地机器人、工业化无人设备等产品。但真正的自动驾驶尚在路上。
　　天马科创投董事总经理姚晓菲认为，虽然资本看好自动驾驶领域的发展前景，但是她对载人型自动驾驶仍然持期待但观望的态度。造车新势力们除了上新功能搞营销争夺用户市场外，更需要回归车的本质即安全的载人，将更多的精力和时间放在技术和安全设计的基本功上。
　　自动驾驶要过多道关口
　　数据保护与法律责任也要重视
　　自动驾驶技术研发尚未成熟，依靠驾驶人手动驾驶仍是主流，自动驾驶不断尝试融入现有道路环境，在此大前提下可以预见，自动驾驶汽车大规模商业化是明日期待，但也会带来法律责任认定、数据保护等问题。
　　目前关注较多的是事故过错方的判定。在传统的驾驶场景下，人作为驾驶主体，在遇到突发状况下会有应激反应，做出的决策也更容易被人们理解。而自动驾驶技术则是由算法专家直接确定算法规则，规则不由人工给出，而从真实数据间接提炼获得。
　　这就导致即便自动驾驶汽车的硬件设备足够先进，其计算能力在某一特定时刻依旧是相对不足的，如果离开规范的自动驾驶路段而驶入开放路段，系统决策将会面临巨大挑战。当自动驾驶路线基于统计学习，决策依据更多来自概率而非逻辑模型，决策的信度和效度并不透明，令自动驾驶事故判定变得难度更高。
　　在技术侧，对于车企来说，要更多的去在实际路况中采集场景信息，然后在系统里进行建模，才能进一步避免。所以对于高阶的自动驾驶来说，要更加完善和安全，必须要更多的有效的数据积累，以及更加高效的算法。
　　此外，自动驾驶技术也会带来数据泄露的问题。为了确保安全行驶，自动驾驶汽车必须不断地收集各种数据，既包括与人身安全、交通安全相关的汽车及其周围环境数据、汽车功能状态数据、汽车行驶、位置和环境数据等技术数据，也包括驾驶员或乘客的个人信息数据。如果相关数据被泄露或不当利用，极易对公民个人隐私、公共安全乃至国家安全造成侵害。
　　8月12日，工信部发布《工业和信息化部关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》，其中多条规定明确指向了自动驾驶。包括明确未经审批，不得通过在线等软件升级方式新增或更新汽车自动驾驶功能、企业生产具有自动驾驶功能的汽车产品的，应当确保汽车产品至少满足系统失效识别与安全响应、人机交互、数据记录、过程保障和模拟仿真等测试验证的要求。并且，企业应当建立自查机制，发现产品存在数据安全、网络安全、在线升级安全、驾驶辅助和自动驾驶安全等严重问题的，应当依法依规立即停止相关产品的生产、销售，采取措施进行整改，并及时报告。
　　用户不是小白鼠，毕竟自动驾驶汽车不是智能手机，手机可以重启，但车不能。