人类驾驶员与自动驾驶车辆的比较

研究表明，自动驾驶车辆比人类驾驶员发生事故的频率要低得多。是因为技术确实更优越，还是因为自动驾驶车辆的数量远少于人类驾驶员？

自动驾驶车辆安全性的辩论

数据表明，自动驾驶车辆比人类驾驶员更安全。例如，Waymo 的 25 起最严重的撞车事故中，17 起是人类驾驶员追尾自动驾驶车辆。这表明，大多数导致严重伤害的撞车事故是由人类驾驶员造成的。

然而，这并不意味着自动驾驶车辆永远不会犯错或发生险情。它们可能会开错方向，陷入交通圈中，或者误判道路危险，需要人工干预。

截至 2026 年，国家公路交通安全管理局（NHTSA）已经对 Waymo 发起调查，原因是他们收到了 22 起关于 Waymo 自动驾驶车辆撞车或违反交通法规的报告。该机构还正在调查特斯拉，因为他们的自动驾驶技术导致了 467 起撞车事故，造成 54 人受伤和 14 人死亡，以及通用汽车的 Cruise LLC 因类似违规行为。

NHTSA 对错误的容忍度很低，因为这项技术仍然没有得到证明。虽然软件错误和分类错误在早期实施阶段可能会发生，但为了确保人们的安全，必须严格控制。

每种驾驶类型的优缺点

自动驾驶技术已经存在十多年了，但车辆直到最近才变得适合上路。例如，Waymo 于 2009 年成立，但直到 2025 年 12 月才获得监管部门的批准，将其自动驾驶出租车服务扩展到高速公路上。

在那之前，大多数自动驾驶车公司的行程都是在五个主要城市地区进行的——洛杉矶、凤凰城、旧金山湾区、亚特兰大和奥斯汀。担心的市民担心，自动驾驶车辆在高速公路上行驶的速度更快，可能会大大增加致命车祸的可能性。

随着自动驾驶车辆扩展到新的地区，它们必须适应新的驾驶条件。大多数自动驾驶车辆都是 Level 2，只能在高速公路上行驶。只有少数系统可以处理所有驾驶方面。Level 4 和 Level 5，分别代表高级自动驾驶和完全自动驾驶，尚未推出。

一些汽车使用摄像头阵列而不是激光雷达，一种使用激光光脉冲来测量物体距离的感知方法。仅使用视觉的方法使它们容易受到天气和道路条件的影响。雾、暴雨和强光可以影响它们的感知。相比之下，人类驾驶员可以依靠他们的其他感官，包括常识。

然而，它们无法与激光雷达相比。虽然它并不总是更好，但三维映射使汽车能够在人类可能难以驾驶的条件下行驶，例如在黑暗或强光下。视觉和空间数据的结合是理想的。

技术故障的后果

即使配备了激光雷达、摄像头阵列和人工智能决策，自动驾驶车辆仍然会犯错。虽然这种情况相对较少见，但确实会发生。软件错误可能会导致汽车将行人误认为是坑洼。传感器故障可能会导致自动驾驶出租车将右车道误认为是路缘。这些情况并非完全假设。

尽管进行了软件更新和自愿召回，Waymo 的自动驾驶出租车仍然反复违反交通法规。从 2025 年 8 月到 2025 年 11 月，它们平均每周违反交通法规 1.5 次，在仅一个学区内就违反了交通法规。2025 年 12 月，在接到奥斯汀独立学区的第 20 次违规通知后，学校公开了违规事件的视频。直到那时，Waymo 才宣布将自愿召回部分车辆。

Waymo 的大约二十起事件与同一时间段内人类驾驶员收到的 7000 多张违规通知相比几乎可以忽略不计。然而，奥斯汀警察局的助理局长特拉维斯·皮克福德表示，98% 收到一张违规通知的人不会再收到第二张通知。与此同时，Waymo 的车辆继续每周违反交通法规，违法驶过停靠的校车。

如果一个人反复驶过停靠的校车，危及校车上的儿童安全，他们的驾照就会被吊销。如果自动驾驶车辆这样做，工程师只能发布更新，希望能够解决问题。从技术上讲，NHTSA 可以吊销他们在城市中的经营许可。但是，他们更可能只是发出罚单。

有时，消费者会自行处理这些问题。特斯拉因其驾驶辅助技术相关的伤害和死亡事件而被起诉多次。这些案件通常在庭审前就已和解，但陪审团之前也曾判决赔偿。

公众对自动驾驶车辆的看法

一项有 5000 多名受访者的调查发现，人们更容易关注自动驾驶车辆在撞车事故中的作用，即使它不是责任方。人们也更倾向于支持起诉制造商。

自动驾驶车公司已经发布了报告，证明了他们的安全性优越。一些独立研究也支持他们的说法。如果数据显示自动驾驶车辆比人类驾驶员更安全，为什么人们会更批评他们？

一方面，自动驾驶车辆可能因为数量远少于人类驾驶员而发生事故的频率较低——2025 年，有 34340 辆自动驾驶车辆上路。与 242 百万持照驾驶员共享道路相比，这意味着每辆自动驾驶车辆对应 7047 名人类驾驶员。

还有一个心理效应。如果一个人发生事故，人们可以责怪某个人。如果他们开车时分心或酒后驾驶，法院强制的干预可以防止他们再次犯同样的错误。

自动驾驶车辆共享软件，因此如果一辆车犯了错误，其他车辆也可能会重复这个错误。另外，很难确定错误的根源——软件错误和传感器故障比醉酒驾驶或分心驾驶的迹象更难以识别。

公司报告的安全数据的可靠性

自动驾驶车公司报告的安全和性能数据使他们的技术看起来远远优于人类驾驶员，但这可能是有偏见的。这并不是他们第一次发布虚假或误导性的信息。

2023 年 10 月，一辆自动驾驶的 Cruise 车辆撞到一个被人类驾驶的车辆撞到路上的行人，然后将其拖行了 20 英尺，而不是进行紧急停车。当提交事件报告时，Cruise 省略了这个事实。

在第二天与 NHTSA 的电话中，事故细节没有包括在公司的口头总结中。他们甚至展示了一段没有该部分的事故视频。当他们提交正式报告时，仍然没有提到拖拽的事实。他们最终因提交虚假报告以影响联邦调查而被罚款。

这起事件并不证明所有制造商都有恶意。但是，简单地接受所有数据，特别是那些基于小样本或由自动驾驶车公司员工撰写的报告，可能会带来灾难性的后果。

如何在自动驾驶车辆中培养信任

与其急于成为第一个推出和批准最新的自动驾驶技术的公司，汽车制造商和立法者应该暂停一下。安全应该是首要的，即使这意味着暂时停止自动驾驶车辆的使用。

集成高级人工智能可以解决人们的担忧。它可以实时做出智能、上下文感知的决策。汽车需要依赖边缘服务器——位于网络边缘附近的用户服务器——来减少延迟。这需要大量的前期投资，但回报可能是巨大的。

这种方法也可能产生积极的心理影响，因为生成模型可以用清晰的语言进行交流。如果发生事故，它可以解释其推理或提供人类可读的报告，人性化人工智能。

除了改进自动驾驶技术外，培养公众信任的最佳方法是利用严格的模拟、训练场景和测试。人们拥有越多可验证的数据，就越有可能信任这项技术。

提高自动驾驶车辆的安全性和性能

自动驾驶车公司必须向政府机构报告撞车事故，因此公众将始终能够洞察自动驾驶车辆的安全性。随着这项技术变得更加普遍，人们将拥有更多的历史数据来分析，能够看到趋势和预测未来的变化。

汽车制造商越早投资安全，数据就会越好。决策者应该考虑利用高级边缘人工智能和现实的训练模拟来优化安全性和性能。