人类驾驶员与自动驾驶车辆的比较

研究表明，自动驾驶车辆发生事故的频率远低于人类驾驶员。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争论

数据表明，自动驾驶车辆远比人类驾驶员更安全。例如，Waymo 的 25 起最严重的碰撞事故中，17 起是人类驾驶员从后面撞击自动驾驶出租车。这表明，大多数导致严重伤害的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。它们可能会在一条单行道上行驶错误的方向，陷入交通圈中的无限循环，并且可能会误判道路危险，需要进行干预。

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 自动驾驶出租车发生碰撞或违反交通法规的报告。该机构还正在调查特斯拉，因为特斯拉的自动驾驶技术在 2024 年导致了 467 起事故，造成 54 人受伤和 14 人死亡。同时，也在调查通用汽车的 Cruise LLC 因为类似的违规行为。

NHTSA 对错误的容忍度很低，因为这项技术仍然没有得到证明。虽然在早期实施阶段，软件错误和分类错误可能会发生，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，但车辆直到近年才变得适合上路。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，允许其扩大自动驾驶出租车服务到高速公路上。

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可能会大大增加致命车祸的可能性，因为高速公路上的速度远远高于城市道路。

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仅提供高速公路驾驶辅助功能，很少有系统能够处理所有驾驶方面。代表高级和完全自动驾驶的 4 级和 5 级技术尚未普及。

一些汽车使用摄像头阵列而不是激光雷达，激光雷达是一种使用激光光脉冲来测量物体距离的感知方法。仅依靠视觉的方法使得自动驾驶车辆容易受到天气和道路条件的影响。雾、暴雨和强光可能会影响它们的感知能力。相比之下，人类驾驶员可以依靠其他感官，包括常识。

然而，人类驾驶员无法与激光雷达相比。虽然它并非在所有情况下都更好，但三维映射使得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判为坑洼。传感器故障可能会导致自动驾驶出租车将右侧车道误判为路缘。这些情况并非完全虚构。

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，它们平均每周一次非法超越校车，在仅一个学区就发生了此类事件。2025 年 12 月，在收到奥斯汀独立学区的第 20 次违规通知后，该学区公开了这些事件的视频。直到那时，Waymo 才宣布将自愿召回部分车辆。

Waymo 的大约两十起事件与同期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·皮克福德说，98% 收到违规通知的人不会再次收到违规通知。与此同时，Waymo 的车辆继续每周一次非法超越校车。

如果一个人反复超越停靠的校车，危及学生的安全，他们的驾照就会被吊销。当自动驾驶出租车这样做时，工程师只能推出更新，希望能解决问题。从技术上讲，NHTSA 可以吊销其在城市运营的许可证。然而，他们更可能只是发出罚单。

有时，消费者会自己处理这些问题。特斯拉因其驾驶辅助技术相关的伤害和死亡而被起诉多次。这种案件通常在庭审前就已和解，但陪审团以前也曾判决赔偿。

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事故中的作用，即使它并非有故意造成的。人们也更有可能支持起诉制造商。

自动驾驶车公司已经发布了报告，展示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比人类驾驶的车辆更安全，为什么人们会更批评自动驾驶车呢？

首先，自动驾驶车可能由于数量远少于人类驾驶员而较少发生事故——2025 年，仅有 34340 辆自动驾驶车辆上路。与 242 万多名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着 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。如果他们驾驶时分心或酒后驾驶，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，所有车辆都可能重复这个错误。另外，很难找出根源——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性和性能数据使得他们的技术看起来远远优于人类驾驶员，但这可能存在偏见。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 车辆撞倒了一名被人类驾驶的车辆撞飞到其路径上的行人。然后它将该行人拖过 20 英尺，而不是进行紧急停车。在提交事故报告时，Cruise 省略了这一事实。

第二天，在与 NHTSA 的电话中，事故的细节从公司的口头总结中消失了。他们甚至展示了一段事故的视频，没有包含那部分内容。当他们提交正式报告时，那个下午，仍然没有提到拖拽的事。他们最终因提交虚假报告来影响联邦调查而被罚款。

这一个事件并不能证明所有制造商都有恶意。但是，全部采纳数据，特别是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。

如何培养对自动驾驶车辆的信任

与其急于成为第一个推出和批准最新自动驾驶技术的公司，汽车制造商和立法者应该谨慎行事。安全应该是首要考虑，即使这意味着暂时停止自动驾驶车辆的使用。

集成先进的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、靠近用户的服务器——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 психологический效果，因为生成模型可以用平白的语言进行交流。如果发生事故，它可以解释其推理或提供人类可读的报告，从而使人工智能更有人性化。

除了改进自动驾驶技术外，赢得公众信任的最佳方法是利用严格的模拟、训练场景和测试。人们拥有越多可核实的数据，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

自动驾驶车公司需要向政府机构报告碰撞事故，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，从而能够看到趋势和预测未来变化。

汽车制造商越早投资安全，数据就会看起来越好。决策者应该考虑利用先进的边缘人工智能和现实的训练模拟来优化安全性和性能。