各位看官，2025新春好！

2025年是智能駕駛飛躍之年，隨著政策的不斷完善，技術(shù)水平的提高，智駕系統(tǒng)的穩(wěn)定性增強(qiáng)，大數(shù)據(jù)及大模型的建設(shè)配套，我還是想和大家一起聊聊生命安全。這不是埃隆馬斯克的想法，這是速銳得自己的思考。

我們面臨的問題可能不僅是智能化的問題，更是數(shù)字時代，數(shù)字經(jīng)濟(jì)，數(shù)字管理，生命安全等相關(guān)領(lǐng)域的核心問題。

首先，我們?nèi)说慕巧l(fā)生了變化，從駕駛員到監(jiān)督者或乘客的轉(zhuǎn)變。在低級別智能駕駛階段，駕駛?cè)巳允擒囕v的主要操控者，但隨著智能駕駛技術(shù)等級的提升，尤其是L3及以上級別，駕駛?cè)说慕巧饾u向監(jiān)督者轉(zhuǎn)變。例如在高速公路等特定場景下，自動駕駛系統(tǒng)負(fù)責(zé)車輛的行駛操作，駕駛?cè)酥恍柙诒匾獣r進(jìn)行干預(yù)。當(dāng)智能駕駛發(fā)展到極致，實現(xiàn)完全無人駕駛時，駕駛?cè)藙t徹底轉(zhuǎn)變?yōu)槌丝?。也就意味著，“司機(jī)”的職業(yè)有所提升，變成了“安全監(jiān)督員”，與列車相似。在傳統(tǒng)駕駛中，駕駛?cè)诵枰獣r刻關(guān)注路況、操作車輛，精神高度集中。而在智能駕駛時代，駕駛?cè)说牟僮髫?fù)擔(dān)大大減輕，有更多時間和精力去享受車內(nèi)的娛樂、休息或者進(jìn)行其他活動，如閱讀、辦公等，從而獲得全新的駕乘體驗。

其次，就是對傳統(tǒng)駕駛技能的依賴降低，網(wǎng)絡(luò)上可能會消失“女司機(jī)”（所謂駕駛不善的統(tǒng)稱），隨著智能駕駛系統(tǒng)的日益先進(jìn)，車輛能夠自動完成加速、減速、轉(zhuǎn)向、制動等操作，對駕駛?cè)说鸟{駛技能要求有所降低。例如，在交通擁堵的城市道路上，車輛的自適應(yīng)巡航控制功能可以自動保持安全車距和跟車行駛，減少了駕駛?cè)祟l繁操作的需求，科技的發(fā)展就是讓人變得更懶，這個核心是從有了科技這個詞就開始，亙古不變的核心。但也對駕駛?cè)颂岢隽烁叩囊蟆１热纾{駛?cè)诵枰莆找恍┬碌募寄?，如如何與智能駕駛系統(tǒng)進(jìn)行交互、如何理解和應(yīng)對系統(tǒng)發(fā)出的提示和警告、如何在系統(tǒng)出現(xiàn)故障或需要人工接管時正確操作等。此外，還需要了解智能駕駛系統(tǒng)的功能和局限性，以便更好地使用和管理車輛。
那通過什么樣的方式方法來管理車輛，管理駕駛?cè)耍P(guān)注生命安全，我們研究了一些數(shù)據(jù)及與駕駛?cè)讼嚓P(guān)的汽車駕駛風(fēng)險內(nèi)容，其中就包括了如下數(shù)據(jù)及信息。

1. 車速：超速或低速行駛的風(fēng)險，就每年過年的返鄉(xiāng)過年看出，大多的事故出于超速和低速行駛，即便是無人機(jī)的監(jiān)控與調(diào)度，起到的作用也比較微小，與征信掛鉤，其實影響也不大，因為流量過于龐大，不同路段的投入巨大，效果也不明顯，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)太重，投入巨大，可以通過OBD或者CAN數(shù)據(jù)的TBOX，強(qiáng)制安全上傳到交通運輸系統(tǒng)完成所有車輛的車速管理。
2. 加速度：急加速或急減速的影響，在不少的視頻或者行車記錄中，急加速和急減速是導(dǎo)致交通事故的另一種原因，我們以前在寶馬汽車測試的時候，通過六軸陀螺儀，抓取徑向速度和角速度，形成自己的算法，可以大概精準(zhǔn)的判定駕駛員的加速度，可以用于參考模型的算法優(yōu)化的底層邏輯。
3. 剎車頻率：頻繁剎車的潛在危險。特別是商用車、重型卡車，由于載重大，加速度大，在應(yīng)急處理的情況下，往往無法提前預(yù)知和判斷，出現(xiàn)了很多“來不及”的重大事故。重型車輛頻繁剎車，會導(dǎo)致氣泵壓力不夠，剎車片過熱，剎車磨損程度高等多種事故隱患。小型汽車經(jīng)常急剎急停，也容易導(dǎo)致事故，通過CAN總線采集剎車次數(shù)，可以有效判斷駕駛行為及剎車片磨損情況。
4. 轉(zhuǎn)向角度：急轉(zhuǎn)彎或不當(dāng)轉(zhuǎn)向的風(fēng)險。駕駛員本質(zhì)是為了避免風(fēng)險，卻形成更大的風(fēng)險。在行車過程中，加塞的本質(zhì)存在避免風(fēng)險的意圖，但是也有不少的人情緒不穩(wěn)定，惡意加塞，別車，導(dǎo)致車翻人亡。通過CAN總線的車身BCM控制單元，可以采集到99%的車輛的轉(zhuǎn)向角度，結(jié)合速度，可以建立算法，提前預(yù)警，在車速可控的情況下的加塞，一般不會造成人員傷亡，重大事故都是高速行駛過程中產(chǎn)生的。
5. 車道偏離：車輛偏離車道的可能性，部分駕駛員是因為疲勞駕駛，大部分駕駛員是因為手機(jī)或者電話、刷視頻、看信息、專注力不在駕駛，造成的交通事故。在ADAS和部分高級輔助駕駛中，通過采集汽車的車速、轉(zhuǎn)向燈、擋位、方向盤轉(zhuǎn)向角度等多方面的精確數(shù)據(jù)及配合前置攝像頭的算法，可以給出提前的預(yù)警。目前，整個ADAS系統(tǒng)普遍存在的問題是容易誤判、誤報警，其中核心原因是，只有攝像頭，攝像頭的識別和算法達(dá)不到精準(zhǔn)的要求。
6. 跟車距離：與前車距離過近的風(fēng)險，主要體現(xiàn)在“來不及”，追尾和連環(huán)事故基本是“來不及”，因為不同車速下的剎車距離，不同車型、不同路況，都有不同，輕則連接環(huán)追尾，重則肉夾饃。
7. 疲勞駕駛：駕駛時長導(dǎo)致駕駛員疲勞程度不同，從體力、年齡、駕駛習(xí)慣推演的變化不同，有的50歲開8小時沒問題，有的20歲開3小時就已經(jīng)處于疲勞狀態(tài)，特別是一些商用貨運物流司機(jī)，一般都是12小時以上的駕駛時長。雖然，技術(shù)上已經(jīng)通過汽車內(nèi)置攝像頭、晚上強(qiáng)制休息等政策手段控制了一部分事故，但是終究是沒有一套可行的數(shù)據(jù)給到駕駛員作為參考。以前的儀表駕駛3小時會提示休息，這個在數(shù)據(jù)時代，完全可以取消不用了，因為司機(jī)根本就不去看這個信息，并不能實現(xiàn)自我調(diào)節(jié)。我們建議的方法是，采集點火時間和行車時長，告訴司機(jī)，已經(jīng)開了多長時間，駕駛員根據(jù)自身的情況調(diào)整休息時間，同時將數(shù)據(jù)上報給交管部門，作為參考（罰款）依據(jù)。

8.天氣路況條件：雨、雪、霧等惡劣天氣的影響，道路質(zhì)量、坡度、彎道等。

9.交通流量：高峰時段或擁堵路段的駕駛風(fēng)險，根據(jù)上報的GPS位置信息，提供車輛密度與道路流量密度，優(yōu)化算法和路徑，降低駕駛員風(fēng)險，比如開學(xué)季3個紅綠燈就走半小時，這不是車主的問題，是交管系統(tǒng)的問題，重點時段、重點領(lǐng)域，可以調(diào)用“維持會臨時工”維持秩序。

10. 夜間駕駛：夜間或低光照條件下的風(fēng)險，這個主要針對商用車長途安全駕駛給予適當(dāng)?shù)奶嵝?，有的路段幾乎沒車的情況下，更容易犯困、加速，造成事故，時間的采集可以通過RTC芯片提供的時間，也可以通過GPS授時的時間判定為夜間駕駛。
11. 酒駕或藥駕：罰得不夠狠。
12. 駕駛員年齡：年輕或老年駕駛員的風(fēng)險，這是駕駛員的兩級，要么新手，要么年長，給予關(guān)懷和重點照顧。
13. 駕駛員經(jīng)驗：駕駛經(jīng)驗不足的影響，完善駕校安全教育培訓(xùn)體系，通過大量的案例及分析，告訴駕駛員除了考證以外的知識、經(jīng)驗及培訓(xùn)內(nèi)容。
14. 車輛類型：不同車型的安全性能差異，通過CAN總線上的車架號，大概能分別出汽車的品牌年份車型，建立大模型給出精準(zhǔn)的性能及提前預(yù)警的差異。
15. 車輛維護(hù)：車輛保養(yǎng)狀況對安全的影響，建議保養(yǎng)信息聯(lián)網(wǎng)，比如行駛的總里程及上次保養(yǎng)時間。
16. 輪胎狀況：輪胎磨損或氣壓異常的風(fēng)險，這個可以通過輪胎壓力、行駛里程作為判斷參考，特別是節(jié)假日，可以提前給一些“粗心”的司機(jī)，在出行前做完善的檢查。
17. 安全帶使用：安全帶是否系好，直接通過CAN總線識別安全帶是否系好，交警根本不用電子眼就可以判定識別，增加非稅收入。
18. 氣囊狀態(tài)：氣囊是否正常工作，通過OBD診斷無氣囊故障。
19. 交通信號：闖紅燈或不遵守交通信號的風(fēng)險，罰得太輕，請參考深圳標(biāo)準(zhǔn)。
20. 行人或自行車：與行人或自行車發(fā)生碰撞的可能性，罰得太輕，請參考深圳標(biāo)準(zhǔn)。
21. 事故歷史：駕駛員或車輛的事故記錄，罰得太輕。

你看，根據(jù)上邊的《智能駕駛二十一條》這些數(shù)據(jù)有助于評估駕駛?cè)孙L(fēng)險，提升駕駛安全，同時也為數(shù)據(jù)大模型、交通管理提供了基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)參考。那么，作為獎勵手段，我們需要更優(yōu)秀的駕駛員提供優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)模型，可以通過開放智能充電接口、提供次年保費降低、智駕駛系統(tǒng)免費試用，部分音樂免費下載、爭取一次警告不處罰的機(jī)會等多種形式，建設(shè)一個美好的交通系統(tǒng)。

在智能駕駛時代，通過駕駛?cè)藬?shù)據(jù)模型來降低事故風(fēng)險、保障生命安全是一個復(fù)雜而系統(tǒng)的過程。我們需要采集從車輛的車載電腦、傳感器、移動設(shè)備以及保險公司等多渠道收集駕駛?cè)说母黝悢?shù)據(jù)，包括駕駛行為數(shù)據(jù)（如加速、減速、轉(zhuǎn)向、剎車頻率等）、行駛軌跡數(shù)據(jù)、車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)（如速度、發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速等）以及個人信息數(shù)據(jù)（如年齡、性別、駕駛經(jīng)驗等）。

把采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾與預(yù)處理對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除噪聲、錯誤和不完整的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。同時，對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便后續(xù)的分析和建模。

駕駛風(fēng)格識別：通過對駕駛行為數(shù)據(jù)的分析，識別駕駛?cè)说鸟{駛風(fēng)格，如激進(jìn)型、保守型、穩(wěn)健型等。例如，頻繁急加速、急剎車的駕駛?cè)丝赡鼙粴w為激進(jìn)型駕駛風(fēng)格，其發(fā)生事故的風(fēng)險相對較高；而駕駛速度較為穩(wěn)定、操作平穩(wěn)的駕駛?cè)藙t可能是保守型或穩(wěn)健型駕駛風(fēng)格，事故風(fēng)險相對較低。有的部分機(jī)長級別的優(yōu)秀駕駛數(shù)據(jù)，可以應(yīng)用于更高級的駕駛領(lǐng)域，比如飛行汽車的智能駕駛。

監(jiān)理危險行為模式挖掘：利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，挖掘出容易導(dǎo)致事故的危險駕駛行為模式，如超速行駛、疲勞駕駛、分心駕駛（如使用手機(jī)、注意力不集中等）等。這些危險行為模式可以作為后續(xù)風(fēng)險評估和預(yù)警的重要依據(jù)。

提供風(fēng)險評估模型與預(yù)測，基于駕駛?cè)说男袨樘卣骱推渌嚓P(guān)因素及數(shù)據(jù)，建立風(fēng)險評估模型，對駕駛?cè)说氖鹿曙L(fēng)險進(jìn)行量化評估。模型可以考慮駕駛?cè)说臍v史事故記錄、違規(guī)行為次數(shù)、駕駛時長、行駛路況等因素，綜合計算出一個風(fēng)險得分，用于衡量駕駛?cè)说陌踩L(fēng)險水平。再結(jié)合車輛的實時行駛數(shù)據(jù)和外部環(huán)境信息，如路況、天氣等，對駕駛?cè)说募磿r風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測。例如，當(dāng)車輛接近學(xué)校、醫(yī)院等人員密集區(qū)域，或者遇到惡劣天氣條件時，如果駕駛?cè)舜嬖谖ｋU駕駛行為，系統(tǒng)可以及時發(fā)出預(yù)警，提醒駕駛?cè)俗⒁獍踩?，降低事故發(fā)生的可能性。

提供個性化反饋與建議，根據(jù)駕駛?cè)说娘L(fēng)險評估結(jié)果和行為特征，為其提供個性化的反饋和建議。對于高風(fēng)險駕駛?cè)?，可以定期發(fā)送安全駕駛提示信息，告知其存在的風(fēng)險行為和改進(jìn)方法；對于低風(fēng)險駕駛?cè)?，可以給予一定的獎勵和鼓勵，如保險優(yōu)惠、駕駛積分等，激勵其保持良好的駕駛習(xí)慣。針對駕駛?cè)说奈ｋU行為模式和不足之處，提供有針對性地培訓(xùn)和教育內(nèi)容。例如，對于經(jīng)常超速行駛的駕駛?cè)?，可以推送關(guān)于超速危害和交通安全法規(guī)的教育視頻；對于容易疲勞駕駛的駕駛?cè)?，可以提供疲勞駕駛預(yù)防方法和休息建議等。培訓(xùn)方式可以包括線上課程、模擬駕駛訓(xùn)練、非稅收入、實地教學(xué)等多種形式。

要有數(shù)據(jù)的更新與模型迭代，隨著駕駛?cè)藬?shù)據(jù)的不斷積累和新的安全風(fēng)險因素的出現(xiàn)，持續(xù)更新數(shù)據(jù)和優(yōu)化風(fēng)險評估模型。定期對模型進(jìn)行重新訓(xùn)練和驗證，以提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性，確保能夠及時適應(yīng)智能駕駛時代的新變化和新挑戰(zhàn)。然后對基于駕駛?cè)藬?shù)據(jù)模型的事故預(yù)防措施的效果進(jìn)行定期評估，分析事故率的變化趨勢、駕駛行為的改善情況等。根據(jù)評估結(jié)果，及時調(diào)整和改進(jìn)預(yù)防策略，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)模型和干預(yù)措施，以實現(xiàn)更好的安全保障效果。

好了，說了那么多，估計也要考慮一些影響。在傳統(tǒng)駕駛中，駕駛?cè)藢囕v的行駛安全負(fù)有全部責(zé)任。而在智能駕駛時代，責(zé)任主體逐漸向汽車制造商、軟件開發(fā)商以及駕駛?cè)吮旧磙D(zhuǎn)移。對于L2級及以下的智能駕駛系統(tǒng)，駕駛?cè)巳匀皇侵饕?zé)任方；當(dāng)達(dá)到L4級及以上時，汽車生產(chǎn)或者汽車服務(wù)商可能需要承擔(dān)更多的責(zé)任。智能駕駛的發(fā)展，給法律和監(jiān)管帶來了新的挑戰(zhàn)。目前，相關(guān)的法律法規(guī)還在不斷完善中，對于智能駕駛車輛發(fā)生事故后的責(zé)任認(rèn)定、保險理賠等問題，都需要進(jìn)一步明確和規(guī)范，而數(shù)據(jù)是重要的部分，這些數(shù)據(jù)，不再掌握在車企手中，出了事故，底層的數(shù)據(jù)不是車企說了算，不是車企后臺想改就能改。

智能駕駛的普及可能會對一些傳統(tǒng)的駕駛相關(guān)職業(yè)產(chǎn)生影響，如出租車司機(jī)、貨車司機(jī)、自動船舶駕駛等。隨著自動駕駛技術(shù)的廣泛應(yīng)用，這些職業(yè)的需求可能會減少，部分人員面臨職業(yè)轉(zhuǎn)型的壓力。

同時，智能駕駛也催生了一些新興的職業(yè)，如自動駕駛系統(tǒng)的測試員、工程師、數(shù)據(jù)分析師、算法工程師等。這些職業(yè)需要具備相關(guān)的專業(yè)技術(shù)知識和技能，為智能駕駛技術(shù)的發(fā)展提供支持和服務(wù)。

未來的出行方式變革，智能駕駛時代的到來，給駕駛?cè)藥砹硕喾矫娴挠绊?，包括角色的轉(zhuǎn)變、技能要求的調(diào)整、責(zé)任界定的變化以及就業(yè)結(jié)構(gòu)的改變。人們需要在享受智能駕駛帶來的便利的同時，積極適應(yīng)這些變化，不斷提升自己的能力和素質(zhì)，應(yīng)對出行。

我說的這一大通，肯定是有利有弊，但通過構(gòu)建和優(yōu)化駕駛?cè)藬?shù)據(jù)模型，可以有效識別并降低交通事故風(fēng)險，保障智能駕駛時代的生命安全。這一過程不僅需要先進(jìn)的技術(shù)支持，還需要跨部門合作與社會各界的共同努力。愚公移山，移開的不是山，而是搬來路，路在何方？路在腳下。

審核編輯 黃宇