自动驾驶汽车真的安全吗?事故数据说明了什么?

Waymo无人驾驶里程达2.71亿公里,数据显示robotaxi的事故率比人类驾驶低68%,但安全性仍然取决于在哪里以及如何运行这些问题.
Waymo无人驾驶里程达2.71亿公里,数据显示robotaxi的事故率比人类驾驶低68%,但安全性仍然取决于在哪里以及如何运行这些问题.

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答案是否明确?对于像Waymo这样的无人驾驶机器人出租车,独立证据确实相当正面:它们每英里的事故率明显低于人类驾驶员.但这一结论尚不适用于所有自动驾驶汽车——数据如何收集、什么被算作"事故",以及公司如何呈现数字,这些因素决定了"比人类更安全"这一说法在何种条件下才完全成立.所以这个问题的答案不是简单的"是"或"否",而是一个"在哪里、如何以及对谁而言"的问题.

要点摘要

  • 无人驾驶机器人出租车每英里事故率比人类驾驶员低 68% 进行了
  • 严重受伤或致死事故显著下降 95% 左右
  • 截至2026年6月,Waymo已累计 2.713亿无人驾驶英里 记录了
  • Tesla的安全报告方法学受到严厉批评;FSD已启动调查
  • 人类驾驶员在约 93% 的事故中是主因

自动驾驶汽车真的比人类驾驶员更安全吗?

最有力的独立证据来自在四个城市运营的无人驾驶车辆.对旧金山、凤凰城、洛杉矶和奥斯汀约5000万无人驾驶英里的分析,与同一地区人类驾驶的2220亿英里进行了对比.结果是每英里 事故减少68%.单车事故减少85%,受伤事故减少81%.这不是可以轻视的差距.

但在下结论之前先想一想:这幅图景在各城市之间并不一致.凤凰城的差距高达76%,洛杉矶为71%.而旧金山则降至35%.在奥斯汀,由于样本量较小,事故反而 增加了4%.因此,"自动驾驶更安全"这句话,就目前而言应读作"在Waymo运营的城市里,无人驾驶机器人出租车显得更安全".对于其他公司,我们还没有这种质量的数据.

还有数字背后的规模问题:截至2026年6月,Waymo公开分享了2.713亿无人驾驶英里的数据——凤凰城9210万英里,旧金山8240万英里,洛杉矶6710万英里,奥斯汀2110万英里,亚特兰大860万英里.与人类基准相比,报告显示严重受伤或致死事故减少95%,行人事故减少93%,自行车事故减少86%,摩托车事故减少82%.这些数字令人印象深刻;但一手数据来源本身也是利益相关方.这就是为什么独立验证很有价值.

为什么事故数字不能直接比较?

事情真正有趣的部分从这里开始.网上流传着"每100万英里9.1起自动驾驶汽车事故,而人类为4.1起"之类的数字——暗示自动驾驶汽车 更差 .那么,为什么从同一组数据中,既能得出"事故减少68%",又能得出"事故多一倍"?

答案是:事故的定义.自动驾驶汽车公司必须报告哪怕是最轻微财产损失程度的接触性事件.而对于人类驾驶员,大多数州要么有损失门槛,要么有受伤条件;而且人类有很大一部分事故从未向警方报告.财产损失事故中有 69.7%,受伤事故中则有31.9%未上报.大约一半的事故没有留下记录.也就是说,衡量人身伤害的这把尺子,并没有用同一标准来衡量.

举个具体例子:在无人驾驶车辆上报的碰撞事故中, 有41%的 速度变化低于每秒1英里——也就是说几乎相当于停车场剐蹭程度,是不会造成重大损伤的轻微触碰.这类事件完全不会进入人类事故统计.独立研究人员为了进行公平比较,不得不剔除自动驾驶方面记录中约25%的数据.如果用宽阔的渔网来比较,什么都能捞出事故来;但如果用漏斗仔细筛选,情况就大不一样了.

另一个问题出在里程方面.公司必须上报事故,却没有义务上报行驶里程.Waymo自愿公开这些数据,其他公司则不然.没有里程数据就无法计算事故率——就像打字机上没有两个数字就无法做除法一样.正因如此,独立安全研究人员的态度很明确:研究结果显示了小规模范围内的安全性,但现有的数据收集系统不足以支撑对大规模扩张的持续监测.

Waymo自己照过的镜子

Waymo的方法论当然并非完美无缺,公司自身也承认这一点.对比并非与全国平均水平进行,而是与车辆运营城市本身的事故特征进行;目前还无法按一天中的时段进行调整.还有一个值得注意的细节:Waymo提供服务的城市不下雪.也就是说,所有这些亮眼的安全数字中完全 不包含冰雪路面行驶的经验.它们在冬季条件下表现如何?这个问题目前还没有答案.

特斯拉"安全X倍"的说法为何备受争议?

特斯拉在其为Full Self-Driving (Supervised)发布的安全报告中提出了一个惊人的说法:配备主动安全功能的车辆,在两次碰撞之间行驶的距离是人类驾驶员的数倍.听起来很棒,不是吗?问题在于:"事故"的定义由特斯拉自己决定,而且报告基于公司内部数据.独立研究人员审查该方法论后得出结论:"安全10倍"之类的结果源自测量方式的选择.旧的Autopilot指标也主要涵盖天然更安全的高速公路行驶——所以这不是同等条件的比较,而是苹果和梨的对比.

除此之外,还发生了两起严肃事件.第一,一位参议员致信安全监管机构,表示认为特斯拉使用了"误导性和不完整的安全统计数据".第二,2026年6月,FSD正式启动了一项官方调查:有记录表明该系统无法识别能见度下降的情况——类似雾、眩光、暴雨的场景——并且未能警告驾驶员.

Level 2系统的结构性风险是另一个话题.一项研究显示,使用类似Autopilot系统的驾驶员会随着时间推移逐渐放松警惕、停止监控系统,并做出安全方面的危险行为.我们可以称之为"守卫疲劳":在值哨领域,最危险的时刻往往是什么都没发生的几个小时.如果系统完美驾驶了10分钟,人脑就会想"我现在也可以放松一下了".但法律仍然要求驾驶员对该系统保持监督.坐在座位上的人既是驾驶员、又是后备、又是安全员——当无法同时兼顾这三者时,事情就会出问题.

Mercedes Drive Pilot:闯红灯的Level 3

Mercedes'in Drive Pilot'u tıkanık trafikte direksiyonu devralıyor ama gözlerin yoldan ayrılmasına asla izin vermiyor.

与Tesla不同,Mercedes-Benz走了一条略为谦逊但在监管上更加坚实的路线.这家德国品牌是首家获得SAE Level 3 条件自动驾驶国际通用型式认证的公司.Drive Pilot是迄今为止唯一拥有国际通用认证的Level 3系统.在德国,最初有13,191公里的高速公路获准进行条件自动驾驶;该系统已进入美国市场,并正在扩展.

SAE对Level 3的定义很重要:系统在特定条件下承担驾驶任务,但驾驶员必须留在座位上,并在系统要求时随时准备接管.也就是说,车辆并不是在说"你可以睡着了",而是在说"交通拥堵、车速低,我来开车——但你要保持清醒".博客圈里流传着"Mercedes在事故中总是主动担责"这类夸大的说法,这是对事实的轻微稀释.人仍然在座位上,仍然需要参与其中.另一方面,Level 3的一个优势在于透明度:在某些州,车内强制配备类似"黑匣子"的技术记录设备——也就是说,一旦发生事故,系统当时在做什么都会记录在案.用数据代替猜测.

脱手接管数据告诉了我们什么(以及没告诉我们什么)?

自动驾驶领域最受喜爱却也最被误解的指标: disengagement,即在测试驾驶中驾驶员被迫重新夺回控制权的时刻.加利福尼亚州的官方定义是:当检测到自动驾驶技术故障或需要安全继续行驶时,自动驾驶模式被解除.乍一听这个想法很合理——车辆越频繁地说"我做不到",就越不成熟,不是吗?

现实更为复杂.在加利福尼亚州,持许可证的公司在2024年12月至2025年11月期间记录了超过900万测试英里;但在部署(即实际载客)许可下,脱手接管报告 完全没有必要监管机构计划在2026年更新规则.而且学术界也对这一指标持怀疑态度:disengagement定义的模糊性会使公司之间的比较产生误导,而且报告仅反映测试活动.也就是说,"X公司一年只发生3次脱管"并不意味着它比Waymo更安全——也许只是因为它的测试里程少得多,路况也容易得多.想把这一指标当作钟表来用,首先得让所有人看同一款表.

监管机构在做什么,哪些问题尚无答案?

美国自2021年起就有一项现行规定:配备ADS或Level 2系统的车辆必须将事故报告给中央系统.2026年4月的更新显示,过去一年共有100起碰撞报告——其中80起来自Waymo,12起来自Avride,3起来自Motional.说这些数字本身"好"或"坏"都是不对的,因为上报的车队规模和行驶里程差别很大.但有一个信号:监管机构在达拉斯事件之后对Avride的自动驾驶车辆展开了调查.也就是说,系统的摄像头部分也在运转.

相比之下,某些空白却大得令人不安.没有强制性的里程报告;人类事故的报告门槛因城市而异;针对雪天和夜间等条件调整的对比数据也尚未出现.监管机构提交给国会的2026年报告同样指出了这些不足:子系统性能的表征、故障模式的确定以及风险评估方法的研究仍在进行中.也就是说,连官方方面都承认"我们还无法测量一切".

那么对人为失误率该怎么说?

自动驾驶支持者最钟爱的统计是:事故原因中 93%是人为失误.识别失误占41%,决策失误占34%,操作失误占10%.这个数字是真实的——作为人类驾驶员,我们确实远非完美.但对此需要附加一个谨慎的说明:2024年的一项配对案例分析显示,在79%的追尾事故中,撞上无人驾驶车辆的是有人驾驶车辆.也就是说,自动驾驶车辆常常是无辜的一方,但这并不意味着系统自身的故障模式(感知、预测、意外场景)就没有问题.车辆们各自以不同的方式在学习;人为失误已成经典,而机器失误尚未被绘制成图.

结论:部分是肯定,部分是问号

概括今天的局面:Waymo公开且可独立验证的数据确实显示其事故少于人类驾驶员,尤其是严重事故少得多.这是一个史无前例的信号,暗示一台机器在日常交通中造成的损害可以衡量地少于人类——令人兴奋.

但在同一张表格里仍有三个明显的问号:测量标准尚不足以诚实地进行人类与自动驾驶的对比;像特斯拉这样的大厂商自报的“安全数倍”的说法遭遇了严肃批评和调查;而且所有这些安全证据都来自世界城市中一个小而阳光充足的子集.冰雪、黑夜、城外道路、不同公司——对于这些情况,我们手头没有任何达到Waymo水平的证据.在俄勒冈州的一次立法听证会上,甚至有并不确信当今自动驾驶汽车真的能减少事故的专家也作了证;布鲁金斯学会等机构也强调“它们会更安全这一点并不明确”.所以最诚实的答案是:证据几乎就在那里,但尚未覆盖所有地方.技术不会等待我们,而数据基础设施正在奋力追赶.

参考资料