我们不断测量，分析和评估无人车在多个方面的表现。按照真实世界和模拟装置两部分进行路测，软件系统积累的各种指标，将在未来继续为我们所用

——Chris Urmson |文    刘琛 |翻译

　　如果你在公路上花费的时间足够长，那么无论自主驾驶还是无人驾驶，事故总会发生。过去六年我们进行了11种微弱事故（轻微损伤，没有重伤）的路测，距离长达170万英里，既有自动驾驶也有无人驾驶，但是没有一起事故是由无人驾驶引起的。即使有的事故并非由汽车引起，我们还是详细回顾了每一起事故出现的原因。

　　现在我们不仅了解了这些微小事故为何发生，也逐渐能识别出重大事故背后的驾驶模式（比如随意变换车道，闯红灯）。尽管这些驾驶行为不会出现在官方数据中，却给普通人的出行带来了潜在的危机。

　　在公路上一心一意开车对许多人来说是一件难事。在光线充足的情况下，有66万的美国人在驾驶中低头检查车内设备，而不是观察路况。与此相反，我们的自动驾驶司机则会严格地例行公事，观察车道上不断移动的人流，乘客们则可以高深无忧，选择在车内读书甚至吹小号。无人驾驶汽车将给人们的出行安全带来保障。新一代传感器能够360度观测周围环境，每分每秒都保持注意力高度集中，跟踪距离2个足球场距离内的汽车、自行车和行人。

　　十字路口是危险高发区。最近几年的数据显示，美国有21%的致死事故和50%的严重事故发生在十字路口。那些闯红灯的司机，他们会不耐烦得高速行驶，或者心不在焉得穿过十字路口，给其他行人带来伤亡。因此，我们研发的汽车会在绿灯亮起之前短暂停留，降低这一常见事故发生的可能。
　　在无人驾驶路测中，我们经常遇到注意力分散、对路况关注不够的司机。这也是我们开发无人驾驶汽车的动因所在。7月1日晚，我们的一辆雷克萨斯车行驶到加州的十字路口。绿灯亮了，但是交通阻塞，为了避免被困在在十字路口，包括无人驾驶汽车在内的三辆车都停下了，停车之后，一辆汽车以20英里／小时与我们的车追尾，压根没有刹车。我们的刹车是符合驾驶经验的，但是追尾车辆却没有在车距足够的情况下减速行驶。所以，只能得出一个结论，那就是追尾车辆的司机可能没有注意观察路况。
　　2009年项目开展以来，其他司机碰撞我们的无人驾驶汽车的次数有14次，没有一次是由无人驾驶导致的。事故的真正原因是人类的错误和分神。

　　无人驾驶可以减少上述交通事故的发生，因为无人驾驶将消除司机的心不在焉和驾驶误判，防止碰撞、伤亡。实际上94%的事故由人类导致。这就是人们热衷于讨论无人驾驶的原因。但我和我的团队面对最近面临的问题是，“无人驾驶何时准备投入使用？”但在回答这个问题之前，更重要的问题是“在无人驾驶到达何种安全程度后，可以准备投入使用？”
　　我们不断测量，分析和评估无人车在多个方面的表现。我们按照自己的方法进行路测，包括真实世界和模拟装置两部分，时至今日真实世界的路测距离已达180万英里，模拟装置则是每天路测超过3万英里。最终，无人驾驶投入使用时，这些里程数将被归结为一个简单的数字，但它的意义不仅在于此时此地，软件系统积累的各种指标，将在未来继续为我们所用。

　　一个我们密切关注的指标是，正在测量中的“模拟接触”。它是指，当我们在模拟装置中模拟现实世界中的情形时，假使测试司机没有接管驾驶，汽车可能和其他物体接触的比率。车管局报告中有13起这样的事故（其中两起是和交通锥形路标接触，三起由其他司机的鲁莽行为引起）。报告的结果激动人心。2014年的测试进行到第3个月，路测达到53000英里时，有8起这样的事故发生，2015年测试进行到第11个月，路测里程达到370000英里时，事故下降到5起。这个趋势看上去很不错，事故率持续下降。（这一数字不会持续下降，但是当我们引入日照时间、道路环境和天气等更加复杂的因素，比率将上升。）

　　报告中的另一个指标是“自动驾驶系统的整体稳定性”。（我们还在不断增加软件的新功能，这不是我们最优先的指标之一，但是对于我们最终确定软件并装载到公众能够驾驶的汽车上来说是重要的。）软件可以探测系统中的272种反常现象，它们将带来严重的道路安全后果。一旦软件探测到反常现象，它将立即控制测试司机驾驶的汽车。当无人驾驶总里程数达到5300英里的水平时，我们重新开始计算这一指标。在之后785英里的路测里程中，自动驾驶系统整体稳定性获得了7倍的提升。

　　此外，我们还有其他建立安全纪录的指标和相应的测量方法，比如罕见路况下的测试，这种测试有赖于我们强大的模拟装置。它每天都会产生成千上万的真实测试场景。然后，软件将通过调整汽车和其他道路使用者的位置和速度，处理我们在真实环境中遇到的各种变化，在演练中捕捉微弱的环境差异。未来无人驾驶真正进入公共交通环境的时候，分秒之间，攸关生死，这种应对变化的能力将变得尤为重要。

　　作者是谷歌无人车项目首席技术官，上周刚刚离职，本文摘译于其博客。