平均三分钟就有一辆无人驾驶的汽车驶过；市民打的网约车是无人驾驶车；外卖送餐的工作人员是会说话的“无人车”……上述场景并非出自科幻电影，正真实出现在嘉定新城的智慧交通系统。

随着智能汽车发展，自动驾驶技术在给人们生活带来便利的同时带来了一些新的安全问题。以新能源汽车为例，据2019年国内新能源车事故调查分析结果，新能源汽车在充电过程、充满电之后静置最容易发生事故，其频率甚至高于行驶过程。

由此，如何让人们安心松开方向盘，成为许多人关注的问题。日前举行的第二届国际道路安全创新论坛暨智慧交通安全驾驶论坛上，来自同济大学的专家学者们绘制了一个美好图景：要通过科技创新让绿色的车跑在智慧的路上，创造更安全的出行环境。 “我们期待道路交通安全问题始于车的智能化，也会终于车与路的智能化。” 同济大学铁道与城市轨道交通研究院院长，国家磁浮交通工程技术研究中心主任陈小鸿教授如是说。

数字路、数字车、云交警协同保障安全

试想一下，车夫赶马车可以打瞌睡，这正是因为老马识途。而汽车驾驶员却连一秒钟的小差都开不得，否则就会出事故。会上，同济大学智能型新能源汽车协同创新中心主任余卓平坦言，“从这个角度来看，你会发现从马车到汽车，从智能角度来看一定程度上是落伍的。”

随着新一轮科技革命和产业革命，汽车产业出现了“电动化、智能化、共享化”相互赋能、系统变革的大潮。全球汽车产业正进入百年未遇的大变革时代。而据余卓平分析，我国汽车需求还远未达到“天花板”。统计显示，预计2030年，我国汽车销售量有望超过4000万辆。人均保有量方面，美国每1000人中有近800人有汽车，欧洲600人左右，日本近600人，我国200人左右。横向比对来看，国内汽车数量仍将增长，中国的交通事业需要以技术迎接未来的挑战。

智能驾驶的新一轮目标是什么？余卓平教授说，就是给汽车“长眼睛、装大脑、装手脚”！

然而这些仅通过“单车智能”难以实现。“单车智能难以覆盖全道路路况和全气候环境，在动态环境下准确识别行为进行预测也有相当的局限性。如果要通过人工智能的自主学习，可能需要连续驾驶400年！”

究竟该如何破解安全难题？余卓平提出，必须要建立车、路、云一体的智能联网数字交通系统。 “从某种意义上来说，未来的智能驾驶，是由云端、车、路共同完成的。” 他解释，从技术的内涵来讲，车路协同，车看不见的，路会看见，且感知更加全面，覆盖更加完整。同时，随着5G、6G通信技术和物联网发展，将为路和车之间快速即时通信做好技术铺垫。 未来的“交警”要在天上，路是数字化的路，车是数字化的车。

以人为本的道路规划设计守护道路安全

汽车的智能化深度发展仅仅是为了解放驾驶员的双手吗？在专家看来，并非如此。他们认为，自动驾驶更重要的意义在于提高驾驶安全、缓解交通拥堵、提高出行效率、减少驾驶时间、降低污染排放。

而提高驾驶安全、缓解交通拥堵的一个重要方法，便在于以人为本的道路规划设计。这也正是陈小鸿和同事们正在做的事情。陈小鸿介绍，在这一轮的城市规划，尤其是城市更新当中，越来越重视交通安全，呼唤更为绿色的出行，更以人为本的道路以及更智慧的车辆。形成道路安全环境需要绿色安全的出行方式、精细安全的道路设施、智慧安全的载运工具“三位一体”。

“更为安全的环境，首先就是更好的道路系统，要打造更以人为本的路网结构，高密度的路网做到各类交通活动在空间上的分离，以提升安全性。”陈小鸿介绍，在实际设计中，团队提升路网和交叉口密度、赋予绿色交通方式更优先的路权。团队不仅设计了很多专门供行人和自行车通行的道路，客观上减少了道路冲突，还结合路内停车进行交叉口设计，减少行人的过街距离，让同行的时间段里减少了冲突的可能性。

大量恶性交通事故发生在极限状态下

守护道路安全，关键仍在于驾驶人。但实际上，有数据表明，人为因素在交通事故成因中占据了80%，这也不断启发专家思考如何从驾驶人的安全视角入手，为道路安全做点什么。

同济大学建筑设计研究院汽车运动与安全研究中心主任姚启明发现，大量的恶性交通事故都是在极限状态下发生的，“全国每年大约新增2500万到2700万的新手驾驶员，他们应对复杂环境、特殊场景还有极限场景的驾驶技能如果仅从现实的马路上获得，一旦出现问题，就是关乎生命的交通事故。”

汽车运动恰恰就是最接近于极限状态的临界点。正是在这样的启发下，姚启明和团队组建了上海市智慧交通安全驾驶工程技术研究中心，专门开展驾驶人安全驾驶训练体系的研究。该体系并非教人开车，而是从复杂环境、特殊环境、极限环境三个维度构建安全驾驶行为训练场景库，提高驾驶员应对事故的反应，为无人驾驶技术提供极限状态下的数据支持。

“在汽车领域，与技术革新相比，安全革命的推动常常是以令人触目惊心的事故为代价。人类对安全的追求从未止步。”姚启明说，针对驾驶人的研究，相当重要。据悉，目前团队正在进行安全驾驶反馈系统研究，还推出了针对驾驶风格和安全意识的调研。

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