越早知道越好（事故中造成这个驾驶人）驾驶人发生重大事故，开挂神器下载和平精英手游免费安装，驾驶事故近期频发，我们想聊聊目前为何不要依赖应用驾驶系统

1.出重大事故对驾驶员的处理

原标题：驾驶事故近期频发，我们想聊聊目前为何不要依赖应用驾驶系统　　短短一周之内，仅媒体曝光的与应用驾驶系统相关事故已有3起，而且集中发生在造车新势力身上，令外界对ADAS（Advanced Driving Assistance System，高级驾驶应用系统）是否安全的质疑声再次甚嚣尘上。

2.由于驾驶员的原因导致事故发生

应用驾驶　　8月10日，浙江宁波一辆小鹏P7突发高架追尾交通事故，事故导致一人身亡据报道，浙江宁波一辆小鹏P7疑似因在高架桥上使用智能驾驶应用功能，在行驶过程中与前方检查车辆故障的人员和故障车辆相撞，事故导致一名前车乘客死亡。

3.事故中造成这个驾驶人致命伤害的原因

　　行车记录仪及监控视频显示，一辆小鹏P7在高架桥路段最左侧车道行驶，随后撞上一辆停靠在同一车道的故障车辆，站在故障车尾部的一名人员不幸被撞飞，另一名人员则因为站在靠近护栏处而逃过一劫网络上曝光的该小鹏车主提供的信息称：当时车辆已经打开了LCC，而他自己当时正好分神了。

4.驾驶员发生重大事故

所谓LCC，小鹏汽车手册上这样解释：是一项驾驶应用功能，并不是完全意义上的自动驾驶系统激活时司机仍需将手放在方向盘上，以便在发生危险时及时接管车辆其中还特别指出，该系统无法应对突发危险情况，驾驶员有责任时刻保持警惕。

5.驾驶造成重大事故是什么责任

　　对此，小鹏汽车回复称正在根据相关部门要求全面做好调查配合工作这一案件的调查结果尚未公布　　数日后，又有媒体报道，有用户驾驶小鹏汽车时发生交通事故身亡据报道，该事故发生于7月27日，事故发生时，车辆没有明显刹车痕迹，发生碰撞后，气囊并未弹出。

6.驾驶出现事故

行车记录仪拍下的视频显示，驾驶员在行驶途中逐渐偏离车道，最终导致车辆撞上隔离栏其中被撞击的一截栏杆伤害到驾驶员的大脑此外，车辆在撞击护栏前并无明显的减速迹象

7.驾驶事故的主要原因

　　小鹏汽车对此回应称：目前，已查明事实是，事发时车辆未开启驾驶应用功能，属于手动驾驶状态推断的碰撞点前，车辆一直处于加速状态，电门开度约27%碰撞点后刹车踏板被踩下，最大刹车压力37Bar，属于中度制动。

8.车辆发生事故的直接原因主要是驾驶人员观察

最终报告有待交警部门正式输出为准　　然后是理想汽车据网络上曝光的一段视频显示，一辆理想ONE开启驾驶应用以77km/h的速度行驶在高速路上，前方出现一辆用明显文字提示的施工车辆尽管施工车辆上面写着“减速慢行”的明显字样，但是驾驶员和ADAS系统均未进行紧急制动或减速刹车，最终导致该车追尾工程车。

9.驾驶人员发生重大事故责任

　　针对此次事故，理想汽车官方回应表示，“用户是开启了NOA功能，但用户一直处于脱手情况也就是没有握方向盘，这个事故超出了2021款理想ONE的ADAS的工作范围（静止车辆）”同时称，“目前事故已经处理完成，用户认可发生事故的原因。

10.驾驶员可能发生的事故

”　　观察上述三起事故，虽然有些案件还没有最终定性，但其中的一个关键问题特别值得关注——即驾驶员是否存在过度信任车辆ADAS的问题按照逻辑判断，这些事故很可能存在的情况是：要么ADAS系统开启了，但没有识别出障碍物，且驾驶员也没有时刻保持警惕；要么是驾驶员自认为开启了ADAS，实际上可能没有，就直直撞上了障碍物。

但无论是哪种情形，都是在当前这个L2级应用驾驶阶段会高频发生的场景　　我们一直认为，在ADAS有点用，但又不能完全信任它的阶段里，驾驶员实际上比纯粹自己驾驶更累当然，有人可以举出许多自己在高速上开启ADAS后更省心且也没发生事故的经历来驳斥这一观点，但要知道，一旦系统或人任意一方发生失误，轻则修车费时费力，重则付出生命代价。

用户要的不是“绝大部分时候安全”，而是“绝对安全”　　眼下还有一个重要问题是，车企在宣传相关功能时，是否夸大了效果，令本来不该被如此信任的应用驾驶系统，获得了“超额”的信任度，也是这类事故频发的诱因之一。

而这类案件也引发了我们对技术的思考为何当前主流的摄像头加毫米波雷达的组合对静态物体的识别率这么低？究竟是技术无法实现，还是警报边界的问题？上汽集团智能驾驶环境融合系统经理殷玮在知乎平台上给出了一种可能性解答。

　　在他看来，结论是这种组合完全可以识别静态物体但问题在于，“检测结果不能被充分利用”　　他指出，系统识别中需要关注两个问题一是false positive，即把不存在的认为是存在的，可理解为误检二是，false negative，即把存在的认为是不存在的，也叫漏检。

这就牵涉到一个边界概念，如果警报保护的是廉价值的物品，那么人们不希望它过于敏感，这样会很恼人而如果是保护高价值的物品，那么人们会希望它更敏感　　沿用到自动驾驶中，当前分为应用驾驶L2级路线，和无人驾驶L4级路线。

在L2级应用驾驶中，责任在驾驶人，因此车企在设计系统策略时，会偏向于不要“误检”，也就是不要太敏感因为这样会导致系统频繁减速、制动，驾驶体验极差因此，一些物体系统明明感知到了，但被它屏蔽了，为了就是保证尽可能顺滑的体验。

　　但L4无人驾驶就不同，它的责任在车背后的运营商或主机厂，那么就需要不“漏检”，越敏感越好，风吹草动都要能够检测并反应出来　　在这种不同的策略下，系统的灵敏度和“失误率”显然不一样，更何况，即便是同级别的系统，不同车企设定的边界策略也有些许不同。

　　理解了这一点，就明白我们为什么呼吁现阶段不能依赖应用驾驶系统了。

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