近期，田丰院长，作为快思慢想研究院的领导者，公开发表了意见。他认为，应当通过法律手段强制要求自动驾驶系统在极端状况下执行特定的安全保障措施。这一观点迅速在社会各阶层中引起了对于自动驾驶安全问题的广泛关注。
安全标准亟需建立
田丰指出，当前首要任务是制定智能驾驶技术的安全规范。特别是在极端工作环境中，必须严格遵循安全规定。考虑到自动驾驶技术的快速发展，现有的安全规范已无法适应时代需求。比如，在遭遇恶劣天气或突发障碍等极端状况时，自动驾驶系统的应对措施尚未有明确规定。制定相应标准对于保障乘客及道路使用者的生命财产安全具有重要意义。
交通法规变革势在必行
交通法规体系的变革极为关键。田丰指出，马车时代的规则不能直接应用于汽车。目前，多数交通法规依据传统驾驶模式设立，未能有效解决自动驾驶技术引发的新挑战。例如，在自动驾驶事故责任认定、车辆保险政策等方面，亟需修订和优化，以推动自动驾驶行业的健康发展与规范管理。
社会安全教育待重构
社会安全教育的体系改革目前已进入实施阶段。建议驾驶考试中纳入辅助驾驶紧急处理的相关内容。伴随自动驾驶技术的广泛应用，驾驶人员不仅需具备基础驾驶技巧，还需熟悉自动驾驶系统的操作及应急处理流程。将相关知识点融入考试体系，有助于提升驾驶人员处理自动驾驶相关问题的能力，从而降低因操作失误导致的事故发生率。
小米爆燃事件反思
田丰指出，小米SU7在遭遇碰撞前仅需2秒便触发警报，这一启动速度导致驾驶者难以迅速作出应对。根据国际规定，智能驾驶系统应至少拥有10秒的缓冲接管时间。但众多汽车品牌未能达到这一要求。以小米SU7为例，其警报启动时间较短，即便驾驶者尽力反应，也往往处于不利地位。该现象表明，汽车制造商在智能驾驶系统的安全设计方面存在不足，亟需延长缓冲时间，从而增强行车安全。
技术差异影响判断
毫米波雷达的探测距离在150到200米之间，而激光雷达的探测距离可达300至500米。这种距离上的明显差距显著增加了危险预警的时长。探测距离的远近直接影响系统发现危险的时效，距离较短时，驾驶者的反应时间也随之减少。因此，如何有效运用这些传感器以争取额外的10秒缓冲时间显得至关重要。
系统考核标准待统一
田丰建议，智能驾驶车辆需经历类似驾照的考核，国家应设立一套统一的评价标准。当前，多数自动驾驶系统在训练阶段广泛使用开源数据，各汽车制造商收集的数据量各异，且在实际运用中可能遭遇未预料到的复杂情况。确立一套统一的评价准则，能够有效保障不同汽车制造商的智能驾驶系统达标安全基准，且该准则的严格程度应与人类考取驾驶执照的挑战性相匹配。
自动驾驶技术逐渐广泛应用，公众对相关规范和系统在确保驾驶安全上的可信度产生疑问。对此现象，您有何见解？欢迎在评论区发表您的看法。同时，诚邀您为本文点赞并推广分享。
