最新调查，48%的美国人表示不会乘坐自动驾驶汽车

梅宁航 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

自动驾驶发展是真的难。

这种难不单单是因为技术上的困难，还有人民直观感觉上的不信任感。

近期，美国自动驾驶汽车教育协会（PAVE）最新发布一份报告，显示大约一半的美国人，不相信Robotaxi使用的的自动驾驶技术。

48%的美国人仍旧不相信自动驾驶

这份调查面向旨在提高公众对自动驾驶技术的认知，调查数据如下：

约有48％的人表示他们永远不会乘坐自动驾驶出租车（Robotaxi）或乘车共享汽车。

有20％的人认为自动驾驶汽车永远不会安全。

只有34％的人认为自动驾驶的优势将超过劣势。

只有18％的人渴望获得第一辆自动驾驶汽车。

从数据看，自动驾驶的未来并不乐观，毕竟，民众不买账，市场不认可，技术再先进也无济于事。

但是，数据也不全是坏事，毕竟还有1/3的民众认同自动驾驶的未来。

高级辅助驾驶系统

调查数据还显示，认同自动驾驶的民众，大多之前就使用过高级辅助驾驶系统，并且期待全自动驾驶汽车的面世。

这里的高级辅助驾驶系统（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS），指的是辅助驾驶者进行汽车驾驶的系统，以人类驾驶为主。

调研数据表明，那些拥有前向碰撞预警（FCW）、盲点监测（BSM）、车道偏离预警（LDW）和自动紧急制动（AEB）的驾驶员，更愿意期待自动驾驶的未来。

在参与调研的1200名参与者中，大约678名拥有高级辅助驾驶系统。

而这些使用过辅助驾驶系统的司机中，3/4驾驶员认为拥有更高的安全感。

名称带来对自动驾驶的误解

此外，这份报告还指出了一个重要问题。

不同于辅助驾驶系统的车主，信任自动驾驶的未来。不认同自动驾驶技术的民众，可能是因为不了解自动驾驶的原理，出于对机器权限超过人类而来的不安全感。

实际上，目前的自动驾驶系统，按照美国汽车工程协会（SAE）的分类标准，更多是L3及以下的产品。

哪怕是特斯拉也只有在加配FSD芯片后，后续才能通过（空中升级）OTA达到L3级别的自动驾驶。

简要来说，自动驾驶的级别有5种分类：

L0，完全由人类控制；

L1，机器辅助人类，但人类拥有绝对控制能力；

L2，比如驾驶员参与的自动泊车和定点直线巡航等，机器可以完成一些简单任务，但人类依旧拥有控制能力；

L3，自动驾驶系统可以完成特定条件下的复杂任务，比如自动泊车，识别红绿灯和标识牌等，但人类仍旧需要时刻准备接管控制系统；

L4，自动驾驶系统在特定条件和区域，能够完成驾驶任务并监控驾驶环境，比如百度Apollo在长沙的打车业务，固定区域，固定线路。

L5， 自动驾驶系统全面接管汽车控制权，人类权限低于机器。

本文的Robotaxi就属L4级别，通用Cruise、Waymo、Uber和小马智行目前都是主要玩家。

调查数据表明，民众不信任自动驾驶技术，可能只是因为搞不清楚这些复杂的概念。

因为38%的受访者声称自己的车辆配备了自动巡航系统，但是2018年市场上的实际普及率仅为12%。

此外，39%的受访者表示，他们对市场上各种不同的ADAS功能的名称感到困惑。

2019年的另一份调查显示，竟然6%的特斯拉车主认为拥有AutoPilot可以打个瞌睡！

但实际上，出厂的AutoPilot 2.5只拥有L3以下的自动驾驶水平，根本无法脱离人的控制。

这也是特斯拉事故的重要原因，车主不是不信任自动驾驶，而是因为过于信任自动驾驶技术。

自动驾驶汽车教育协会（PAVE）认为，向民众普及自动驾驶的正确概念，无疑会促进自动驾驶市场的发展。

自动驾驶系统的未来

自动驾驶技术的未来，不仅和技术相关，更与民众对其的具体认知有关。

技术决定论者认为人类可以无条件信任机器，比如马斯克认为脑机接口可以来带人的进化，但在批评家看来，如纽约大学教授尼尔·波兹曼，技术会成为奴役人的帮凶。

所以自动驾驶的发展，不仅是技术的挑战，也在于认知、市场教育和观念的更新。

想要让更多人完全信任坐上RoboTaxi，RoboTaxi的玩家们，要做的还很多……

我们不妨也做个简单调研，你敢坐RoboTaxi吗？

参考链接：

https://arstechnica.com/cars/2020/05/nearly-half-of-americans-say-theyll-never-get-in-a-self-driving-taxi/

https://arstechnica.com/cars/2018/03/uber-self-driving-car-hits-and-kills-pedestrian/

https://arstechnica.com/cars/2019/06/survey-autopilot-name-causes-people-to-overestimate-tesla-capabilities/

— 完 —

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