随着科技的快速发展，自动驾驶成为全球汽车技术研发的热门方向。在中国，消费者接受度高、政策环境良好、技术落地快、资本市场活跃等条件孕育出了可供自动驾驶生根发芽的沃土，目前国内多个城市、企业已陆续开展自动驾驶车辆的路测，有力的促进了自动驾驶在我国如火如荼的发展。据全球知名咨询机构德勤预测，到2030年中国L4级别无人驾驶新车年销量将超过50万辆，约占全球年销售量的24%，相应的L4市场规模将达到23亿美元，中国极有可能成为全球最大的无人驾驶市场并且拥有世界领先的L4技术及最新相关应用。
一个以自动驾驶汽车为主导的世界，很难不让人感到兴奋，且由于人工智能和其他技术的进步，诸多全球领军企业正在大力开展研发步伐，使这一愿景逐渐成为现实。但是，无人驾驶汽车取得的这些进步，也使我们越来越担心我们共同拥有的全自动驾驶汽车梦想将陷入危险。
自动驾驶的初衷很大一部分是减少交通事故。
据统计，全球每年有超过百万人因道路交通事故死亡，约90%的道路交通事故由驾驶员人为因素导致，那么去掉受情绪左右的驾驶员的因素的话，实现汽车自动驾驶是否就能远离交通事故？
这个答案在理论上是肯定的，自动驾驶汽车拥有全方位的感知系统、智能的决策系统和精确的执行系统，不会出现违反交通规则、疲劳驾驶、酒后驾驶、疏忽大意等情况，能极大减少甚至消除这些人为因素产生的道路交通风险。此外，自动驾驶还有望实现更加便捷的停车，有助于节能减排，并提升用车效率。
以上结论所基于的前提是，自动驾驶在感知、决策、控制方面做得比人更好，从而提高安全程度，降低交通事故。这也是自动驾驶面临的最关键、最突出，也是第一步要解决的问题。
国际汽车工程师协会（SAE International，前身为汽车工程师协会）定义了自动驾驶从0级到5级的6个级别。分别为无自动化驾驶、辅助驾驶、部分自动化驾驶、有条件自动化驾驶、高度自动化驾驶、全自动化驾驶，6个级别一般简称为L0-L5级。
- L1到L3级虽然也可以称为智能驾驶，却需要人来处理行驶过程中的情况，不是完全意义上的自动驾驶，更不能称为无人驾驶。
- L4级智能驾驶中，汽车可自行处理所有行驶相关任务，但严格限定在封闭停车场或高速专用车道等特定场景，这时可以说是自动驾驶，或者说特定场景的无人驾驶。
- L5级是完全自动化的汽车，才可以称为无人驾驶，无人驾驶汽车即无人车。由此可见，智能驾驶概念涵盖很宽，自动驾驶标准很高，而无人驾驶标准最高，是顶级目标。
但是，在自动驾驶尝试中，出现了多起重大事故：
2016年5月7日，美国佛罗里达州的前海豹突击队队员约书亚·布朗（Joshua Brown）驾驶特斯拉Model S电动车，超速撞向垂直横穿高速的白色拖挂卡车，当即死亡。
使用特斯拉Autopilot车毁人亡的恶性事故其实更早在中国发生，2016年1月20日在京港澳高速河北邯郸段，特斯拉Model S撞上正在作业的道路清扫车，交警判定死者高雅宁负事故主要责任，当时汽车也处于Autopilot自动驾驶模式，驾驶员同样放弃了对汽车的操控。
由于媒体的夸大宣传及人们对自动驾驶技术缺乏了解，驾驶员在较低的L3级别，使用了L5高级别的驾驶策略，导致了悲剧的发生。
与此同时，复杂的道路环境同样给无人驾驶的实现带来巨大挑战。
无人驾驶的汽车，行驶路途中前后都有很多车辆，可能出现突然闯入视野的障碍物，随时面临突发情况。
根据美国亚利桑那州坦佩的当地新闻报道称，一辆Uber自动驾驶原型车与一名骑自行车的女性相撞，发生了车祸，抢救无效重伤身亡。
任何情况下，汽车的自动驾驶系统都需要在几微秒之内做出决策，与飞机上使用的系统相比，汽车自动驾驶系统复杂度高几个数量级。而且，汽车自动驾驶系统软件的安全性，同样需要长时间验证。
自动驾驶汽车的数据采集和处理，也是一项挑战性的工作。自动驾驶汽车配置大量的传感器。除了感知车况如水温、燃油、发动机参数、速度等传统传感器，还有感知周围环境的摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等，用来探测道路边界和车道标线、识别交通标志和红绿灯，探测和识别远近障碍物和行人；有感知位置的陀螺仪、GPS等，来精确定位和判断行驶路线，进行正确导航；还有车内人机交互的语音感知和识别设备等等。
如果到了无人驾驶阶段，这些传感器采集的数据有多大呢？大数据分析师冯·里吉门纳姆(van Rijmenam)指出，无人驾驶汽车上的大量传感器，每秒钟可生成1GB的数据。这些数据中很多都需要实时处理，以保证行驶安全。
这对无人车的处理硬件和算法都提出很高要求，处理功能强大的高智能深度学习芯片和各种复杂的算法已经开始应用在自动和无人驾驶汽车中。一台无人车，可以看成是一套高度复杂、集AI技术大成的移动智能系统。
仅从技术层面，真正实现无人驾驶还有很长的一段路要走，为了实现道路交通安全的目标，遏制道路交通事故的高发态势，已经涌现了大量的现代智能交通安全解决方案，许多汽车领域前沿技术与创新科研已投入使用。
2019年，欧盟委员会便宣布，已与欧洲议会和欧洲理事会达成一项临时的政治协议，从2022年起在新车上强制采用更多新的安全技术，包括智能车速辅助系统、车道保持辅助系统、利用眼追踪技术监控驾驶员的系统等。
这些高新技术的不断涌现，彰显着强大的数字化力量正在重新定义未来交通，也让交通治理焕发出新的生机与活力。
下面我们就来看看那些为道路交通安全“保驾护航”的新兴前沿科学技术~
驾驶模拟器在道路交通安全技术中的应用
汽车驾驶模拟器在实际应用中，可构建人—车—路—环境的交通情景，对驾驶员的安全行驶有着十分重要的影响。
汽车驾驶模拟器——SILAB
随着计算机技术和仿真技术不断发展，汽车驾驶模拟器的精度也变得越来越高，能够为驾驶员提供更多的沉浸感和更加真实的驾车体验。它的使用范围也逐步扩大到汽车工程、人机交互设计、交通安全等诸多与汽车相关的领域。
研究级驾驶模拟软件平台——SILAB
驾驶模拟器在交通安全中主要应用于分心驾驶、道路设计、交通标志设计、交通事故研究这四个领域。
分心驾驶
分心驾驶指的是，驾驶员在自身的驾驶过程中，注意力从驾驶工作朝着其他方向转移的一种行为方式。研究发现，驾驶分心将会导致各类严重的交通事故发生。而采用实地、实车的实验方式，会承受较大的风险，可能会使实验者的生命造成损坏，但若应用汽车驾驶模拟器，可确保信息采集工作的合理性与科学性，在不伤害实验者安全的情况下，确保实验开展的稳定性。
道路规划
汽车驾驶模拟器可有效测试驾驶员对不同类型道路的熟悉度与接收程度，提升道路规划的安全性，确保道路评价的科学性。在道路修建过程中，借助汽车驾驶模拟器，开展工程分析可将其中的潜在危险分析出来，做到防患于未然，提升道路的安全性。
交通标志设计
交通标志设计在道路交通中占据重要地位，是维护交通安全，使交通变得井然有序，减少交通事故发生的重要手段。通过借助驾驶模拟器，分析驾驶员与交通标志之间的信息交流，以此总结出驾驶员的主观感受，为交通标志的设计和放置提供大量有参考价值的数据，从而确保交通标志设计的科学性与合理性，最终达到提升道路交通安全，降低各类行车交通事故产生率的目的。
交通事故研究
驾驶模拟器可以对汽车行驶过程中的各类危险场景、交通事故进行真实模拟，能够重现诸多贴近实际驾驶的危险处境，比如醉驾、行人突然通过等紧急交通事故，而且可以更加详实地记录下受试者在一些情境下的操作过程、反应速度以及车辆技术数据，由此来研究交通事故出现前后的驾驶动作的变更和引发交通事故的诱因等。
眼动仪在道路交通安全技术中的应用
眼动仪是记录眼球运动数据的重要技术，早在二十世纪六十年代国外已经开始通过眼动分析法对驾驶员进行研究，近几年眼动仪在我国道路交通安全领域的研究也相继出现，且从研究的趋势上看，在我国利用眼动仪研究交通问题，使其成为预防和防范道路交通事故的重要方法和手段是必然的。
2018年，中国吉利汽车集团（Geely Auto Group）与瑞典Smart Eye公司合作，利用Smart Eye公司的人工智能（AI）驱动驾驶员监控（DMS）技术，共同合作研发一系列高端汽车安全系统。
通过研究眼睛、脸部和头部的移动，Smart Eye公司的技术有助于了解吉利汽车司机的注意力状态、注意力是否集中，以及是否在开车上路时打瞌睡。该技术的目的是在有风险的交通情境下，理解并协助驾驶员采取相应的行动。世界上绝大多数交通事故都是因驾驶员注意力不集中或受伤而造成的，如使用移动设备、与其他乘客闲聊或是突发疾病等。因此，Smart Eye公司研发了驾驶员监控技术，以防止交通事故并挽救生命。DMS技术将与吉利的第3级ADAS（高级驾驶员辅助系统）系统配合使用并增强其功能。
驾驶人因测试设备Smarteye
随着眼动仪技术的不断精进，高精度和轻便的眼动仪将对道路交通安全的研究更有利更有效。
三维运动捕捉在道路交通安全技术中的应用
三维运动捕捉系统是在三维空间中全面记录物体运动的技术设备（点击查看三维动捕详解：干货|一文详解三维运动捕捉技术），能在不同环境下采集车辆或其零部件的位置移动和动态方向的数据，可用于汽车行业不同的研发领域。
在悬架装置测试中，动作捕捉系统可以用于测量车轮和车身的运动。所提供的实时数据可以准确描述不平坦路面对汽车各部件性能的影响。在人体工学研究方面，动作捕捉技术还可以用于优化车辆中驾驶员座椅的设计。
汽车行驶轨迹与姿态测试
更重要的是，三维运动捕捉能够为无人驾驶研究提供技术支持，运动捕捉系统可提供精确数据，以验证激光雷达、雷达等多种传感器的准确性，并有助于在复杂状况中提高性能，例如从道路到室内环境的过渡。同时，三维运动捕捉系统能生成3D实时反馈“地面实况数据”，这对确定为无人驾驶提供动力的各种技术是否能单独、和谐地工作至关重要。创造性地使用像动作捕捉这样的技术可以让研究人员更快地让无人驾驶技术落地实施，并与其他车辆与人实现和谐共存，让我们的道路更加安全。
世界领先的光学运动捕捉系统供应商Qualisys就已经为多个用户提供车辆行驶轨迹和姿态测试解决方案，包括宝马、沃尔沃和瑞典Zenuity。
以上技术在道路交通领域中的应用为研究人员对道路交通安全的研究提供了新方法，为研究预防和减轻交通事故提供了新手段。不可否认的是这些技术在实际应用中，还存在着很多的问题，但相信随着科学技术的不断发展，随着相关设计人员不断地深入研究优化，这些前沿技术将会愈发成熟，从而使道路交通安全的研究更有力更有效。
