在我担任分析师职业生涯的早期，曾经有一位同事告诉我：「统计数据只有两种类型，你查询到的和你编造的。」以这样的想法来看特斯拉(Tesla)声明的统计有效性——即如果你驾驶着一辆配备自动辅助驾驶(Autopilot)硬件的Tesla车子，那么你在交通意外中致命的可能性将大幅降低3.7倍。
值得注意的是小数点。根据目前的零伤亡总数要求来看，我可以说通用(GM)超级巡航(Super Cruise)提供的L2系统比Tesla的Autopilot更安全——或者我可以说，Autopilot和Super Cruise都还尚未涵盖足以使统计数据具有意义的里程数据。正如马克吐温(Mark Twain)所说的：「谎言共有三种：谎言、该死的谎言和统计数字。」(There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics.)
继上个月接二连三发生优步(Uber)和Tesla的交通意外之后，网络上出现了几千篇贴文和部落格文章，内容都在比较人工智能(AI)驱动的自动驾驶车和人类驾驶的种种优缺点。但让我们先厘清一点，人类驾驶虽然涉及太多起事故，但已经累积了更多的行驶里程。
然而，关于Uber和Tesla事故的评论却忽略了一个重要的比较：人类驾驶的注意力十分短暂、反应时间缓慢，但具有良好的情境感知能力；AI计算机虽然具有无限的注意力、快速的反应时间，但情境感知能力较差。如果AI软件无法理解所看到的情况并作出相应的反应，那么无论在自动驾驶车上安装几万美元的传感器和GPU都是枉然。
Uber撞人的画面以悲剧的方式突显了这个问题。因此，自动驾驶存在软件问题，而人类驾驶则有分心的问题——自动驾驶技术存在软件问题，而人类驾驶分心则是另一个问题。无论哪一项问题先解决，都是价值上兆美元的问题。
人类并不适合驾驶的重复和平淡特性。由于驾车时齐集了诸如无聊、分心和疲劳等各种因素，有些驾驶人在高速公路行驶时放心地在滑手机或观看娱乐系统，甚至是整路边开车边打瞌睡，最终超过了原本应该控制在每小时60英哩的速度而不自知。
另一项统计资料是：目前，在道路和高速公路上行驶的所有轻型车辆中，90%根本都没有自动驾驶功能或辅助驾驶功能，即也就是所谓的SAE Level 0等级。因此，与其直接跳到人工智能，Semicast更建议先让人类驾驶变成更优良的驾驶人，例如强制安装自动驾驶紧急煞车和转向(AEB/AES)以及像FotoNation等基于摄影机的驾驶监控系统等。
还有像EDGE3 Technologies和Guardian等供货商提供的售后市场解决方案，也适用于卡车和公共汽车上安装这项技术。单单这些改变就足以成为降低死亡率并使我们的道路和高速公路更安全的良好开始。更重要的是，这些技术够经济实惠，可以立即被大众市场采用，并经充份证实，没有任何责任归属问题。
美国国家运输安全委员会(National Transportation Safety Board，NTSB)曾经在2017年9月发布的调查报告——「驾驶失误、过度仰赖自动化、缺乏保障措施，导致了致命的Tesla车祸」(Driver Errors, Overreliance on Automation, Lack of Safeguards, Led to Fatal Tesla Crash)中提出许多警告，但似乎已经被遗忘或忽略了。
Semicast认为，NTSB针对Uber与Tesla交通事故的调查报告中，将会强烈建议自动驾驶测试车的安全人员必须符合适当的选择标准，以及所有的半自动驾驶车都必须强制使用驾驶人监控系统。Tesla在今年3月30日发布的贴文指出，「保障客户的安全是我们的首要任务。」
NTSB主席Robert Sumwalt强调，「要让安全成为一种价值，而不是『首要任务』(Make safety a value, not a ‘top priority’)。优先级可能会发生改变，但价值永远不变。」
（原文发表于ASPENCORE旗下EDN姐妹媒体EETimes，原文:Fix Human Driving's Distraction Problem First，Susan Hong编译）
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