当自动驾驶技术逐渐从实验室走向城市街道，关于它与人类司机谁更安全的争论从未停止。一边是数据显示自动驾驶事故率远低于人类，另一边是质疑声不断——是技术真的更优越，还是因为路上的自动驾驶车数量太少？这场围绕安全的博弈，正在重塑我们对未来出行的认知。
### 安全数据的“罗生门”
多项研究似乎都在指向同一个结论：自动驾驶车辆比人类司机更安全。以Waymo为例，其25起最严重的事故中，有17起是由人类司机追尾自动驾驶出租车导致的，这似乎印证了人类是多数事故的始作俑者。但这样的数据真的能直接证明技术的优越性吗？
美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的调查为这场争论添了新的注脚。截至2026年，该机构已针对Waymo启动调查，收到了22起关于其自动驾驶出租车撞车或违法的报告；而特斯拉在2024年更是卷入了467起事故，造成54人受伤、14人死亡。这些数字提醒我们，自动驾驶技术并非万无一失，它依然会犯错误：开错单行道、在环岛无限循环、误判道路危险，这些场景都需要人类介入才能解决。
NHTSA对自动驾驶技术的容错率极低，毕竟这项技术仍未完全成熟。在落地初期，软件漏洞和识别错误难以避免，但监管的严格正是为了守住公众安全的底线。
### 两类“司机”的优劣势对决
自动驾驶技术已发展十余年，但真正能上路的成熟车型直到近年才出现。Waymo成立于2009年，却直到2025年12月才获得在高速公路上运营自动驾驶出租车的许可。在此之前，它的服务仅覆盖洛杉矶、凤凰城、旧金山湾区、亚特兰大和奥斯汀五个城市的城区道路。当它开始进军高速路，不少市民担忧：更高的车速是否会让致命事故的概率飙升？
目前多数自动驾驶系统仍处于L2级别，仅能实现高速领航功能，真正能完全替代人类的L4、L5级别技术尚未普及。感知技术的差异也决定了不同车型的适应能力：依赖摄像头而非激光雷达（LiDAR）的车辆，在雾天、暴雨或强光环境下容易“失明”；而LiDAR的3Dmapping技术，却能在黑暗或眩光环境中表现出人类难以企及的优势。
人类司机的优势在于感官的多样性和常识判断，面对复杂路况时能凭借经验灵活应对；但在精准度和反应速度上，LiDAR等技术又能弥补人类的不足。理想的方案或许是视觉与空间数据的结合，让机器和人类的优势互补。
### 技术故障的代价：从违规到法律追责
即便配备了LiDAR、摄像头阵列和AI决策系统，自动驾驶车辆依然会犯错。软件漏洞可能把行人误判为坑洞，传感器故障可能把车道当成路缘——这些并非假设，而是真实发生过的场景。
Waymo在奥斯汀学区的违规事件就是典型案例。2025年8月至11月，其自动驾驶出租车平均每周非法超越校车1.5次，直到收到第20次罚单、学区公开相关视频后，Waymo才宣布自愿召回部分车辆。对比同一时期该学区给人类司机开出的7000多张罚单，Waymo的20余起违规看似数量更少，但人类司机的重复违规率仅为2%，而Waymo的违规却呈持续性态势。
这种差异引发了新的法律和伦理问题：如果人类司机反复违规，会被吊销驾照；但自动驾驶车辆犯错时，工程师只能通过软件更新试图解决问题。NHTSA理论上可以吊销其运营许可，但更多时候只是处以罚款。消费者也用行动表达不满，特斯拉就曾因辅助驾驶技术引发的伤亡事件多次被起诉。
### 公众信任的困境：心理偏见与数据质疑
一项覆盖5000多人的研究显示，人们更容易关注自动驾驶车辆在事故中的责任，即便它并非过错方，也更倾向于起诉制造商。这种偏见背后，既有数据样本的问题，也有心理层面的因素。
从数量上看，2025年路上的自动驾驶车辆仅34340辆，而持证人类司机超过2.42亿，两者比例约为1:7047。如此悬殊的数量差距，让自动驾驶的低事故率显得不够有说服力。
心理层面，人类更愿意接受“有明确责任人”的事故：如果是人类司机酒驾或分心驾驶，法庭可以通过强制措施防止其再犯；但自动驾驶车辆的软件是共享的，一旦出现漏洞，所有同款车型都可能重复错误，且故障原因不像酒驾那样容易识别，这加剧了人们的不安。
更让公众疑虑的是企业上报数据的可信度。2023年Cruise公司的事故就是一个警示：一辆自动驾驶车辆拖拽被人类车辆撞到的行人超过20英尺，却在向NHTSA提交报告时刻意隐瞒了这一关键信息，最终因提交虚假报告被处以刑事罚款。这起事件虽不代表所有厂商都有恶意，但也提醒我们：对企业发布的、尤其是小样本或内部撰写的安全数据，不能全盘接受。
### 重建信任：慢下来，把安全放在首位
要让公众真正接受自动驾驶技术，车企和立法者需要踩下“加速键”的刹车，把安全放在首位，哪怕意味着暂时延缓技术落地。
引入先进的AI技术或许是破局之道：让车辆能实时做出智能、贴合场景的决策，借助边缘服务器降低延迟，实现更快速的响应。这需要前期大量投入，但长远来看能显著提升安全性。生成式AI还能以通俗易懂的语言与人类沟通，在事故发生时解释决策逻辑，让冰冷的技术多些“人情味”，缓解公众的心理抵触。
除了技术升级，严谨的模拟测试和场景训练也至关重要。越多经过同行评审、可验证的数据，越能消除公众的疑虑。随着自动驾驶车辆数量增加，更多的历史数据也能帮助我们看清技术的发展趋势，预测未来的变化。
自动驾驶的未来并非一蹴而就，它需要技术的迭代、监管的完善，更需要公众信任的建立。只有当安全不再是争论的焦点，这项技术才能真正融入我们的生活，改变未来的出行方式。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/zi-dong-jia-shi-che-vs-ren-lei-si-ji-an-quan-zheng-yi-bei
