世界の自動運転事故を比較し、そのデータと真実を明らかにした

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最近起きた自動車事故は、被害者の身元が明らかになったこと、運転支援技術の台頭と普及、中国の有名自動車会社の存在などにより、各界の注目を集めるニュースとなり、話題は依然盛り上がっている。

議論の中でも、「責任が運転支援にあるか、自動運転にあるか」という議論が最も激しいのは間違いない。

SAE の自動運転レベルの分類によれば、L0 ～ L2 は「運転支援システム」、L3 ～ L5 は「自動運転システム」です。

このうち、自動運転業界では「運転者支援システム」を一般的に「運転支援システム」と呼んでいます。

この事故では、多くの人が自動車会社の不適切なマーケティング手法と未熟な運転支援技術に事故の責任があると考えている。一部のメディアは、依然として安全でない運転支援により、自動運転に対する法的規制が強化され、技術的に実現が困難になる可能性があるとみている。

多くの業界関係者は、Leifeng.comに対し、関係部門は単一の事故を理由に標的型政策を導入することはないと語ったが、業界関係者は、自動運転に関わる事故が繰り返されると、自動運転に対する一般大衆の寛容度や認識が歪む可能性があることを認識していない。

ブラウザを開いて「自動運転」を検索すると、自動運転に対する懸念を表明するコメントが多数見つかります。偏った誇張された報道により、自動運転は世間の目には危険な状態に包まれている。

Leifeng.com は、実際のデータ、技術原理、業界の動向を組み合わせて、自動運転では運転の安全性を 100% 保証することはできず、事故が発生する可能性はあるが、全体的な安全性は人間の運転よりも高いと合理的に述べています。

自動運転は人間よりも安全

ミシガン大学交通研究所の報告書のデータによると、平均して世界中で10万人あたり約18人が交通事故で亡くなっており、世界平均の交通事故死亡率は0.018%です。

実際、従来の交通事故の大部分は回避可能です。

ボルボは1968年からトラックの事故を調査しており、2017年に欧州交通データレポートを発表した。この報告書では、過去 50 年間のヨーロッパにおける従来の事故の種類と原因を分析しています。

報告書は、従来の交通事故を引き起こす主な要因として、人的要因、環境要因、車両要因の3つがあると指摘している。そのうち、環境要因と車両要因はそれぞれ30％と10％を占めるに過ぎず、大部分の要因は人為的要因でした。

交通安全を改善するための4つの提案のうち、3つは運転者を対象としています。

自動運転について見てみましょう。

複数のセンサーを統合することで、自動運転車の知覚能力は人間をはるかに上回り、死角や視界の不明瞭さによる事故を回避できます。

自動運転車には一般的に、ライダー、ミリ波レーダー、車載カメラなど数十個のセンサーで構成される認識システムが搭載されており、車体の周囲360度の物体を検知することができます。

第二に、自動運転車が最初に設計されたとき、そのシステムはいかなる状況でも交通規則に違反しないように設定されており、違反による交通事故をある程度回避することができます。

2020年上半期の道路交通事故統計によると、主な交通事故の原因となった違反行為は、譲り合いの怠り、スピード違反、無免許運転、逆走、飲酒運転の5つだった。

統計によると、世界中で毎年約125万人が交通事故で亡くなっており、これは世界中で毎日3,500人が交通事故で亡くなっている計算になります。スピードの出し過ぎや車間距離の取り過ぎが、頻繁に起こる致命的な交通事故の主な原因となっている。

上記の要因を排除した後、自動運転車は運転の安全性を大幅に向上させることができます。

一般に信じられていることとは反対に、自動運転の安全性は徐々に人間の運転手よりも高くなるでしょう。自動運転が確立される前提は、人間よりも安全であることです。自動運転が将来の移動において最終的に勝利するための重要な指標もまた、人間よりも安全であることです。

2016年、バージニア工科大学交通研究所は、2010年から2015年までのウェイモの自動運転車の路上テストデータと事故データを調査した。結果によると、従来の自動車は走行100万マイルあたり約4.2件の事故が発生しているのに対し、ウェイモの自動運転車では100万マイルあたり約3.2件の事故が発生している。しかし、過去6年間に自動運転車群で報告された17件の事故は、ほぼすべて人間が運転する車両がグーグルの自動運転車と衝突したことが原因で、すべて受動的な事故だった。

全体的に、完全自動運転に最も早く参入した企業の一つとして、Waymo の自動運転車の事故率は当初から従来の自動車よりも低くなっています。

2019年以来、世界中の何百もの自動運転企業が世界中の道路で自動運転車のテストを行っている。その中で交通事故を起こしたことが知られているのはWaymoとUberだけだ。

ウェイモは昨年10月、2019年から2020年の最初の9か月間、フェニックスで行われた自動運転車のテスト走行距離と衝突データを自主的に公開した。 2019年1月から12月までの間に、ウェイモのテスト車両は610万マイルを走行した。 2020年の初め以来、同社の完全自動運転車は65,000マイルを走行した。

データによれば、同社の自動運転車は昼夜を問わず、ほこりや大雨などの環境下で、車両、歩行者、自転車など他の道路利用者との「接触事故」を47件起こした。そのうち、実際の事故は18件、シミュレーションテストでは衝突寸前の事故が29件発生した。報告書はまた、衝突事故のほとんどが運転手と歩行者の双方に過失があり、事故で「重傷や生命を脅かす負傷」は出ていないと指摘した。

自動運転車は、事故を積極的に回避する点では人間の運転手よりはるかに優れていると言えます。

マッキンゼーは業界の専門家数十人にインタビューし、自動運転車が普及すれば交通事故が90％減少し、交通事故による損害と医療費が年間1900億ドル削減されると予測するレポートを発表した。

アメリカの国家道路交通安全局はかつてテスラについて調査を行い、運転支援システムを搭載してから車両の事故率が約40％減少したことを発見した。

テスラはレベル2レベルの運転支援機能しか備えておらず、高度な自動運転とは言えないが、これを通じて自動運転の潜在的な影響を垣間見ることができるかもしれない。

運転支援はなぜ安全上のジレンマに陥っているのでしょうか?

自動運転の全体的な事故率は従来の車両よりも低いことが、さまざまな技術とデータによって証明されています。しかし、なぜ最近、特定の自動運転機能を備えた車両が事故を頻繁に起こし、安全上のジレンマに陥っているのでしょうか。

現在の自動運転技術はまだ未熟であり、自動運転を支える部品のコストが高いことは否定できません。これらすべての要素を考慮すると、完全にハンズフリーの自動運転車が量産されるまでには、しばらく時間がかかるでしょう。

しかし、自動運転車は業界、さらには政府からも自動車開発の究極の形としてほぼ認識されつつあります。

今年2月10日、国家発展改革委員会、工業情報化部、公安部、交通運輸部など11の国家省庁・委員会が共同で「インテリジェント車両イノベーション・発展戦略」を発表し、2025年までに条件付き自動運転車の大量生産と特定環境下での高度自動運転車の商用化を実現する計画を提案した。

条件付き自動運転車と高度自動運転車は、それぞれ L3 自動運転車と L4 自動運転車を指します。

しかし、スマートカーが運転支援から自動運転へと進化し、運転権が人間から機械に移ると、技術的な限界などにより、自動運転システムと人間のドライバーが混在した運転が行われるようになり、長期的にはそれが当たり前になるでしょう。この段階はアシスト運転と呼ばれます。

人間のドライバーが運転支援システムの使用中にそれをますます受け入れるようになると、運転支援システムが高度な自動運転機能に到達したと誤って信じるようになるかもしれません。運転支援能力の過大評価とそれに伴う不適切な操作が、関連する交通事故の増加につながり、最終的には同済大学自動車工学学院の朱希燦教授が指摘した「不気味の谷」効果に陥った。

現実には、未知で危険なシナリオは常に存在し、完全自律走行車であってもすべてのシナリオに完全に対処することはできません。

現在、運転支援システムはまだ新しいものであり、交通事情も独自のため、メディアは短期間で関連する事故を攻撃し、集中的かつ危険を訴える報道によって、運転支援システムに対する国民の信頼はさらに低下しています。

技術の改善が必要であるという事実から始まり、さまざまな要素が雪だるま式に絡み合い、運転支援システムは、それ自体の限界と外部からの監視により、安全の牢獄に閉じ込められています。

しかし、今後数年間は、運転支援が依然として移動の主な手段であり、自動車会社は運転支援機能を備えたスマートカーを主なビジネスモデルとして頼りにするだろう。

運転支援の安全性に関するジレンマに対応して、一部の自動車会社は、所有者への教育、運転の安全性の監視、ドライバーの安全を確保するためのリマインダーの強化などの対策を講じています。

例えば、Xpeng車を初めて運転する前に、運転者はXpengの運転支援機能テストに合格する必要があり、テストに合格した後にのみXpeng車を運転することができます。

さらに、現在の多くの車種では、運転者の行動特性や安全状態をリアルタイムで検出することができます。例えば、ドライバーの疲労や注意散漫、心拍数や健康状態を検出し、音声、テキスト、アニメーションなどの方法でドライバーに安全運転を促すことができます。

運転支援から自動運転への移行が完了すると、自動運転が間もなく実現します。その時までに、自動運転車は安全な移動を実現し、移動効率を向上させるために広く使用されるようになるかもしれません。

自動運転は将来的に移動手段の主流になるかもしれない

完全自動運転がいつ実現するかという点については、業界関係者の間でも意見は分かれているものの、将来的には自動運転が移動手段の主流になるというのが一般的な見方です。しかし、このシナリオの実現には、法規制の導入、技術の成熟、部品コストの低下にかかる時間などにより、不確実性が伴う可能性があります。

現在、政府や企業を含む複数の主体が、未来の移動形態の実現を加速するために、さまざまな面で推進しようとしています。

たとえば、自動運転車の全体的な安全性を向上させ、道路上の未知のリスクを軽減するために、自動運転企業は、自動運転車の安全性とコンプライアンスの要件を満たすように車の内部アーキテクチャを変更する必要があります。

アーキテクチャの変革は自動運転を実現するためのステップの 1 つであり、車両のソフトウェアとハ​​ードウェアの安全な冗長構成が安全運転の基礎となります。

システムに複数の車載グレードのセンサーを搭載し、熱管理システム、ワイヤーハーネスエンジニアリング、電源管理システムなどを車載グレードにアップグレードすることで、部品が故障しても自動運転車が安定して走行し、乗客の安全を確保することができます。

自動運転車は工場を出荷する前に、衝撃試験、高温/低温試験、EMC試験などの自動車グレードの試験も受け、さまざまな極端な条件下でも正常に走行できることを確認します。

例えば、百度のアポロ自動運転オープンプラットフォームは、オープンソースコードから無人運転車の量産に数十万のコードを追加しており、そのうち約50％は安全性を確保するために追加されたものであり、自動運転車の安全性を根本から向上させています。

自動運転車は運転中に必然的にロングテールのシナリオに遭遇し、特定の瞬間に選択を行うことが困難になり、運転を停止する可能性もあります。この際、スタッフは「5Gクラウド運転」を通じて遠隔で自動運転車を引き継ぎ、自動運転車が現場を離れた後に運転権を返却する。

自動車の設計から実際の人物による乗っ取りまで、いくつかの対策でリスクを最小限に抑えることができます。

実際、自動運転の実現は、単一の車両の知能だけに頼るものではありません。車両と道路の連携は、安全係数を向上させるための重要な補足要素となります。

自動運転企業や通信事業者などの企業は政府と協力し、地域の道路の両側にセンサーを含むさまざまなデバイスを多数配備し、道路側の情報を収集して自動運転車両にリアルタイムで送信できるようにしている。

車両、道路、クラウド間の情報の相互作用を通じて、自動運転車の認識能力が拡張され、車両が事前に意思決定や計画を立てるための広範なサポートが提供されます。

安全性が確保されながら、さまざまな形の自動運転車が人々の仕事や生活に組み込まれつつあります。

現在、自動車メーカー各社は、完全自主研究、部分自主研究、完全アウトソーシングの3つの方法を通じて、スマートカーのL2自動運転をL3以上にアップグレードしようとしている。自動運転メーカー各社は、投資や協力を通じて、L4自動運転車の量産を積極的に推進している。両者の目的は同じで、人間のドライバーを解放することです。

その時までに、自動運転車が多数存在する道路では、道路利用者の安全を確保するため、人間が運転する車両の流れや速度が制限され、交通網の一部に限定されるか、徐々に交通網から撤退するようになることも予測できます。

現在、港湾、鉱山地帯、幹線道路、工業団地、さらには都市の主要道路などの一部の都市部では、自動運転車が人間と一緒に作業し、走行し始めています。

百度や元栄七星などの自動運転企業は、都市部の道路で有人のレベル4自動運転車両のテストと運用を開始している。

自動運転車が正式に走行する前に、車載ディスプレイ画面を通じて乗客に関連知識を普及させ、ユーザーを教育します。

自動運転旅行の体験と教育概念の同時普及を通じて、自動運転車は人々の日常生活に静かに浸透しつつあります。

運転中、車両は監視と安全警告を通じて歩行者や乗客に安全に注意するよう促します。たとえば、百度アポロが最近発表した新世代の自動運転ミニバスは、信号や音などの手段を通じて歩行者に安全の注意を促すことができます。

人々が自動運転車と関わる機会が増えるにつれ、その利便性と安全性も向上するでしょう。

人々の認識が変わり、自動運転が生活に欠かせないものと見なされるようになれば、自動運転は正式に主流の交通手段になるかもしれない。

要約する

自動運転の安全上のリスクは、技術の成熟度の限界、複雑な道路網、外部の人的要因（意図的）、緊急事態（センサー ハードウェア、ネットワーク障害など）により、非常に複雑です。そのため、理論上は自動運転による事故を100％排除することはできません。

この点について、武漢理工大学自動車工学学院准教授で東風汽車公司博士研究員の楊勝兵氏は、自動運転の事故は自動運転の発展において避けられない問題であり、シミュレーション、業界交流、相互協力、実証公園運営、公道運営などの連携を通じて事故件数を継続的に減らすことができると考えている。

自動運転の本質は、限界的な安全リスクを克服し、安全上の死角などの障害を取り除き、最終的には人間のドライバーよりも高い運転安全性を実現することにあるのかもしれません。

見通しは明るいが、道のりは険しい。世界中の自動運転企業が共同で努力すれば、上記の問題は解決されるかもしれません。

その時までに自動運転が主流となり、交通事故率は大幅に減少するでしょう。自動運転車が歩行者や荷物を安全かつスムーズに、効率的に目的地まで届けます。これが未来のインテリジェント社会の日常となるでしょう。

現在、中国の自動運転企業の総合的な技術力は世界トップクラスだ。

カリフォルニア州運輸局が発表した2019年のMPIランキングで、百度は初めてウェイモを上回り、最も業績の良い企業となった。上位10社のうち4社は中国企業だった。

中国は他の国と比べて道路交通状況が複雑で、より高度な自動運転技術を迅速に導入することができます。

高度な技術、幅広い展望、そして国家の支援により、自動運転は我が国が技術、経済、さらには国家建設において競争するための次の技術的高地になりつつあります。

しかし、事故が少ないことから、視野が狭く、自動運転がもたらす大きな可能性を見逃し、悲観的な意見を述べる人も少なくありません。

実際、テクノロジーには正しいとか間違っているとかいうものはありません。重要なのは、人々がそれをどう使うかです。

自動運転については、開発の初期段階で事故が起きたからといって、それを完全に否定することはできない。それは、本末転倒に等しい。

世界各国が自動運転技術の向上や関連産業の育成に競い合う中、自動運転の未来は加速度的に進化しています。