Das Paradox der Übernahme des assistierten Fahrens: Wie kann autonomes Fahren Abhilfe schaffen?

Autonomes Fahren = keine Unfälle?

Nach dem ersten tödlichen Autounfall von NIO, an dem ein NIO-Pilot beteiligt war, haben sich die Diskussionen über Themen im Zusammenhang mit der Sicherheit beim autonomen Fahren intensiviert und alle Beteiligten sind von einer Vertrauenskrise betroffen.

Es gibt sogar zwei gegensätzliche repräsentative Ansichten:

Eine Gruppe ist der Ansicht, dass angesichts der „Unfälle durch autonomes Fahren“ das autonome Fahren insgesamt neu bewertet werden sollte, da die technischen Möglichkeiten offensichtliche Mängel aufweisen und Menschenleben auf dem Spiel stehen. Um ähnliche Unfälle grundsätzlich zu verhindern, sollten Forschung und Entwicklung gestoppt und deren Förderung verboten werden.

Das andere Extrem betont, dass das autonome Fahren nicht für das assistierte Fahren verantwortlich gemacht werden sollte. „Echtes autonomes Fahren“ wird absolut sicher sein, und autonomes Fahren = keine Unfälle.

Eine Seite schränkt ein, die andere verteidigt.

Aber es tut mir leid, es gibt kognitive Vorurteile, und diese können die gesunde Entwicklung einer neuen Technologie behindern, die dem Land und den Menschen sowie der Menschheit nützt.

Wir sollten weder das Kind mit dem Bade ausschütten, noch autonomes Fahren mit null Unfällen gleichsetzen.

Allerdings ist es tatsächlich an der Zeit, zu den Grundlagen zurückzukehren und die historischen Probleme zu lösen, die aus der Zeit des rasanten technologischen Wachstums übrig geblieben sind.

Historische Probleme des autonomen Fahrens?

Das wichtigste Problem ist die Klassifizierung der Stufen der autonomen Fahrtechnologie und die durch übersetzte Begriffe verschärften „Missverständnisse“.

Inmitten der hitzigen Diskussion über den NIO-Unfall diskutierten Li Xiang, Gründer von Ideal Auto, Zhou Hongyi, Vorstandsvorsitzender von 360, einem Unternehmen, das in die Automobilindustrie investiert, und Shen Hui, Gründer von WM Motor, auch Fragen im Zusammenhang mit dem Stand der autonomen Fahrtechnologie.

Manche Leute sagen, dass sie als freundliche Konkurrenten „das Ganze noch schlimmer machen“, aber wenn man sich den von ihnen kritisierten „Fachjargon“ und die Initiativen zur einheitlichen Terminologie genauer ansieht, hat man tatsächlich das Gefühl, dass sie sich spontan aus einer Krise retten, in der alle in Gefahr sind.

Solange die historischen Fragen im Zusammenhang mit dem Stand der autonomen Fahrtechnologie unklar bleiben, wird sich an der aktuellen Situation des wilden Wachstums der Branche und der Verdrängung guten Geldes durch schlechtes Geld nichts ändern.

Der Kern der sogenannten autonomen Fahrtechnologieebene ist dieses Bild:

Die Ebene hier ist der „Branchenfachjargon“ von Lji.

L2 steht für Level 2, also das zweite Level.

L3 steht für Level 3, also die dritte Ebene.

Dieser Satz von „Klassen“-Standards steht in Verbindung mit einer Organisation namens Society of Automotive Engineers, abgekürzt SAE, was auf Chinesisch American Society of Engineers heißt.

Als die weltweite Forschung und Entwicklung im Bereich des autonomen Fahrens im Jahr 2014 erstmals florierte, übernahm die SAE die Führung bei der Formulierung einer Reihe von Standards auf Technologieebene für das autonome Fahren.

Ziel ist es, durch die Definition unterschiedlicher Ebenen eine zielgerichtete Entwicklung der Branche zu steuern.

Bei der Formulierung des gesamten Benotungsstandards wurden viele Einflussfaktoren berücksichtigt.

Der Kern lässt sich jedoch wie folgt zusammenfassen:

Der Grad der Einbindung von KI-Systemen in das Autofahren.

Der gesamte Standard ist in 6 Stufen unterteilt.

0, 1, 2, 3, 4, 5.

L0, die KI-Beteiligung ist am geringsten und bietet im Wesentlichen Hilfe in Notsituationen.

L5, die höchste Stufe der KI-Beteiligung, ist so hoch, dass das gesamte Fahrverhalten überhaupt keinen Menschen erfordert und wird auch als vollständig autonomes Fahren bezeichnet.

Beispielsweise sind die selbstfahrenden RoboTaxi-Taxis, von denen wir heute oft hören, oder intelligente Autos, die keine Brems- und Gaspedale sowie kein Lenkrad mehr haben, Bemühungen in Richtung L5.

Unter diesen sechs Ebenen gibt es eine wichtige Wasserscheide – L4.

Unterhalb von L4 sind menschliche Fahrer letztendlich für das Fahrverhalten verantwortlich.

Ab L4 ist das KI-System die letztendlich verantwortliche Partei.

L4 ist die Wasserscheide von Autorität und Verantwortung.

Mit anderen Worten, unterhalb von L4, egal ob L2 oder L3, handelt es sich um einen Mensch-Maschine-Co-Fahrmodus, und das KI-System bietet nur Hilfsfunktionen.

Der Unterschied besteht darin, dass die KI in L2 alles ausführt, was Sie tun, z. B. die Spurzentrierung, die adaptive Geschwindigkeitsregelung und wenn Sie den Befehl zum Spurwechsel geben und die KI auf eine Gelegenheit zum Spurwechsel wartet … alles L2. Im L2-Fall „denkt“ die KI überhaupt nicht und trifft keine proaktiven Entscheidungen.

Der größte Unterschied bei L3 besteht darin, dass KI Fahrern bei Entscheidungen helfen kann. Das einfachste Beispiel ist, dass menschliche Fahrer keine Anweisungen mehr zum Spurwechsel geben müssen.

Während der Fahrt trifft die KI Entscheidungen auf Grundlage Ihrer Reiseroute und der Straßenbedingungen und kann sogar bei den meisten Fahrverhaltensweisen auf unbefestigten Straßen wie Autobahnen und Ringstraßen helfen.

Allerdings sind es zum jetzigen Zeitpunkt noch immer Menschen, die die Hauptentscheidungen über das Fahrverhalten treffen. Daher müssen Entscheidungen in Sondersituationen und bei Notfällen weiterhin von menschlichen Fahrern getroffen werden.

Daher haben die Produkte der einzelnen Unternehmen derzeit unterschiedliche Namen.

NOA, NOP, NGP … aber im Grunde beziehen sie sich alle auf KI-Fahrassistenz in Szenarien, in denen die Straßenbedingungen relativ kontrollierbar sind, wie etwa auf Autobahnen und Ringstraßen.

Unter Berufung auf die von der SAE formulierte Terminologie und Übersetzungsbegriffe können sie tatsächlich als „autonomes Fahren der Stufe 2“, „autonomes Fahren der Stufe 3“ und sogar „autonomes Fahren der Stufe 2.5“ bezeichnet werden …

Aber letzten Endes handelt es sich bei allen um assistiertes Fahren, und die KI stellt unterstützende Funktionen bereit. Die endgültige Entscheidung über die Fahrt liegt weiterhin beim Fahrzeughalter.

Dies bedeutet auch, dass im Falle eines Unfalls für den Anbieter dieser „KI-Assistenzfunktion“ die Lücke besteht, dass „die endgültige Fahrentscheidung beim Fahrzeugbesitzer liegt“.

Das Problem besteht darin, dass autonomes Fahren selbst eine neue Sache ist und die technischen Standards noch mehr einem „Branchenjargon“ entsprechen. Den normalen Autobesitzern und -nutzern fehlt ein umfassendes Verständnis davon. Darüber hinaus sprechen Technologieanbieter mit Eigeninteressen möglicherweise nur vor dem Verkauf über „autonomes Fahren“ und nutzen dabei kognitive Voreingenommenheit, um in die Irre zu führen.

Daher gibt es Witze und Antworten wie „Automatisches Fahren vor dem Kauf, assistiertes Fahren im Falle eines Unfalls“ und „Der Besitzer hat es nicht richtig verwendet“.

Nun ist also tatsächlich ein Unfall passiert, der an den technischen Standards der SAE und Übersetzungsproblemen liegt.

Auch deshalb ist es für die Branche an der Zeit, ihre Terminologie zu vereinheitlichen – das Vertrauen der Benutzer und die Sicherheit der Regulierungsbehörden können der Herausforderung ähnlicher Vorfälle nicht standhalten.

Objektiv betrachtet ist jedoch nicht die alleinige Schuld bei SAE.

Denn als sie 2014 die Bewertungsstandards formulierten, sahen sie das ultimative Ziel von RoboTaxi, konnten jedoch nicht vorhersehen, dass sich rund um die Entwicklung der autonomen Fahrtechnologie zwei unterschiedliche Wege entwickeln würden.

Zwei große Routen für autonomes Fahren?

Tesla-Routen und Waymo-Routen.

Als die SAE erstmals Standards festlegte, handelte es sich bei diesen beiden Ansätzen lediglich um unterschiedliche Vorschläge zur Förderung des autonomen Fahrens.

Es hat noch nicht das Stadium erreicht, in dem es Früchte trägt und tatsächliche Auswirkungen hat.

Diese beiden Strecken werden grundsätzlich mit der Wasserscheide L4 umgesetzt.

Wie ich bereits sagte, stellt L4 eine Trennlinie dar, wenn es darum geht, ob der Mensch eine entscheidende Rolle beim Fahrverhalten spielt.

Unter ihnen ist Tesla der Vertreter, der hofft, von L4 und darunter auf L4 und darüber zu gelangen, was später als autonomes Fahren in Massenproduktion bezeichnet wurde.

Waymo im Google-Konzern etwa glaubt, dass nur der direkte Einstieg ab L4 dem „ursprünglichen Sicherheitsgedanken“ entspreche und hat dies später noch weiter zum vollautonomen Fahren differenziert.

Zwischen den beiden Hauptvorschlägen und -linien kam es häufig zu Angriffen und verbalen Auseinandersetzungen.

Darüber hinaus ist Google tatsächlich der Pionier und erste Anwender dieser beiden Wege.

Doch später entschied Google, dass es den Weg, der später als „Tesla-Weg“ bekannt wurde, nicht gehen könne.

Aufgrund der Strategie von Tesla geht man davon aus, dass das autonome Fahren unter der Bedingung der Mensch-Maschine-Kooperation und der Iteration der Fahrdaten kontinuierlich verbessert und schließlich von L2 auf L5 hochgestuft werden kann.

Der sogenannte „Schattenmodus“ von Tesla soll es der KI ermöglichen, im Zustand des Mensch-Maschine-Co-Fahrens menschliches Fahrverhalten zu erlernen.

Wenn die KI beispielsweise beim Fahren plötzlich auf Schwierigkeiten stößt, übernehmen Menschen die Kontrolle und meistern die Herausforderung. Dies wird vom System markiert, und dann wird das KI-Modell trainiert und lernt ähnliche Probleme, und dann wird das Modell verbessert.

Tatsächlich beweist Teslas Weg weiterhin seine Möglichkeit und Machbarkeit.

In den letzten Jahren wurden bei Teslas autonomen Fahrfähigkeiten erhebliche Fortschritte erzielt.

Darüber hinaus konzentrieren sich die Vorteile von Teslas Ansatz auf die Kosten und die groß angelegte Dateniteration.

Wo auch immer das Auto verkauft wird, beginnt dort auch sein „Straßentest“ im autonomen Fahren. Die Kernanforderung besteht darin, mehr Autos zu verkaufen und sicherzustellen, dass die Software- und Hardwarekosten der Lösung „autonomes Fahren“ im erschwinglichen Rahmen des Benutzers liegen.

Darüber hinaus gibt es in Teslas Route offensichtliche Paradoxe.

Autonomes Fahren in Massenproduktion kann einerseits in manchen Szenarien menschliche Autofahrer ersetzen, erfordert andererseits aber im Notfall die Übernahme des Fahrzeugs durch den Fahrer.

Dies erfordert von einer Person, die sich über einen langen Zeitraum entspannt, dass sie sich immer auf die Reise konzentriert.

Lassen Sie uns eine Erfahrung ändern, die mehr Menschen gemacht haben. Ablenkung ist im Unterricht erlaubt, aber wenn der Lehrer Sie auffordert, eine Frage zu stellen, können Sie sofort antworten.

Die bitteren Erfahrungen vieler Autobesitzer zeigen, dass entspannte Fahrer Videos ansehen, einschlafen und den Fähigkeiten des visuellen Wahrnehmungssystems von Tesla zu sehr vertrauen.

Wenn der Lehrer sie auffordert, Fragen zu stellen, sind sie daher oft überrumpelt.

Allerdings geht es beim Fahren auf der Straße um die Sicherheit von Menschenleben und der Preis dafür kann manchmal extrem hoch sein.

Musk sagte zuvor, dass es für Autobesitzer kein Zurück mehr gebe, wenn sie erst einmal autonom fahren.

Es wurde beklagt, dass manche Autobesitzer wirklich „nicht mehr zurück können“.

Und Tesla ist kein Einzelfall dieses Paradoxons.

Solange es sich um einen Mensch-Maschine-Co-Fahrzustand handelt, kann man nicht von allen Fahrern verlangen, sich auf einer Seite zu entspannen, während die andere Seite jederzeit übernehmen kann.

Der Mensch war schon immer der unsicherste Faktor im Fahrverhalten.

Gerade aufgrund dieser Einsicht in die menschliche Natur und das „Paradoxon“ ergriff Google (Waymo) die Initiative, änderte seinen Kurs und beschloss, den schwierigeren Weg des vollständig autonomen Fahrens in Angriff zu nehmen.

Als Pionier dieser Welle des kommerziellen autonomen Fahrens in der Welt hoffte Google zunächst, ein Mensch-Maschine-Co-Fahrsystem zu entwickeln, um das endgültige Ziel von L5 von RoboTaxi schrittweise zu erreichen.

Doch später in der Entwicklungs- und Testphase stellte sich heraus, dass es keine wirkliche Sicherheitsgarantie gibt, solange der größte unkontrollierbare Faktor bei Fahrentscheidungen – der Mensch – existiert.

Zu dieser Zeit wurde das Forschungs- und Entwicklungssystem immer perfekter und die Zahl der Übernahmen von Testwagen nach ihrer Markteinführung wurde immer geringer, was dazu führte, dass einige Ingenieure einfach auf den Rücksitz flohen …

Also begann Google, den Weg für autonomes Fahren zu überdenken.

Denn Google hatte ursprünglich die Absicht, massiv in autonomes Fahren zu investieren, um durch stabiles und geschicktes KI-Fahren das allgemeine Fahrniveau des Menschen zu verbessern und eine große Zahl von Verkehrsunfällen effektiv zu reduzieren.

Sicherheit ist sowohl der Ausgangspunkt als auch das endgültige Ziel.

Wenn es jedoch unmöglich ist, die Gesamtsituation hundertprozentig zu kontrollieren, kann es, selbst wenn einem verantwortungslosen menschlichen Fahrer ein relativ ausgereiftes KI-Fahrsystem anvertraut wird, aufgrund des übermäßigen Vertrauens des Fahrers und seiner Unfähigkeit, in Extremszenarien effektiv die Kontrolle zu übernehmen, letztendlich zu einem Sicherheitsunfall kommen.

Natürlich gibt es auch ein Sprichwort, dass „Unfälle“ auch der Prozess der Fehlerbehebung im KI-System sind.

Aber ist es nicht zu grausam und rücksichtslos, das autonome Fahren auf diese Weise zu fördern, wenn der Erfolg eines Generals auf Kosten vieler Menschenleben geht?

Google ist also nicht ohne Grund Google, sie haben sich für den schwierigeren Weg entschieden:

Direkt L4.

Den Menschen, der für Unsicherheit steht, direkt aus dem Fahrersitz drängen. Die endgültige Produktform ist RoboTaxi.

Daher wird diese direkte L4-Route als Waymo-Route bezeichnet.

Dabei handelt es sich zunächst um einen Weg, bei dem zunächst Tests auf der Straße durchgeführt werden und der dann, nachdem ein ausgereiftes und ausreichend sicheres System etabliert ist, in die Massenproduktion und den kommerziellen Einsatz übergeht.

Die Vorteile dieser Route liegen auf der Hand. Sicherheit steht an erster Stelle, Kosten haben keine hohe Priorität. Zur Gewährleistung der Sicherheit kann eine möglichst redundante Sensorlösung eingesetzt werden – schließlich wird das Auto nicht an die C-Seite verkauft.

Doch auch die Nachteile liegen auf der Hand. Es kann nicht so schnell vorangetrieben werden und auch die Geschwindigkeit der Kommerzialisierung und Skalierung ist stark begrenzt.

Auf der Waymo-Route müssen sämtliche Forschungs- und Entwicklungs- sowie Implementierungskosten selbst getragen werden, und eine Rentabilität im großen Maßstab ist noch weiter entfernt.

In den letzten zwei Jahren erlebten Tesla und Waymo auf dem Kapitalmarkt eine polarisierte Behandlung.

Der Marktwert und der Aktienkurs von Tesla sind weiter gestiegen, während die Bewertung von Waymo wiederholt gesenkt wurde.

Und in diesem Prozess des Wachstums und Niedergangs hat sich auch ein dritter Weg herausgebildet:

Kreuzfahrtroute.

Um es ganz klar auszudrücken: Es handelt sich um den „Fusionsweg“, bei dem Waymos „autonome Fahrtechnologie L4“ unter Berücksichtigung der Kosten in Serienfahrzeugen eingesetzt wird.

Kurz gesagt: Einerseits sehen wir die Leistungsfähigkeit der „Dateniteration“ der Tesla-Route und andererseits hoffen wir, durch die Waymo-Route die Sicherheit zu erhöhen.

Doch solange wir uns nicht vom Modell des „Mensch-Maschine-Co-Fahrens“ verabschieden, werden das Paradox der menschlichen Natur und die Frage der Zuweisung von Rechten und Pflichten niemals beseitigt werden können.

Sicherheitsrisiken lassen sich nicht vollständig ausschließen.

Die Frage ist also: Wenn autonomes Fahren zum jetzigen Zeitpunkt das Sicherheitsproblem nicht grundsätzlich lösen kann, warum sollte es dann entwickelt werden?

Oder so viel Geld ausgeben und so viele günstige Maßnahmen ergreifen, um die Entwicklung zu unterstützen?

Autonomes Fahren bedeutet nicht, dass es keine Unfälle gibt, aber nur autonomes Fahren kann Unfälle grundlegend reduzieren

Ja, es gibt eine idealistische Ansicht, die besagt:

Entwickeln Sie autonomes Fahren, um Verkehrsunfälle weltweit zu vermeiden.

Das ist richtig, aber auch nicht richtig.

Ja, denn wenn der Idealzustand tatsächlich erreicht wird und alle Autos auf der Straße selbstfahrende Fahrzeuge sind, gibt es möglicherweise keine Verhaltensweisen wie „Einscheren“, „unzivilisiertes Fahren“ und „illegale und verkehrswidrige Fahrweise“ mehr. Jedes Auto wird zivilisiert sein, jedes Auto wird sicher und souverän auf der Straße fahren und die Verkehrsordnung wird so geordnet sein wie ein automatisiertes Fließband.

Der Grund, warum es falsch ist, liegt darin, dass diese idealisierte Sichtweise nicht den Gesetzen der Mathematik und Technologie entspricht.

Im Wesentlichen handelt es sich beim autonomen Fahren und maschinellen Fahren um ein Computerproblem und noch mehr um ein mathematisches Problem. Bei diesem Problem gibt es immer einige subtile Variablen, die es unmöglich machen, dass die Wahrscheinlichkeit eines Unfalls völlig Null ist.

Hinzu kommt, dass angesichts der komplexen Langzeitszenarien und Bedingungen, mit denen autonomes Fahren konfrontiert wird, die Wahrscheinlichkeit von Unfällen nicht bei Null liegen kann.

Daher stimmt die Aussage „autonomes Fahren = keine Unfälle“ nicht und niemand kann dies garantieren.

Dennoch bietet autonomes Fahren immer noch eine höhere Sicherheit und ist derzeit die grundlegendste Möglichkeit, Verkehrsunfälle durch Menschen zu vermeiden.

Wie ist der aktuelle Stand der Verkehrssicherheit, wenn menschliche Fahrer die Hauptrolle spielen?

Laut den Daten des 9. Weltverkehrssicherheitstages im Dezember letzten Jahres sterben in China, wo die Zahl der Kraftfahrzeuge 360 ​​Millionen übersteigt und die Zahl der Kraftfahrzeugfahrer 450 Millionen erreicht, jedes Jahr Zehntausende Menschen bei Verkehrsunfällen.

Um es intuitiver auszudrücken: Im Durchschnitt stirbt alle 8 Minuten ein Mensch bei einem Verkehrsunfall.

Laut den von der WHO im Jahr 2018 veröffentlichten Daten liegt die Zahl der Verkehrstoten weltweit bei 1,35 Millionen pro Jahr. Das bedeutet, dass alle 25 Sekunden ein Mensch im Straßenverkehr stirbt.

Unter ihnen ist die Hauptursache für Verkehrsunfälle der größte Unsicherheitsfaktor: der menschliche Fahrer.

Statistiken zufolge sind sowohl in China als auch im Ausland die zehn häufigsten Verkehrsverstöße, die zu Unfällen führen: Nichtbeachten der vorgeschriebenen Vorfahrt, Geschwindigkeitsüberschreitung, Fahren ohne Führerschein, Fahren unter Alkoholeinfluss, Nichteinhalten des Sicherheitsabstands zum vorausfahrenden Fahrzeug, Fahren in die falsche Richtung, Missachten von Verkehrssignalen, Fahren unter Alkoholeinfluss, unerlaubtes Überholen und unerlaubtes Aufeinandertreffen.

Gleichzeitig gibt es auch Verkehrsverstöße wie Trunkenheit am Steuer, „dreimal zu schnelles Fahren und einmal übermüdet“ und das Überfahren einer roten Ampel.

Werden sie jedoch durch KI-Fahrer ersetzt, werden diese versteckten Gefahren und Faktoren grundsätzlich eliminiert.

KI-Fahrer werden nicht mit denselben Problemen konfrontiert sein wie menschliche Fahrer, wie etwa Fahren aufgrund von Müdigkeit, Fahren unter Alkoholeinfluss, Fahren aufgrund emotionaler Belastungen oder verschiedene gefährliche und unzivilisierte Fahrverhalten.

Es hat auch Vorteile, die der Mensch nicht „im großen Maßstab reproduzieren“ kann. Die Entwicklung eines KI-Veteranenfahrers bedeutet, dass Hunderte von „KI-Veteranenfahrern“ bereit stehen. Dementsprechend kann der Mensch auf seinem Weg vom Fahranfänger zum erfahrenen Fahrer die lineare Zeit und die Strapazen auf der Straße nicht vermeiden.

Seien wir also ehrlich. Zwar kann autonomes Fahren nicht garantieren, dass es weltweit keine Unfälle mehr gibt, es kann jedoch den größten Unsicherheitsfaktor im Straßenverkehr ersetzen und wird den Verkehr definitiv sicherer machen.

Darüber hinaus gibt es einen weiteren Datensatz zum Vergleich.

Unter den in Serie produzierten autonomen Fahrstrecken weist Tesla die höchste Unfallrisikorate auf und es gibt fast keinen Ort, an dem man sich verstecken kann, wenn ein Unfall passiert.

Einige Leute sind neugierig und haben die durch Tesla und AutoPilot verursachten Unfälle und Opfer gezählt.

Statistiken zeigen, dass seit dem Bekanntwerden des ersten Tesla-Unfalls im Jahr 2013 die Zahl der durch Tesla-Unfälle verursachten Todesfälle weltweit 201 erreicht hat, von denen 9 auf den AutoPiloten zurückzuführen waren.

Der weltweit einzige tödliche Unfall mit einem autonomen Fahrzeug wurde von Uber während eines Tests auf einer Waymo-Route verursacht.

Zum Vergleich: Weltweit sterben jedes Jahr 1,35 Millionen Menschen auf den Straßen.

Obwohl autonomes Fahren noch eine neue Branche ist, die sich noch in den Kinderschuhen befindet und quantitativ noch weit von einer breiten Anwendung entfernt ist, können die beiden oben genannten Datensätze und Häufigkeiten dennoch einige Hinweise auf die Situation geben.

Auch wenn autonomes Fahren also nicht bedeutet, dass es keine Unfälle mehr gibt, kann nur autonomes Fahren die Zahl der Unfälle grundlegend reduzieren.

Darüber hinaus wird heutzutage zur Verbesserung der Sicherheit immer mehr Redundanz eingesetzt.

Beispiele hierfür sind Sensorredundanz und Sicherheitsredundanz auf der Fahrzeugseite, Redundanz während des Betriebs und die höherdimensionale Redundanz, die durch Chinas schnell fortschreitende straßenseitige Infrastruktur entsteht – die Fahrzeug-Straße-Zusammenarbeit.

Mit diesen mehrfach redundanten Sicherheitsvorkehrungen wird die Unfallunsicherheit weiter gegen Null sinken, wenn das Auto tatsächlich den Zustand des „vollautonomen Fahrens“ erreicht.

Man geht davon aus, dass nach der Fertigstellung dieser Infrastrukturen sichergestellt werden kann, dass alle Fahrzeuge auf der Straße autonom fahren, dass es nicht länger zu einer Mischung aus Menschen und Maschinen kommt, die gemeinsam fahren, und dass es nicht länger eine Mischung aus von Menschen gesteuerten und autonomen Fahrzeugen gibt.

Menschliche Fahrer, der größte Unsicherheitsfaktor im Straßenverkehr, wird es nicht mehr geben.

So wie Autos die Pferdekutschen ersetzt haben, ist das Fahrverhalten der Menschen zu einer Freizeitbeschäftigung geworden, genau wie das Reiten. Handelt es sich nicht um eine ausgewiesene Straße, ist das menschliche Fahrverhalten sogar illegal.

Autonomes Fahren wird die städtischen Verkehrsnetze vollständig übernehmen.

In diesem Netzwerk sind Elektrofahrzeuge (neue Energie), gemeinsames Reisen, Fahrzeugvernetzung und Intelligenz in Reihe geschaltet.

Das Auto kann jederzeit ohne Parken verwendet werden und es wird automatisch ein Ladevorgang geplant, wenn der Akku leer ist.

Es wurden tatsächlich hohe Effizienz, Umweltfreundlichkeit, Sicherheit, geringer CO2-Ausstoß, Umweltschutz und Nachhaltigkeit erreicht. Das Auto ist tatsächlich eher ein „Nutzungsträger“ als ein „Besitzer“ geworden, und private Autos haben sich seitdem von der Bühne der Geschichte zurückgezogen.

In diesem Netzwerk können autonom fahrende Fahrzeuge auf integrierte Weise betrieben und eingesetzt werden, genau wie im aktuellen Kommunikationsbetriebsmodell.

Deshalb gibt es in der Branche auch eine unausgesprochene Ansicht: Hinter dem autonomen Fahren verbirgt sich auch ein „Standard“-Streit wie beim Thema 5G.

Denn autonomes Fahren ist keine einzelne Technologie, sondern ein System-Ökosystem, das von Grund auf und vom Einzelfall bis zur großflächigen Umsetzung aufgebaut wird.

Darüber hinaus handelt es sich hierbei nicht um ein System, das nur in einer Region oder einem Land benötigt wird, sondern um ein System, das überall auf der Welt benötigt wird.

Wer bei diesem System als Erster über eine Komplettlösung und die nötigen technischen Fähigkeiten verfügt, kann zum Standardgeber werden und die Entwicklung des gesamten Implementierungsökosystems leiten.

Aus diesem Grund nimmt das autonome Fahren einen hohen Stellenwert unter den eingeschränkten Exporten fortschrittlicher Technologien ein, für die in den USA eine hohe Nachfrage besteht.

Allerdings können die technologische Entwicklung und Iteration des autonomen Fahrens nicht von umfangreichen Daten und komplexen Szenarien getrennt werden.

Dies ist auch der entscheidende Grund, warum China bei der Umsetzung des autonomen Fahrens zunehmend seine Vorteile ausspielt.

Wir standen bereits am selben Start wie der Rest der Welt und verfügen nun über die umfassendsten und anspruchsvollsten Daten und Szenarien zu den Straßenverhältnissen.

Aus diesem Grund sollte die Entwicklung des autonomen Fahrens nicht aus Angst vor dem Ersticken gestoppt werden.

Das Kind mit dem Bade auszuschütten, führt nicht nur nicht zu einer grundlegenden Lösung des Problems, sondern führt auch Land und Volk in die Irre und hat langfristige negative Folgen.

Grundsätzlich handelt es sich beim autonomen Fahren nicht nur um eine fortschrittliche Technologie, sondern es geht auch um zukunftsweisende globale Standards und Diskursmacht wie intelligente Transportsysteme und intelligente Städte und es ist sogar eine der neuen Triebkräfte für wirtschaftliche Entwicklung und BIP.

Allerdings besteht im aktuellen Entwicklungsstadium des autonomen Fahrens hinsichtlich der Sicherheit noch Verbesserungsbedarf.

Was können wir noch tun, um autonomes Fahren sicherer zu machen?

Da das Problem nun aufgetreten ist, ist es an der Zeit, inmitten hitziger Diskussionen einen Konsens zu fördern.

Tatsächlich ist China auf regulatorischer und politischer Ebene möglicherweise bereits das vorsichtigste Land der Welt.

Insbesondere bei der bisherigen Qualifikation und Lizenzvergabe für autonomes Fahren und RoboTaxi-Tests waren die Verfahren und Prozesse viel strenger als bei der kalifornischen DMV in den USA.

Laut Chinas einzigem offiziellen Straßentestbericht zum autonomen Fahren: „Beijing Autonomous Driving Vehicle Road Test Report“, sind die Bewertungsstandards ziemlich streng.

Sowohl die Länge der öffentlichen Straßen als auch der Grad der Standardisierung sind anspruchsvoll.

Darüber hinaus wurde eine unbemannte Testverifizierung über 64.827 Kilometer durchgeführt, um die Durchführbarkeit der Testtechnologie und die Zuverlässigkeit der Testmethoden und -parameter zu bestätigen.

Auch frühere Fahrversuche zum autonomen Fahren mit Sicherheitsbeauftragten ergaben klare Anforderungen aus mehreren Bereichen, etwa zur Führerscheinerteilung und zum Betrieb.

Unter dieser Aufsicht hat Baidu Apollo, das Unternehmen mit den meisten Testkilometern in China, den Betrieb von RoboTaxi in mehreren Städten abgeschlossen und nach 14 Millionen Kilometern tatsächlicher Testfahrten auf der Straße keine Unfälle mehr verzeichnet.

Im Ausland hat Waymo im vergangenen Jahr mit der Veröffentlichung eines „Unfallberichts“ erneut einen Präzedenzfall für die Branche geschaffen.

Offengelegt wurden die Unfallsituationen während der RoboTaxi-Umsetzungsphase von Anfang 2019 bis September 2020.

Daraus geht hervor, dass von Waymos 6,1 Millionen Meilen (9,82 Millionen Kilometern) 65.000 Meilen (100.000 Kilometer) völlig unbemannte Tests ohne Sicherheitsbeauftragte sind, mit insgesamt 18 Unfällen und weiteren 29 potenziellen Unfällen, die durch das Eingreifen der Sicherheitsbeauftragten verhindert wurden.

Diese Unfälle haben jedoch zwei gemeinsame Merkmale:

Erstens war keiner der Fälle so schwerwiegend, dass eine Lebensgefahr bestand.

Zweitens gab es keine aktiven Unfälle, sondern ausschließlich passive Unfälle, die durch andere, von Menschen gesteuerte Fahrzeuge verursacht wurden.

Daher besteht beim autonomen Fahren in Richtung RoboTaxi von der Überwachung bis zum Testen immer ein datengestützter Eindruck von Sicherheit und Zuverlässigkeit.

Doch das in Massenproduktion gefertigte autonome Fahren – oder genauer gesagt das assistierte Fahren, das die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine erfordert – war bislang eine Grauzone und befand sich in einem Zustand wilden Wachstums.

Früher gab es nur moralische Standards, aber keine strengen Regulierungsgesetze.

Aber diese Zeiten gehören der Vergangenheit an.

Im Inland veröffentlichte das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie am 12. August die „Stellungnahmen zur Stärkung des Zugriffsmanagements von Herstellern und Produkten intelligent vernetzter Fahrzeuge“, die klare Bestimmungen zu den Daten und der Sicherheit intelligenter Fahrzeuge enthielten.

Am auffälligsten ist dabei das Produktmanagement für autonome Fahrfunktionen, bei dem unterschiedliche Anforderungsniveaus vor und nach der Nutzung geklärt wurden, um die Sicherheitsverantwortung der Automobilhersteller zu stärken.

Darüber hinaus ist klar festgelegt, dass die OTA für Funktionen im Zusammenhang mit dem autonomen Fahren zunächst genehmigt werden muss.

Auch im Ausland werden Unfälle im Zusammenhang mit dem Tesla AutoPilot inzwischen von US-Aufsichtsbehörden untersucht.

Damit ist auch für die noch am Rande der Schiene stehende „Massenproduktion des autonomen Fahrens“ die Phase des Wildwuchses vorbei.

Vor dem NIO-Unfall gab es jedoch Debatten und Wortgefechte zwischen den beiden großen Richtungen „vollständig fahrerloses Fahren“ und „Massenproduktion autonomen Fahrens“, und beide Seiten dachten, sie könnten alleine kämpfen.

Doch wer hätte gedacht, dass es in der Krise des Misstrauens nach dem Unfall in der öffentlichen Meinung keine einheitliche Linie gab und alle als Menschen im selben Boot galten.

Wenn es einem gut geht, geht es allen gut. wenn einer leidet, leiden alle. Dagegen kann niemand immun sein.

Ob es sich um Technologie der Stufe L handelt, ob es sich um den Weg zur Massenproduktion autonomen Fahrens oder den Weg zum vollständig autonomen Fahren handelt.

Egal ob Automobilhersteller, Zulieferer oder Systemtechnik-Player.

Es geht also nur um die Zeit.

Es ist Zeit, aus diesem Unfall zu lernen und sich der bestehenden Erkenntnis- und Vertrauenskrise zu stellen.

Und nur wenn alle Akteure zusammenarbeiten und eine Vereinbarung treffen, kann die Entwicklung sicherer und nachhaltiger werden.

Zumindest ist es Zeit für eine Veränderung. Und ich kann mit drei Dingen beginnen:

Erstens: Standardisieren Sie die Verwendung von Branchenbegriffen, vereinheitlichen Sie Ausdrücke und klären Sie die Inhaberschaft von Rechten und Pflichten.

Immer wenn Mensch und Maschine gemeinsam fahren und der Fahrer bzw. Fahrzeugbesitzer dringend die Kontrolle übernehmen muss, spricht man von assistiertem Fahren.

Andernfalls trägt im Falle eines Unfalls der Leistungserbringer die Verantwortung, unabhängig davon, ob der Fahrzeughalter die Kontrolle nicht rechtzeitig übernimmt oder nicht.

Autonomes Fahren kann nur dann gefördert werden, wenn keine zwingende Übernahme durch den Fahrer bzw. Fahrzeughalter erforderlich ist oder die Verantwortung eindeutig beim technischen Dienstleister liegt.

Zweitens müssen beim Einsatz von assistiertem Fahren in einem Fahrzeug mehrere Sicherheitsredundanzen koordiniert werden.

Es ist nicht nur notwendig, den Fahrzeugbesitzern vor der Nutzung die Vor- und Nachteile des assistierten Fahrsystems klar zu erklären, sondern auch die Zugangsbewertung und Überwachung der Funktionsbenutzer zu verstärken.

Darüber hinaus gilt es zu verhindern, dass unseriöse Autobesitzer die notwendigen Regeln zum Einschalten des „assistierten Fahrens“ leichtfertig umgehen und gefährliche Fahrverhaltensweisen an den Tag legen, etwa indem sie die Hände vom Lenkrad nehmen und unaufmerksam sind.

Darüber hinaus sollte die Überwachung des Fahrverhaltens wie DMS zum Standard für assistiertes Fahren werden, nicht nur um die Sicherheit der Autobesitzer zu gewährleisten, sondern auch um die Sicherheit anderer Verkehrsteilnehmer zu gewährleisten.

Handlungen wie die private Installation von „Cheat-Geräten“ sollten genauso behandelt werden wie gefährliches Fahren. Darüber hinaus ist es notwendig, proaktiv ein schärferes Vorgehen gegen den Verkauf von „Cheat-Geräten“ und eine gesetzliche Aufsicht zu fordern und die großen Einzelhandelsplattformen dazu zu bewegen, dagegen vorzugehen. Wir dürfen nicht zulassen, dass sich ein solches Verhalten durchsetzt, das einem Mord für Geld gleichkommt.

Drittens: Geben Sie Sicherheitsmechanismen und Daten regelmäßig und proaktiv bekannt.

Sicherheitsmechanismen können das Vertrauen in die Branche stärken und die „Sicherheits-/Unfallberichterstattung“ kann alles offener und transparenter machen. Nur wenn man sich von der Mentalität der „Angst vor Unfällen“ und der „Geheimhaltung“ löst, kann sich die Branche wirklich gesund und positiv entwickeln.

Dies ist auch ein notwendiges Mittel, um die Wissenschaft weiter bekannt zu machen und der Öffentlichkeit zu einem genaueren Verständnis der Fähigkeiten, des Status und der Phasen des autonomen Fahrens zu verhelfen.

Kurz gesagt: Angesichts der aktuellen Unfälle und der Vertrauenskrise läuten bei allen Akteuren im Bereich des autonomen Fahrens die Alarmglocken.

Wenn es uns nicht gelingt, die Sicherheit und das Vertrauen in das autonome Fahren hier und jetzt stärker zu kodifizieren und zu fördern, wird sich niemand einer größeren Krise entziehen können.

Wenn wir weiterhin endlos über Branchenbegriffe wie „assistiertes Fahren“ und „autonomes Fahren“ streiten, wenn jeder „Unfall beim autonomen Fahren“ in den Fokus der öffentlichen Meinung gerät, wenn die Akteure der Branche „übertreiben“ müssen, um nicht den Eindruck zu erwecken, hinterherzuhinken …

Wenn eine Lawine niedergeht, bleibt keine Schneeflocke unschuldig.

Es ist Zeit für alles.

Als Gewinner des Qingyun-Plans von Toutiao und des Bai+-Plans von Baijiahao, des Baidu-Digitalautors des Jahres 2019, des beliebtesten Autors von Baijiahao im Technologiebereich, des Sogou-Autors für Technologie und Kultur 2019 und des einflussreichsten Schöpfers des Baijiahao-Vierteljahrs 2021 hat er viele Auszeichnungen gewonnen, darunter den Sohu Best Industry Media Person 2013, den dritten Platz beim China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, den Guangmang Experience Award 2015, den dritten Platz im Finale des China New Media Entrepreneurship Competition 2015 und den Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018.