尽管汽车制造商和其他相关方花费无数时间测试车辆安全性，但在没有真实世界研究的情况下，能做的事情终究有限。以《消费者报告》的紧急操控测试为例：没错，它们看起来确实非常有趣。但大多数人日常通勤时，并不会花太多时间在橙色交通锥之间穿梭绕行。
诚然，一些安全数据可以通过事后碰撞分析（这类分析会纳入联邦报告）来获取，而你的汽车"黑匣子"——事件数据记录器——也能提供非常短暂的数据快照。然而，这仍然只是全貌的一部分。所有这些不足之处，也解释了为什么弗吉尼亚理工大学交通研究所2005年的项目——"百车自然驾驶研究"——如此重要。
这项为期一年的研究是同类中的首次，并且经过精心设计，力求让参与者感到尽可能自然。例如，大多数驾驶员开的是自己的车——该研究确实为部分人提供了免费租赁车辆。但无论如何，每辆车都配备了一系列车辆传感器和摄像头，旨在收集数据的同时不干扰驾驶员的注意力。研究人员也没有试图控制行为：驾驶员只是像往常一样正常驾驶。
结果收集了近42,300小时的数据，涵盖了241名驾驶员约2,000,000英里的驾驶里程，其中109人被视为主驾驶员。当然，与研究设计同样重要的是其研究结果。
该研究的结果至今仍指向令人担忧的领域。毕竟，最重要的发现之一或许就是驾驶员注意力对保持安全有多么关键。在这项研究之前，专家们普遍认为，未能注意道路因素约占所有碰撞事故的25%。然而，"自然驾驶研究"表明，驾驶员注意力不集中与约93%的追尾碰撞、约80%的所有碰撞事故以及约65%的"接近碰撞"情况有关。为了展示自然数据收集与传统方法的差异，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）于2026年4月发布的2024年数据显示，分心驾驶仅占当年所有警方报告碰撞事故的12%。
这种漏报的可能性在今天尤其具有现实意义，因为自疫情以来，智能手机的使用量上升且从未回落。现在，同一份NHTSA数据指出，2024年所有致命碰撞事故中有8%受到分心驾驶的影响，而在这些事故中，有14%的具体分心因素是手机。问题是，这个数字真的准确吗？美国国家安全委员会对此表示怀疑。在一份关于准确报告碰撞统计数据难点的报告中，该委员会表示："有强有力的证据表明，碰撞事故中驾驶员使用手机的情况被低估，导致对这一公共安全威胁的严重程度被大幅低估。"
在比较年轻和年长驾驶员时，VTTI的研究还带来了更多惊喜。如今普遍的看法是，年长驾驶员在路上更容易犯某些危险的错误。然而，自然研究的结果却显示，他们在某些方面比年轻驾驶员做得更好。例如，从参与次要任务到在受损状态下驾驶等"判断失误"，在年龄最小的驾驶员群体中比在年长群体中更为常见。
这很可能引出了第二个与年龄相关的发现：随着驾驶员年龄增长，碰撞和接近碰撞的发生率会下降。将数据分为18至20岁一组和35岁及以上一组，前者的发生率是后者的四倍。事实上，国家安全委员会（NSC）自己的数据显示，在涉及车辆碰撞的持证驾驶员中，65至74岁的人群占7.6%，而同一人群在所有持证驾驶员中所占的比例实际上要大得多——达到13.6%。
那么，年长驾驶员真的比我们想象中更安全吗？不一定。尽管处理的年龄段略有不同，但美国公路安全保险协会/公路损失数据研究所（IIHS-HLDI）提醒我们，70岁及以上的驾驶员每英里致命事故率高于中年驾驶员。其绝对数字较低是因为年长驾驶员减少了行驶里程。
"百车研究"也开始提高了人们对疲劳驾驶危险的认识。根据该研究，当时典型的数据库显示，约2%至4%的碰撞事故涉及疲劳驾驶员——而自然研究则指出，疲劳是12%的碰撞事故和10%的接近碰撞事故中的一个问题。当你的公路旅行大部分是在漫长的高速公路上时，这种风险尤其显著，但睡眠不足几乎在任何速度下都可能导致问题。
这是因为过度疲劳影响思维的方式与过量饮酒非常相似。确切地说，美国职业安全与健康管理局（OSHA）告诉我们，连续17小时不睡觉相当于血液酒精浓度为0.05。根据托莱多大学的说法，在这个阶段，你可能会感到"微醺"或"头晕"，并可能出现推理能力受损。连续清醒一整天——24小时——则相当于血液酒精浓度为0.10。提醒一下，全美范围内法定醉酒驾驶的血液酒精浓度上限通常被认为是0.08。
你还应牢记，疲劳驾驶是另一个极有可能被低估的因素。碰撞调查人员很难确定疲劳在多大程度上导致了特定事件。
另一个成果是自然驾驶研究的增加，而提出"自然驾驶"这一术语的VTTI在其中发挥了领导作用。亮点包括支持第二战略公路研究计划（SHRP2）。该计划旨在研究驾驶员行为如何影响交通安全，它采用自然主义方法收集数据，跟踪了超过3,100名参与者，完成了3,300万英里的行程，共计140万小时的驾驶时间。其成果包括2018年发布的SHRP2数据库，该数据库至今仍对研究人员开放。
除了像SHRP2这样的大型项目外，VTTI还逐渐将其方法应用于更具针对性的主题。正在进行的"雏菊研究"（Daisy Research Study）就是一个例子。其重点是研究驾驶员如何与六种特定车辆中的高级驾驶辅助系统进行交互。确切地说，参与者仅限于福特Mach-E、本田CR-V、起亚Sportage、斯巴鲁Outback、特斯拉Model 3或经济高效的丰田Corolla Cross等较新车型的车主。
VTTI并非孤军奋战。成立于2015年、与麻省理工学院交通与物流中心相关联的先进车辆技术联盟（Advanced Vehicle Technology Consortium）也是该领域的主要参与者。它既开展自己的自然驾驶研究（参与者驾驶自己的汽车），也运行一个单独的项目，在该项目中，驾驶员会获得项目提供的车辆。
Comments (0)