原创 智能驾驶时代通过驾驶人数据模型降低交通事故保障生命安全

各位看官，2025新春好！

2025年是智能驾驶飞跃之年，随着政策的不断完善，技术水平的提高，智驾系统的稳定性增强，大数据及大模型的建设配套，我还是想和大家一起聊聊生命安全。这不是埃隆马斯克的想法，这是速锐得自己的思考。

我们面临的问题可能不仅是智能化的问题，更是数字时代，数字经济，数字管理，生命安全等相关领域的核心问题。

首先，我们人的角色发生了变化，从驾驶员到监督者或乘客的转变。在低级别智能驾驶阶段，驾驶人仍是车辆的主要操控者，但随着智能驾驶技术等级的提升，尤其是L3及以上级别，驾驶人的角色逐渐向监督者转变。例如在高速公路等特定场景下，自动驾驶系统负责车辆的行驶操作，驾驶人只需在必要时进行干预。当智能驾驶发展到极致，实现完全无人驾驶时，驾驶人则彻底转变为乘客。也就意味着，“司机”的职业有所提升，变成了“安全监督员”，与列车相似。在传统驾驶中，驾驶人需要时刻关注路况、操作车辆，精神高度集中。而在智能驾驶时代，驾驶人的操作负担大大减轻，有更多时间和精力去享受车内的娱乐、休息或者进行其他活动，如阅读、办公等，从而获得全新的驾乘体验。

其次，就是对传统驾驶技能的依赖降低，网络上可能会消失“女司机”（所谓驾驶不善的统称），随着智能驾驶系统的日益先进，车辆能够自动完成加速、减速、转向、制动等操作，对驾驶人的驾驶技能要求有所降低。例如，在交通拥堵的城市道路上，车辆的自适应巡航控制功能可以自动保持安全车距和跟车行驶，减少了驾驶人频繁操作的需求，科技的发展就是让人变得更懒，这个核心是从有了科技这个词就开始，亘古不变的核心。但也对驾驶人提出了更高的要求。比如，驾驶人需要掌握一些新的技能，如如何与智能驾驶系统进行交互、如何理解和应对系统发出的提示和警告、如何在系统出现故障或需要人工接管时正确操作等。此外，还需要了解智能驾驶系统的功能和局限性，以便更好地使用和管理车辆。

那通过什么样的方式方法来管理车辆，管理驾驶人，关注生命安全，我们研究了一些数据及与驾驶人相关的汽车驾驶风险内容，其中就包括了如下数据及信息。

1. 车速：超速或低速行驶的风险，就每年过年的返乡过年看出，大多的事故出于超速和低速行驶，即便是无人机的监控与调度，起到的作用也比较微小，与征信挂钩，其实影响也不大，因为流量过于庞大，不同路段的投入巨大，效果也不明显，基础设施建设太重，投入巨大，可以通过OBD或者CAN数据的TBOX，强制安全上传到交通运输系统完成所有车辆的车速管理。

2. 加速度：急加速或急减速的影响，在不少的视频或者行车记录中，急加速和急减速是导致交通事故的另一种原因，我们以前在宝马汽车测试的时候，通过六轴陀螺仪，抓取径向速度和角速度，形成自己的算法，可以大概精准的判定驾驶员的加速度，可以用于参考模型的算法优化的底层逻辑。

3. 刹车频率：频繁刹车的潜在危险。特别是商用车、重型卡车，由于载重大，加速度大，在应急处理的情况下，往往无法提前预知和判断，出现了很多“来不及”的重大事故。重型车辆频繁刹车，会导致气泵压力不够，刹车片过热，刹车磨损程度高等多种事故隐患。小型汽车经常急刹急停，也容易导致事故，通过CAN总线采集刹车次数，可以有效判断驾驶行为及刹车片磨损情况。

4. 转向角度：急转弯或不当转向的风险。驾驶员本质是为了避免风险，却形成更大的风险。在行车过程中，加塞的本质存在避免风险的意图，但是也有不少的人情绪不稳定，恶意加塞，别车，导致车翻人亡。通过CAN总线的车身BCM控制单元，可以采集到99%的车辆的转向角度，结合速度，可以建立算法，提前预警，在车速可控的情况下的加塞，一般不会造成人员伤亡，重大事故都是高速行驶过程中产生的。

5. 车道偏离：车辆偏离车道的可能性，部分驾驶员是因为疲劳驾驶，大部分驾驶员是因为手机或者电话、刷视频、看信息、专注力不在驾驶，造成的交通事故。在ADAS和部分高级辅助驾驶中，通过采集汽车的车速、转向灯、挡位、方向盘转向角度等多方面的精确数据及配合前置摄像头的算法，可以给出提前的预警。目前，整个ADAS系统普遍存在的问题是容易误判、误报警，其中核心原因是，只有摄像头，摄像头的识别和算法达不到精准的要求。

6. 跟车距离：与前车距离过近的风险，主要体现在“来不及”，追尾和连环事故基本是“来不及”，因为不同车速下的刹车距离，不同车型、不同路况，都有不同，轻则连接环追尾，重则肉夹馍。

7. 疲劳驾驶：驾驶时长导致驾驶员疲劳程度不同，从体力、年龄、驾驶习惯推演的变化不同，有的50岁开8小时没问题，有的20岁开3小时就已经处于疲劳状态，特别是一些商用货运物流司机，一般都是12小时以上的驾驶时长。虽然，技术上已经通过汽车内置摄像头、晚上强制休息等政策手段控制了一部分事故，但是终究是没有一套可行的数据给到驾驶员作为参考。以前的仪表驾驶3小时会提示休息，这个在数据时代，完全可以取消不用了，因为司机根本就不去看这个信息，并不能实现自我调节。我们建议的方法是，采集点火时间和行车时长，告诉司机，已经开了多长时间，驾驶员根据自身的情况调整休息时间，同时将数据上报给交管部门，作为参考（罚款）依据。

8.天气路况条件：雨、雪、雾等恶劣天气的影响，道路质量、坡度、弯道等。

9.交通流量：高峰时段或拥堵路段的驾驶风险，根据上报的GPS位置信息，提供车辆密度与道路流量密度，优化算法和路径，降低驾驶员风险，比如开学季3个红绿灯就走半小时，这不是车主的问题，是交管系统的问题，重点时段、重点领域，可以调用“维持会临时工”维持秩序。

10. 夜间驾驶：夜间或低光照条件下的风险，这个主要针对商用车长途安全驾驶给予适当的提醒，有的路段几乎没车的情况下，更容易犯困、加速，造成事故，时间的采集可以通过RTC芯片提供的时间，也可以通过GPS授时的时间判定为夜间驾驶。

11. 酒驾或药驾：罚得不够狠。

12. 驾驶员年龄：年轻或老年驾驶员的风险，这是驾驶员的两级，要么新手，要么年长，给予关怀和重点照顾。

13. 驾驶员经验：驾驶经验不足的影响，完善驾校安全教育培训体系，通过大量的案例及分析，告诉驾驶员除了考证以外的知识、经验及培训内容。

14. 车辆类型：不同车型的安全性能差异，通过CAN总线上的车架号，大概能分别出汽车的品牌年份车型，建立大模型给出精准的性能及提前预警的差异。

15. 车辆维护：车辆保养状况对安全的影响，建议保养信息联网，比如行驶的总里程及上次保养时间。

16. 轮胎状况：轮胎磨损或气压异常的风险，这个可以通过轮胎压力、行驶里程作为判断参考，特别是节假日，可以提前给一些“粗心”的司机，在出行前做完善的检查。

17. 安全带使用：安全带是否系好，直接通过CAN总线识别安全带是否系好，交警根本不用电子眼就可以判定识别，增加非税收入。

18. 气囊状态：气囊是否正常工作，通过OBD诊断无气囊故障。

19. 交通信号：闯红灯或不遵守交通信号的风险，罚得太轻，请参考深圳标准。

20. 行人或自行车：与行人或自行车发生碰撞的可能性，罚得太轻，请参考深圳标准。

21. 事故历史：驾驶员或车辆的事故记录，罚得太轻。

你看，根据上边的《智能驾驶二十一条》这些数据有助于评估驾驶人风险，提升驾驶安全，同时也为数据大模型、交通管理提供了基础的数据参考。那么，作为奖励手段，我们需要更优秀的驾驶员提供优质的数据模型，可以通过开放智能充电接口、提供次年保费降低、智驾驶系统免费试用，部分音乐免费下载、争取一次警告不处罚的机会等多种形式，建设一个美好的交通系统。

在智能驾驶时代，通过驾驶人数据模型来降低事故风险、保障生命安全是一个复杂而系统的过程。我们需要采集从车辆的车载电脑、传感器、移动设备以及保险公司等多渠道收集驾驶人的各类数据，包括驾驶行为数据（如加速、减速、转向、刹车频率等）、行驶轨迹数据、车辆状态数据（如速度、发动机转速等）以及个人信息数据（如年龄、性别、驾驶经验等）。

把采集到的数据进行过滤与预处理对收集到的数据进行清洗，去除噪声、错误和不完整的数据，确保数据的准确性和一致性。同时，对数据进行标准化处理，以便后续的分析和建模。

驾驶风格识别：通过对驾驶行为数据的分析，识别驾驶人的驾驶风格，如激进型、保守型、稳健型等。例如，频繁急加速、急刹车的驾驶人可能被归为激进型驾驶风格，其发生事故的风险相对较高；而驾驶速度较为稳定、操作平稳的驾驶人则可能是保守型或稳健型驾驶风格，事故风险相对较低。有的部分机长级别的优秀驾驶数据，可以应用于更高级的驾驶领域，比如飞行汽车的智能驾驶。

监理危险行为模式挖掘：利用数据分析技术，挖掘出容易导致事故的危险驾驶行为模式，如超速行驶、疲劳驾驶、分心驾驶（如使用手机、注意力不集中等）等。这些危险行为模式可以作为后续风险评估和预警的重要依据。

提供风险评估模型与预测，基于驾驶人的行为特征和其他相关因素及数据，建立风险评估模型，对驾驶人的事故风险进行量化评估。模型可以考虑驾驶人的历史事故记录、违规行为次数、驾驶时长、行驶路况等因素，综合计算出一个风险得分，用于衡量驾驶人的安全风险水平。再结合车辆的实时行驶数据和外部环境信息，如路况、天气等，对驾驶人的即时风险进行预测。例如，当车辆接近学校、医院等人员密集区域，或者遇到恶劣天气条件时，如果驾驶人存在危险驾驶行为，系统可以及时发出预警，提醒驾驶人注意安全，降低事故发生的可能性。

提供个性化反馈与建议，根据驾驶人的风险评估结果和行为特征，为其提供个性化的反馈和建议。对于高风险驾驶人，可以定期发送安全驾驶提示信息，告知其存在的风险行为和改进方法；对于低风险驾驶人，可以给予一定的奖励和鼓励，如保险优惠、驾驶积分等，激励其保持良好的驾驶习惯。针对驾驶人的危险行为模式和不足之处，提供有针对性地培训和教育内容。例如，对于经常超速行驶的驾驶人，可以推送关于超速危害和交通安全法规的教育视频；对于容易疲劳驾驶的驾驶人，可以提供疲劳驾驶预防方法和休息建议等。培训方式可以包括线上课程、模拟驾驶训练、非税收入、实地教学等多种形式。

要有数据的更新与模型迭代，随着驾驶人数据的不断积累和新的安全风险因素的出现，持续更新数据和优化风险评估模型。定期对模型进行重新训练和验证，以提高模型的准确性和可靠性，确保能够及时适应智能驾驶时代的新变化和新挑战。然后对基于驾驶人数据模型的事故预防措施的效果进行定期评估，分析事故率的变化趋势、驾驶行为的改善情况等。根据评估结果，及时调整和改进预防策略，不断优化数据模型和干预措施，以实现更好的安全保障效果。

好了，说了那么多，估计也要考虑一些影响。在传统驾驶中，驾驶人对车辆的行驶安全负有全部责任。而在智能驾驶时代，责任主体逐渐向汽车制造商、软件开发商以及驾驶人本身转移。对于L2级及以下的智能驾驶系统，驾驶人仍然是主要责任方；当达到L4级及以上时，汽车生产或者汽车服务商可能需要承担更多的责任。智能驾驶的发展，给法律和监管带来了新的挑战。目前，相关的法律法规还在不断完善中，对于智能驾驶车辆发生事故后的责任认定、保险理赔等问题，都需要进一步明确和规范，而数据是重要的部分，这些数据，不再掌握在车企手中，出了事故，底层的数据不是车企说了算，不是车企后台想改就能改。

智能驾驶的普及可能会对一些传统的驾驶相关职业产生影响，如出租车司机、货车司机、自动船舶驾驶等。随着自动驾驶技术的广泛应用，这些职业的需求可能会减少，部分人员面临职业转型的压力。

同时，智能驾驶也催生了一些新兴的职业，如自动驾驶系统的测试员、工程师、数据分析师、算法工程师等。这些职业需要具备相关的专业技术知识和技能，为智能驾驶技术的发展提供支持和服务。

未来的出行方式变革，智能驾驶时代的到来，给驾驶人带来了多方面的影响，包括角色的转变、技能要求的调整、责任界定的变化以及就业结构的改变。人们需要在享受智能驾驶带来的便利的同时，积极适应这些变化，不断提升自己的能力和素质，应对出行。

我说的这一大通，肯定是有利有弊，但通过构建和优化驾驶人数据模型，可以有效识别并降低交通事故风险，保障智能驾驶时代的生命安全。这一过程不仅需要先进的技术支持，还需要跨部门合作与社会各界的共同努力。愚公移山，移开的不是山，而是搬来路，路在何方？路在脚下。