据悉，Waymo为了证明其自动驾驶汽车比人类驾驶的汽车更加安全，于近日创建了一个注意力高度集中的司机的虚拟代表然后在一系列模拟测试中让这个假人跟自己的自动驾驶汽车对决以此来看看哪个更善于避免碰撞。
提高安全性一直是自动驾驶汽车(AV)行业的主要预测之一。由于全球每年有数百万人死于车祸，自动驾驶汽车运营商越来越倚重这一安全案例以刺激监管机构通过立法，从而允许更多完全自动驾驶汽车上路。然而虽然这个论点表面上看起来很有说服力--自动驾驶汽车不会像人类一样喝醉或分心也不会超速或违法--但没有什么数据能证明全自动驾驶汽车比人类司机更安全。
为了给其论点提供更多的统计支持，Waymo制作了两篇新的科学论文，其将自动驾驶车辆的性能跟人类驾驶进行了比较。据悉，第一篇文章分析并模拟了车祸即将发生时的反应时间，而另一篇则提出了一种新的方法来评估自动驾驶系统避免车祸的程度。
这种新颖的方法包括建立一个人类驾驶员的反应时间和规避行动的模型，该驾驶员不会受到影响，眼睛总是看着冲突。换言之，跟会经历疲劳和分心的正常人类司机不同，这种虚拟的超人司机总是全神贯注、永远不会疲劳或分心并随时准备作出反应。Waymo称这种类型的分析是第一次。
然后，Waymo模拟了一些即将发生的不同碰撞场景，从而将NIEON司机跟自己的自动驾驶车辆进行比较。可以预见的是，这个超人司机在防止碰撞方面非常出色，其避免了62.5%的模拟碰撞并在84%的情况下降低了严重受伤的风险。
结果显示，Waymo车辆做得更好，其避免了75%的碰撞并将严重伤害的风险降低了高达93%。
Waymo的安全研究主管Trent Victor告诉The Verge：“我们的表现一直超过了人类的这一高标准。”
预测人类司机在车祸即将发生时的反应一直是几代交通安全研究人员的挑战。响应时间通常是在受控实验中测量的，受试者被指示对声音或刹车灯等刺激物做出反应。
反应时间研究的关键问题是何时“开始计时”：你从哪一点开始计算反应时间？这在自然环境中变得更加关键，因为行人和骑自行车的人并不总是以可预测的方式行事。许多确定反应时间的传统方法并没有考虑到紧迫感。他们倾向于高估司机的反应时间，假设他们在快速移动的情况下反应较慢或在缓慢移动的情况下反应较快。
但Waymo以不同的方式处理了这个问题。在其研究中，它决定在司机感到惊讶或他们的预期被打破的时候开始计时。
“在紧急事件中，司机的反应尽可能快，而他们这样做是因为他们非常惊讶，”Victor介绍道。
Waymo表示，通过利用来自更多自然驾驶研究的数据，它创建了一个超过典型驾驶员的避免碰撞的内部基准。这给了它一个新方法来评估其自动驾驶系统的性能，它称之为Waymo Driver。
此前，该公司曾试图通过模拟近十年来发生在亚利桑那州的几十起真实世界的致命车祸来衡量其自动驾驶系统的安全性。Google的分拆公司发现，在两车相撞的情况下，用其机器人引导的车辆取代任何一辆车几乎可以消除所有死亡。
不过Waymo决定更进一步。由于它不知道在这些真实世界的车祸中有多少涉及醉酒、受损或过度疲劳的驾驶，该公司决定创建一个超人司机的模型，他们永远不会疲惫或醉酒并且总能全神贯注地看着道路。通过利用其在反应时间测量方面的新基准，Waymo重新模拟了之前研究中的车祸以看看这个司机会如何反应。
超人司机的表现确实很好，但Waymo司机做得更好--有时只要比最好的人类司机更好就能完全避免碰撞。
目前还没有评估AV安全的标准方法。RAND最近的一项研究认为，在没有框架的情况下，客户最有可能相信政府--尽管美国监管机构似乎满足于让私营部门来决定什么是安全的。在这种真空状态下，Waymo希望通过公开这些数据，政策制定者、研究人员甚至其他公司可能开始承担起制定一个普遍框架的任务。
Victor表示，这两项研究都经过了同行评议并将提交给一家期刊发表。“们正在遵循科学过程的运作方式，“他说道，“因此，然后由其他人来评论并在此基础上进行研究。”