人力駕駛似乎會逐漸被時代拋棄，但自動駕駛仍然問題很多。過去八個月時間里，僅蔚來汽車就發生了三起重大交通事故。最近一起事故發生于8月12日，一輛蔚來ES8撞上正在作業的工程車，目前該事件還在調查中。但車主朋友和家屬對外明確表示，在發生事故當時NOP開啟并正在使用，要求蔚來汽車公布所有的行車數據。這也給大伙提了個醒，身為用戶，探尋、知悉和掌握科技創新的“邊界”，尤其是自動駕駛的“邊界”顯得尤為重要。該如何做到?我們歸納一些方法，供參考。
做好功課再駕駛智能汽車
不管NOP、NOA，還是NGP，在車企官方介紹中，都解釋為“自動駕駛輔助”，而非“自動駕駛”。許多用戶分不清楚上述兩種的區別，在國內“L4”是技術分水嶺。達到并超過“L4”才能稱之為“自動駕駛”——雙手能夠離開方向盤。低于“L4”都只能是“駕駛輔助”。而國外與國內不同，國外將實現自動駕駛的分界點定在“L3”級。
實際上，用戶在駕駛智能汽車前都應該做好功課?；蛳蜾N售員請教或仔細看行車手冊，也可以在官方車友會里咨詢。但凡出現“輔助”這一表述，那就要提起精神，這套系統能夠做到的事或許沒有宣傳的那么美好。當前開智能汽車上路，為了保證安全，還是要將方向盤掌握在自己手中。
反復使用知曉有效性
記者體驗過蔚來NOP、小鵬NGP和特斯拉NOA。給記者最大的感受是，需要通過大量的測試才能逐漸知悉它的功能有效“邊界”;通過反復的使用、通過觀察它在各種場景下的表現，才能知道它的“有效性”。
汽車功能“有效性”的要求應該比手機高很多。傳統車企對“有效性”要求是：兩個“百萬分之一”。即，用戶每激活一百萬次，失敗率要低于一次;激活之后，每一百萬次，功能失效率要低于一次。因為“有效性”沒有達標，導致的新車推遲產出的事件比比皆是。
在一次采訪中，一位特斯拉研發工程師告訴記者，他也是通過長達三年、長距離駕駛才逐漸摸清特斯拉NOA的功能有效“邊界”。在有效“邊界”內，他可以將駕駛放心地交給NOA去操作。而任何超出有效“邊界”的操作他都還是自己來。他強調，即便激活NOA，他也不敢長時間分心去做其它事情，注意力還是集中在駕駛上。內部人士尚且如此，普通用戶更不應該將生命完全交付給電子系統，使用時候應該更加小心。
系統失效駕駛員提前接管
“普通用戶對新技術有一種傾向，開始完全不信任，一旦試過了覺得好用就會變得很信任，這時候事故就容易發生”。這是今年中，華為前高管蘇箐在公開場合上的提醒。
按照海因里希法則，每一起重大災難(死亡或重傷)發生的背后，有29起輕傷事故以及300起險情的存在。拋開概率不談，在實際駕駛中，經?？梢杂龅阶詣玉{駛輔助系統失效、退出的情形。因為，自動駕駛輔助系統的啟用，不僅取決于硬件也與算法息息相關。今年初，記者驅車從廣州前往深圳，在高速公路上，記者使用自動駕駛輔助系統行駛了65公里，其間系統失效和退出多達11次，不到6公里就退出一次。退出原因，有一半是高精度地圖沒有覆蓋該路段，另外一半是“未知因素”。
當功能失效時，系統會提前提示讓駕駛員接管駕駛權。然而，當收到系統通知的時間太短又出現險情，恰逢駕駛員走神或者手腳離開了控制單元時，會出現來不及做出補救的狀況，極容易導致交通事故的發生。
做好培訓知己知彼
需要指出的是，未來還有更多汽車企業推出覆蓋高速路、城市路的自動駕駛輔助系統。在功能上，這些系統會進一步接近“自動駕駛”。但在成熟度上，這些系統還是不足以應付復雜的交通環境，不能監測、識別所有的物體，比如樁桶靜止障礙物等。
目前，無論是蔚來NOP、小鵬NGP、特斯拉NOA，都還只是L2級自動駕駛。如果等到汽車企業所謂的L3級或L4級“自動駕駛”實現了，那放松警惕的駕駛員大概率會呈倍數增加。建議車企在消費者用車之前，對駕駛員做一次安全駕駛培訓，讓其知悉自動駕駛的“邊界”。(全媒體記者 周偉力)
