当下，自动驾驶技术正从实验室走向日常道路，SAE 2级ADAS高级驾驶辅助系统早已成为量产车标配，SAE 4级ADS自动驾驶系统也在各大城市开启规模化路测。但关于不同自动化等级车辆的碰撞安全，一直缺乏真实数据的系统性对比。
中佛罗里达大学的研究团队，基于1001起ADAS车辆碰撞、548起ADS车辆碰撞的真实多源数据，首次全方位对比了两类系统碰撞的伤害严重程度及核心影响因素，为我们揭开了不同自动驾驶等级的安全面纱，也为车企技术优化、政策制定者监管规范提供了最真实的现实依据。
1、先搞懂：ADAS和ADS，到底不是一回事
想要理解两类系统的安全差异，首先要明确二者的核心定位，这也是它们碰撞特征截然不同的根本原因，二者均属于车辆自动化系统，但在技术架构、使用场景、人为参与度上有着本质区别。
ADAS是SAE 2级高级驾驶辅助系统，核心关键词是辅助，它依托自适应巡航、车道保持、自动紧急制动、车道偏离预警等功能，为驾驶员减负、提升驾驶安全性，但全程需要驾驶员保持专注，随时接管车辆，其设计初衷就是适配高速公路这类路况简单、车流规律、行驶速度稳定的场景，目前已大规模普及在各类量产车型中。
ADS是SAE 4级自动驾驶系统（SAE 3级系统提示时需要驾驶员接管），核心关键词是自主，它搭载了更先进的传感器和算法，能在特定的城市环境下实现完全自主驾驶，无需人类驾驶员干预，设计目标是应对交叉口、城市街道、人车混行这类复杂路况，不过目前仍处于测试阶段，车辆全程由专业测试驾驶员值守，应对突发状况。
简单来说，ADAS是帮人开车，离不驾驶员的主导；ADS是替人开车，人类仅作为后备保障，二者的设计初衷和应用场景的差异，直接导致了后续碰撞特征、伤害程度的显著分化。
2、1549起真实碰撞：ADAS和ADS的碰撞特征，反差巨大
研究团队整合了美国国家公路交通安全管理局NHTSA、加州机动车管理局CADMV、OpenStreetMap地理数据、OpenWeatherAPI气象数据等多源信息，经过地理空间验证、人工核查修正、时空去重等多轮数据清洗，形成了高质量的碰撞数据集，仅从基础的描述性分析，就能清晰看到ADAS和ADS碰撞的核心差异，且每一项差异都与系统的设计初衷高度契合。
碰撞位置：高速VS城市，各占“主场”
67%的ADAS碰撞都发生在高速公路，而94%的ADS碰撞集中在城市环境——其中48%在道路交叉口，46%在城市普通街道。这一结果直接印证了两类系统的设计和应用定位，ADAS的技术优势在高速路况，而ADS的测试和应用核心在城市复杂路况，但也正因城市路况的复杂性，让ADS面临着更多样的碰撞场景。
行驶车速：高速行驶VS低速运行，极端反差
车速是影响碰撞伤害的关键因素，而ADAS和ADS的碰撞车速呈现出极端反差：80%的ADS碰撞发生在≤20mph（约32km/h）的低速状态，而仅13%的ADAS碰撞处于该车速区间，绝大多数ADAS碰撞都发生在中高速行驶过程中，这也为二者后续的碰撞伤害程度差异埋下了关键伏笔。
操作主体：普通消费者VS专业测试员
操作主体的差异，也是影响碰撞结果的重要因素。ADAS作为量产车的标配功能，98%的碰撞都是由普通消费者驾驶引发，驾驶员的驾驶习惯、对系统的熟悉度、专注度参差不齐；而ADS目前尚未商业化，82%的碰撞发生在专业测试驾驶员操作的测试阶段，操作人员具备专业的驾驶技能和应急处理能力，对系统的了解也更为深入。
伤害程度：无伤害为主VS轻微伤害居多
从碰撞后的实际伤害结果来看，二者的差异尤为明显：ADAS碰撞的无伤害占比高达89%，仅有5%的轻微伤害、6%的中重度伤害（含死亡）；而ADS碰撞的无伤害占比仅66%，26%为轻微伤害、8%为中重度伤害，整体伤害发生率显著高于ADAS。这一结果与ADS的城市低速碰撞场景、复杂路况密切相关，也反映出当前ADS技术在复杂环境下的应对能力仍有提升空间。
此外，在环境条件上，ADAS碰撞在雨天、低光照（黑夜、黎明/黄昏）等恶劣环境下的占比更高，而ADS碰撞多发生在晴天（87%）、干燥路面（89%）的白天，这既与ADS的测试场景选择有关，也暴露了传感器对恶劣环境的适应性限制——这也是影响ADS碰撞安全的重要因素。
3、深度解析：影响ADAS和ADS碰撞伤害的核心因素
为了精准识别影响两类系统碰撞伤害严重程度的关键变量，研究团队构建了随机参数多项logit模型（含均值异质性），分别为ADAS和ADS单独建模分析，同时通过似然比检验验证模型合理性，结果显示在99%的置信度下，必须为二者分别建模，这也证明了其碰撞影响因素存在本质差异。
同时，研究还计算了边际效应，量化了每个变量变化对碰撞伤害概率的具体影响，让研究结论更具实际参考价值。最终模型的拟合度均达到优秀水平：ADAS模型ρ²=0.82，ADS模型ρ²=0.61，充分证明了研究结果的可靠性。
ADAS碰撞：路面、车辆状态、安全配置，是核心影响因素
研究共识别出13个对ADAS碰撞伤害有显著影响的变量，核心集中在道路条件、车辆本身和安全配置，这也与ADAS多发生在高速的碰撞特征高度契合——高速行驶状态下，车况和路况直接决定了碰撞的伤害程度。
干燥路面能大幅降低中重度伤害概率，具体来看，干燥路面可使ADAS车辆中重度伤害的概率降低0.0221，这是因为路面摩擦系数直接影响高速行驶车辆的制动效果，湿滑路面会降低制动效率，进而提升碰撞的伤害程度，这也是高速行驶的关键安全因素。
车辆的新旧和里程状态，对碰撞安全的影响也十分显著。2020年前生产的老车，轻微伤害概率会增加0.0111；而里程≤5万公里的新车，轻微和中重度伤害概率均会显著降低，这说明车辆的技术迭代、部件的完好状态，对ADAS系统的安全发挥至关重要。
安全配置的防护效果直观且显著，其中安全气囊的触发，能同时降低轻微和中重度伤害概率，是ADAS碰撞中重要的被动安全保障，这也再次印证了车辆基础安全配置的重要性。
车辆的碰撞部位也与伤害程度相关，尾部受撞时，中重度伤害概率会降低0.003，而前部受撞与伤害程度呈现出复杂的异质关系，这一结论也为车辆的车身结构设计提供了实际参考。
值得注意的是，测试驾驶员驾驶ADAS车辆时，轻微伤害概率会增加0.004，这与普通消费者日常驾驶的操作习惯、对系统的依赖度不同有关，也反映出ADAS的安全发挥，与驾驶员的操作方式高度相关。
ADS碰撞：环境、行驶操作、特殊场景，是主要安全痛点
研究共识别出17个对ADS碰撞伤害有显著影响的变量，核心集中在环境适应性、行驶操作处理和特殊场景应对，契合其城市复杂路况的碰撞特征，也直接暴露了当前ADS技术的安全薄弱点，为后续的技术优化指明了方向。
环境能见度是影响ADS碰撞安全的关键因素，尤其是恶劣天气叠加交叉口时，中重度伤害风险会大幅飙升。交叉口本身就是ADS碰撞的高风险区域，会使中重度伤害概率增加0.0324，而阴天会进一步加剧这一风险；雨天会增加轻微伤害概率，阴天则直接增加中重度伤害概率，本质原因是传感器受环境能见度影响，对周边环境的识别和应对能力下降，这也是当前ADS技术的核心短板之一。
车辆的行驶操作，对ADS碰撞伤害的影响也十分显著。转弯、变道这类复杂行驶操作，会分别使轻微伤害概率增加0.0223、0.0210，而车辆处于停止状态时，中重度伤害概率会明显降低，这说明ADS对复杂行驶动作的处理能力仍需优化，对简单、稳定的行驶状态适应性更好。
车速与伤害程度的关联度依然很高，整体呈现车速越高，伤害越重的规律：20-40mph的车速区间能降低轻微伤害概率，但40-60mph的车速区间会使中重度伤害概率增加，虽然ADS多发生在低速碰撞，但高速行驶仍会成为重要的伤害诱因，这也为ADS后续的高速场景研发敲响了警钟。
施工区、交通事件区这类非常规路况，是ADS的重大安全隐患。在这类非标准道路环境中，ADS的轻微和中重度伤害概率均会上升，说明当前ADS对非常规路况的适应能力不足，而城市道路中这类场景较为常见，也是后续技术优化的重点方向。
与ADAS相似，ADS的碰撞部位也与伤害程度密切相关：前部受撞会使轻微伤害概率增加0.0478，尾部受撞则会降低轻微伤害概率，这一规律也为自动驾驶车辆的车身结构设计提供了通用参考。
此外，专业测试驾驶员操作ADS时，轻微伤害概率会增加0.025，这与ADS测试过程中面临的未知场景更多、系统偶发故障有关，也说明当前ADS系统的稳定性仍需提升。
4、核心结论：没有绝对优劣，安全表现与场景深度绑定
从这1549起真实碰撞数据的分析结果来看，我们无法简单判定ADAS和ADS谁更安全，二者的安全表现与自身的设计定位、应用场景深度绑定，各有其安全优势，也各有亟待解决的安全痛点。
ADAS的安全优势，在于高速简单场景下的低伤害率，依托成熟的辅助功能，能有效降低高速行驶的碰撞伤害，且无伤害占比极高；但其痛点也十分明确，集中在恶劣路面条件的适应性、老旧车辆的性能衰减，更重要的是，ADAS的安全核心依赖驾驶员的专注度，一旦驾驶员因系统辅助而放松警惕，就极易引发碰撞。
ADS的安全优势，在于城市低速场景的自主应对能力，能在复杂的城市路况中实现自主驾驶，应对基础的行驶场景；但其痛点更为突出，集中在环境能见度对传感器的影响、复杂行驶操作的处理不足、非常规路况的适应能力差，目前仍需要通过大量的真实路测，不断优化算法和传感器性能。
而二者的共同规律也十分清晰：车辆碰撞部位、行驶车速、操作人员类型，是影响碰撞伤害程度的核心共性因素，这也为自动驾驶技术的整体安全优化提供了通用方向。
5、未来优化：ADAS和ADS，安全升级各有侧重
基于本次的研究结果，研究团队为ADAS和ADS的技术优化、测试部署、监管规范提出了针对性的建议，车企、研发机构和政策制定者可各有侧重，推动自动驾驶技术的安全发展。
对于ADAS：强化路况适配，守住驾驶员专注度
ADAS的优化核心，是围绕高速场景的路况适配，同时引导驾驶员正确使用系统，避免过度依赖。重点测试雨天、湿滑路面等复杂路况下的系统性能，优化自动紧急制动、车道保持等核心功能的环境适应性，提升恶劣路况下的制动和避险能力；推动老旧车辆的ADAS功能升级适配，保证低里程新车的技术优势能持续发挥，让不同车况的车辆都能实现系统的安全落地。
同时，要强化对普通消费者的引导和科普，明确ADAS的“辅助”定位，避免驾驶员因系统辅助而放松警惕、降低专注度，从使用端提升ADAS的安全表现；此外，可基于碰撞部位的规律，优化车辆尾部防护设计，普及盲点监测、后方交叉交通预警等功能，进一步降低高速追尾的伤害程度。
对于ADS：攻坚复杂场景，提升环境适应能力
ADS的优化核心，是突破复杂场景和恶劣环境的技术瓶颈，提升系统的自主应对能力和稳定性。加大在雨天、阴天等低能见度环境的测试投入，优化传感器融合技术，提升传感器对恶劣环境的识别和应对能力，解决“看不清楚”的核心问题；重点优化转弯、变道等复杂行驶操作的算法，提升车辆在城市道路的行驶稳定性，解决“操作不灵活”的问题。
增加施工区、交通事件区等非常规路况的测试场景，让系统在更多非标准道路环境中完成训练，提升对复杂路况的适应能力；同时，提前探索高速场景的ADS技术研发，提升高速行驶状态下的安全性能，为后续ADS的商业化拓展打下基础；也可基于碰撞部位的规律，优化车身结构设计，降低前部受撞的伤害概率。
政策与行业层面：差异化监管，完善数据共享
政策制定者应针对ADAS和ADS的技术特征，实施差异化的安全标准和监管规范：对于ADAS，侧重消费者使用规范的制定、系统性能的强制保障，明确厂商的科普和引导责任；对于ADS，侧重测试场景的管理、数据上报机制的完善、技术安全的硬性要求，划定清晰的测试边界和责任界定。
同时，完善自动驾驶碰撞数据的行业共享机制，推动车企、研发机构之间的data互通，让行业能基于更多真实数据开展技术优化，形成自动驾驶安全发展的合力。
结语
自动驾驶技术的终极目标，是实现“零道路死亡”，但从实验室的技术研发，到道路上的安全落地，需要大量真实碰撞数据的反哺和优化。这篇基于1549起真实碰撞的研究，让我们看到了不同自动驾驶等级的真实安全表现，也让我们明白：自动驾驶的安全，从来不是“技术越先进就越安全”，而是技术与场景的高度适配。
无论是“帮人开车”的ADAS，还是“替人开车”的ADS，安全永远是技术发展的核心底线。唯有基于真实数据，找准各自的安全痛点，针对性优化技术、制定规范，让技术适配场景、让管理适配技术，才能让自动驾驶技术真正走向安全、普及的未来。
文献基于《Exploratory analysis of injury severity under different levels of driving automation (SAE Levels 2 and 4) using multi-source data》整理，
原文作者：Mohamed Abdel-Aty、Shengxuan Ding、Natalia Barbour、Dongdong Wang、Zijin Wang、Ou Zheng
本文转自：全国智能交通控制产教融合共同体，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。如不支持转载，请联系小编demi@eetrend.com删除。
