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# 自动驾驶到底比人类安全，还是更危险？ 这笔账，其实目前根本算不清。 美国公路安全保险协会（IIHS）发布了一份25页的新…

自动驾驶到底比人类安全，还是更危险？
这笔账，其实目前根本算不清。

美国公路安全保险协会（IIHS）发布了一份25页的新研究。
他们专门梳理了Waymo L4级无人驾驶的数据。
结果发现了一个尴尬的现实。
导致外界无法准确评估安全性的，不是技术，而是乱七八糟的统计口径。

要把事故率算明白，先得有一把通用的尺子。

首先，分母得统一。
算事故率，得确切知道这些车到底跑了多远。
现在各家提交的车辆行驶里程（VMT）标准五花八门。
分母不一样，横向比较毫无意义。

其次，什么才算“事故”？
人类司机轻微剐蹭，可能直接私了，连警都不报。
但无人车稍微磕碰一下，往往就会留下后台记录。
如果直接拿两边的数据比，显然不对等。
研究建议，必须强制统一使用“警方可记录的（police-reportable）”事故作为基准口径。

更离谱的是重复计算。
同一场小碰撞，系统自动上报一次，相关方可能再报一次。
事故数据直接虚胖。

不仅如此，连事故分类标准也得统一。
什么算轻微、什么算严重，现在缺乏一本标准的分类字典。

IIHS的这份研究，并没有把Waymo的数据粗暴外推，去宣称“所有自动驾驶都更安全”。
它只揭示了一个现状。
没有统一的里程分母，没有剔除水分的报案口径，任何安全性比较都在失真。
美国现在真正缺的，是一套国家级的自动驾驶数据强制标准。

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