自动驾驶汽车接管逻辑如何设置更为合理？

[首发于智驾最前沿微信公众号]随着自动驾驶技术的发展，组合辅助驾驶功能已经逐步走向实用化，但由于技术并未成熟，L5级别的自动驾驶尚未实现，组合辅助驾驶功能在使用过程中，依然需要人类驾驶员随时做好观察交通环境并随时接管的工作。但就是这一简单需求，车企在自动驾驶系统与人类驾驶员的接管边界并未给出明确的界定。有很多实际案例表明，在系统无法处理复杂路况时，会突然弹出“请立即接管”的提示，而驾驶员此时可能正在放松或分心，根本来不及接手。这种突兀的“甩锅式退出”，被很多网友在社交媒体上调侃“0.1 秒退出智驾”，这也反映出当前部分自动驾驶产品在接管逻辑设计上仍存在不小的问题。而真正成熟的智能驾驶系统，应该是在适当时机平稳、可控地实现人机接管，让车辆与驾驶员之间达成默契式配合。

自动驾驶系统接管的本质，是在车辆运行过程中实现人与机器之间的控制权交接。在理想状态下，这种交接应当如同两位经验丰富的司机在开长途车时轮换驾驶，既提前预知，又留有余地；而不是像某些系统那样，在突发情况下瞬间将任务“抛回”给人类，而人类来不及反应，从而造成悲剧。因此，判断自动驾驶系统何时接管或退出，需要从多个技术维度进行系统化设计。

自动驾驶系统依赖包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器来“看懂”周围环境，它们像是系统的眼睛和耳朵。系统需要通过感知模块，实时构建周边环境的动态模型，以实现识别车辆、行人、障碍物、道路标线、交通灯乃至天气变化。在感知范围之内，系统对环境的掌控是可靠的；一旦感知边界被突破，比如在大雾天气、隧道入口或视线遮挡的弯道中，系统便可能因信息不足而无法做出安全决策，此时就要考虑是否需要触发接管请求。对于感知边界的界定，是决定接管时机的技术基础。

但光有感知还不够，系统必须能够对潜在风险进行评估和预测。如在高速路上前方出现一辆慢速车辆，系统需要判断其速度、相对位置、未来几秒的行驶轨迹，并结合当前车速和车距，预测是否存在碰撞风险。通常系统会基于一套预设的“安全模型”来计算风险程度，一旦风险指数超过某个阈值，就可以发出接管警告。然而这里存在一个设计难点，风险阈值到底设多高才合适？如果系统频繁要求接管，但实际并不危险，多次提示后会让驾驶员失去信心，逐渐忽视提示；反之，若系统过于自信，从不主动请求，反而在突发状况中“硬刚”，也会让驾驶员对系统的安全性产生怀疑。因此，理想的接管机制要做到可解释性强，让驾驶员理解为什么发出提示，在提示后又能快速顺利地完成控制权交接，不打断驾驶节奏。这一点与语音助手“打断人说话”的问题类似，好的系统应该像一个有礼貌的副驾驶，懂得什么时候说话、怎么说话、何时闭嘴。

智驾最前沿以为，风险阈值应该不是固定的，而是需要考虑车速、路况、驾驶员状态、系统自信度等多种因素动态调整。如在高速公路上，由于车速高、风险放大效应明显，系统要更早、更清晰地发出接管请求；而在城市道路中，虽然复杂度高，但车速通常较慢，留给系统和人的反应时间也相对充裕，系统可以在观察数次异常后再发出接管提示。甚至可以根据道路类型、天气状况、驾驶员过去的反应习惯，动态调整接管提示的灵敏度和策略。一位经验丰富且反应快的驾驶员，可能只需1秒钟提示就能顺利接管；而对于新手或者注意力不集中的驾驶员，系统则需更早介入，甚至直接介入控制以保障安全。

驾驶员状态的监测则是接管逻辑中另一个不可忽视的变量。通过摄像头与眼动追踪系统，车内可以实时判断驾驶员是否在注视前方，是否有疲劳迹象。若系统发现驾驶员处于分心或困倦状态，即使当前路况暂时安全，也应主动提高接管预警等级，提前激活控制权交接流程。也就是说，接管不仅是对外部环境的响应，也是对内部驾驶员状态的同步适应。未来，随着AI算法在表情识别、姿态分析、注意力估计等方面的发展，这一机制或将更加智能化和个性化。

接管还有一个关键环节那就是人机交互的设计。接管并不是单方面的“通知”，而是一次双向的沟通。一个理想的接管请求，应该通过视觉、听觉、触觉等多种形式联合发出，让驾驶员第一时间察觉系统的请求。中控屏和仪表盘上可以出现闪烁提示灯，语音播报当前情况并提示“请接管车辆”，方向盘和座椅也可以轻微振动，吸引驾驶员的注意力。这种多模态提醒机制，是为了应对驾驶员在实际使用组合辅助驾驶时存在的“注意力下降”问题。尤其是在高速行驶或长时间巡航时，驾驶员往往容易分神，一旦出现突发状况，若没有足够强烈的提示，可能会错过接管时机。

再强烈的提示其实也无法回避一个事实，那就是人类的反应速度是有限的。心理学研究显示，从人接收到警示信号到完成驾驶操作，通常需要0.5到2秒不等，这取决于当时的注意力状态和动作复杂度。如果系统在检测到风险时，才立刻要求驾驶员“马上接管”，留给人的缓冲时间可能根本不足以避免事故。因此，系统必须提前做出预测，计算从当前状态发展到不可控状态所需的时间，在这个时间窗口之前发出接管提示。如果系统评估未来5秒后可能发生碰撞，它就必须至少提前2秒开始提醒驾驶员接手。提前量越足，驾驶员的响应越从容，系统的可靠性也就越高。

这种预测性的接管策略要求系统具备较强的轨迹规划和风险演化建模能力。不仅要看当前有没有问题，更要判断未来是否会出问题。这也是高阶自动驾驶系统与传统辅助驾驶的核心差异之一。很多“0.1 秒退出智驾”的嘲讽，实质上就是网友对系统只在检测到当前已无法应对时才“紧急下车”，而不是在还能处理但即将失控时就预判风险、平稳过渡。

接管的触发往往需要跨越感知、决策、控制多个模块。这对车载计算平台更是提出了较高的实时性与鲁棒性要求。在接管前，系统必须迅速整合感知数据，计算多种驾驶路径的风险指标，决定是否发出接管请求，并在短时间内通过各类人机交互模块完成提醒过程。所有这些过程需要在毫秒级完成，且不能有任何中断或信息丢失。因此，高阶自动驾驶平台往往需要高性能的集中计算单元、实时操作系统以及冗余架构来支持稳定的接管逻辑执行。

接管之后的流程同样重要。系统退出后，驾驶员并非从0开始控制，而是需要系统保留一定辅助能力，比如提供剩余轨迹建议、显示周边危险信息、保持车辆稳定等，这种“软着陆”式的退出设计，能有效降低接管后的操作压力。同时，车辆也应将接管相关数据进行存储和回传，用于后续分析和系统学习。每一次接管事件，都是一次驾驶行为的交互反馈，能够反哺算法模型的更新迭代。

从长远来看，随着L4级甚至L5级自动驾驶的逐步推进，系统对人的依赖将逐渐减弱，接管逻辑也将由“请求人类帮助”演变为“自我保护处理”。在复杂情况中，系统会优先选择执行应急避让、自动停车等保守策略，而非再交由人类操控。但在这转变之前，如何把接管机制做到“及时、温和、可信”依然是整个行业必须攻克的工程课题。

自动驾驶不只是让车辆自动行驶即可，而是要做到如何在风险临近时做出正确的决策，如何在控制权交接时确保安全与体验的平衡。接管逻辑的合理设计，正是衡量自动驾驶系统智能化、人性化、安全性的重要标尺。越是接近全自动化的未来，人机之间的边界越需清晰且灵活。而这一切的关键，就藏在那些被低估、却又无比关键的“0.1 秒”之间。

审核编辑 黄宇