隨著高階智駕技術的發展，高速NOA、城市NOA等智駕功能越發平權，消費者也可以享受到技術帶來的便利。現階段的高階智駕僅是達到L2級自動駕駛，在使用時一定需要駕駛員監測路況，遇到無法預料或復雜場景時，還需要駕駛員接管車輛，這一看似合理的操作邏輯，在實踐中卻遇到很多問題。如有很多交通事故，車主反饋在事發時是智駕系統駕駛車輛，但車企卻反饋在事故發生前，智駕系統就提醒駕駛員接管，是駕駛員未及時接管，才讓事故發生，這不僅導致事故權責不明，還致使大家對智駕系統的安全性產生擔憂。很多網友用“0.1 s退出智駕”的說法，來諷刺車企智駕系統的接管表現不合理，那應該如何合理設置自動駕駛接管機制？

現在的接管機制有何問題？

統計數據顯示，高達72%的自動駕駛事故發生在系統發出接管提示后的短短兩秒內，而德國全德汽車俱樂部的測試結果表明，駕駛員平均需要2.3秒才能完成有效接管，高速公路場景下這一時間甚至延長至2.6秒。如此短暫的反應時間，不僅使人類生理反應難以匹敵，更讓“接管”成為安全設計中的致命漏洞[1]。在自動駕駛系統中，接管操作通常是系統判斷當前環境超出設計運行范圍（ODD）、傳感器數據失效或發生系統故障時，主動發出的一種緊急預警。在系統檢測到存在的潛在風險，并發出接管提示后，不得不面對中間存在著的極短的“時間窗口”問題，駕駛員從聽到提示到實際操作，這個過程往往需要超過2s，而在一些高速、復雜路況下，車輛與障礙物間的安全距離遠不足以提供這種緩沖時間。

為此，有些小伙伴就提出了自己的想法：是否可以降低接管要求，只要在系統無法處理或系統可以處理但需要一定算力的場景下，就提醒駕駛員接管，從而確保行駛的安全性？這一方案看似合理，但也會提升接管頻次，接管提示過于頻繁同樣會對駕駛員的駕駛體驗造成負面影響，甚至引發更嚴重的安全問題。這種“過度保守”策略雖然在設計意圖上可以保障安全，但在實際駕駛中可能會適得其反。

頻繁的接管提示無疑會加劇駕駛員的心理負擔，導致駕駛體驗的下降。在自動駕駛模式下，駕駛員通常會將部分注意力從駕駛任務中轉移，進入一種“低警覺”狀態。當系統不斷發出接管請求時，駕駛員不得不頻繁地在自動駕駛和手動駕駛之間切換，這種不連續的駕駛模式不僅增加了操作的復雜性，還容易使駕駛員在頻繁的接管與放手之間產生心理疲勞。在長時間駕駛中，這種疲勞感會逐漸累積，導致駕駛員在真正關鍵的接管場景中反應遲鈍或完全喪失警覺。

接管提示過于頻繁還可能導致駕駛員對系統的信任度下降，進而產生“報警疲勞”效應（Alarm Fatigue）。心理學研究表明，當駕駛員反復接收到過多的不必要或錯誤的警告后，其對警報的敏感度會逐漸下降，甚至在真正關鍵的情況下也可能選擇忽視提示。在自動駕駛場景中，這種效應可能會使駕駛員在多次接管無果或無必要后，逐步忽略系統警告，進而在真正發生緊急狀況時無法及時接管，造成嚴重的安全事故。

如何設置合理的接管機制？

為了確保接管過程的流暢及安全，智駕系統的接管設計上應考慮三個方面，一是接管時間可以提前，能夠讓駕駛員有足夠的反應時間；二是接管信息要有效，可以讓駕駛員可以快速接收到相關的信息；三是接管提示要合理，避免過度提醒。

很多的智駕系統其實在風險臨界點才發出接管提示，導致駕駛員未能獲得足夠的反應時間。這就可以通過大數據和深度學習技術構建精準的風險預測模型，讓系統能夠在潛在風險完全暴露之前就發出預警，從而有效延長駕駛員的反應時間。此外，還可以將傳感器數據、車輛動態以及外部環境信息進行高效融合，以顯著提升系統對復雜場景的判斷能力。通過對歷史路測數據的充分挖掘和分析，自動駕駛系統可以在特定場景下預先設定風險閾值，使得接管提示的發出時間更早、更具針對性，從而為駕駛員爭取更多寶貴的緩沖時間。

為了讓駕駛員可以快速獲取接管請求，可通過構建多模態人機交互體系來有效提升接管效率。可以通過聲音、觸覺等多種反饋方式來提醒駕駛員，讓接管方案形成閉環。如當系統檢測到潛在風險時，可在儀表盤上顯示醒目的動態圖標，同時通過語音播報發出明確的操作指令，再配合方向盤或座椅的震動信號，確保駕駛員在第一時間內充分感知到預警信息。這種多模態反饋機制不僅能夠彌補單一感知手段的局限，還能在復雜環境中減少因駕駛員分心而導致的反應延遲，最終達到縮短實際接管時間、降低事故風險的目的。

實時監控駕駛員狀態并進行自適應調節也是構建可靠接管機制的重要環節。不同駕駛員在面對緊急情況時，生理和心理反應存在顯著差異，部分駕駛員可能因疲勞、分心或注意力不集中而導致接管延遲。通過引入眼動追蹤、面部識別以及生理信號監測等先進技術，自動駕駛系統可以實時評估駕駛員的注意力狀態，并根據個體差異動態調整接管提示的提前量和警示強度。當系統檢測到駕駛員可能無法及時作出反應時，可以發出更強烈的預警，甚至在必要時主動降低車輛速度或啟動安全緩降機制，以確保車輛在駕駛員未能及時接管時仍能進入最小風險狀態，從而最大程度降低潛在事故的發生率。

自動駕駛系統的接管邏輯設計也應在安全性與駕駛體驗之間取得平衡，避免過度或不足的提示頻率。可以通過引入智能化的場景識別技術，讓系統根據環境復雜度、駕駛員狀態以及車輛行駛狀態，動態調整接管提示的觸發條件和頻率。在低風險場景中，系統可優先采用軟性提示（如視覺或聽覺提示）來增強駕駛員的環境感知，而非立即要求接管；而在高風險場景中，則通過多模態預警機制，確保駕駛員在最短時間內接收到明確、不可忽視的提示信息。此外，通過機器學習模型，系統還能根據駕駛員的接管習慣和表現，不斷優化提示邏輯，使接管頻率既不過于頻繁，也不會過于稀疏，真正做到“該出手時才出手”，以提升駕駛體驗的連貫性和駕駛安全的可靠性。

未來接管機制應實現什么要求？

為了實現上述目標，冗余設計和安全緩降機制的引入顯得尤為必要。在緊急情況下，若駕駛員未能在預定時間內完成接管操作，系統應自動進入安全模式，采取逐步減速、制動及停車等措施，并通過外部信號向周圍交通參與者發出警告。這樣的冗余機制不僅可以為駕駛員爭取額外的反應時間，還能在事故風險增大前將車輛控制轉入最安全的狀態，從而為最終的責任劃分和事故調查提供更有力的技術支撐。

跨界標準化與數據透明化更是實現可靠接管機制的重要保障。當前各大車企在自動駕駛系統的接管邏輯、預警算法和人機交互設計上存在較大差異，這種不統一不僅使消費者在不同品牌之間難以適應，還導致在事故發生后，數據不對等問題嚴重影響責任認定。為此，政府、行業協會及企業應共同推動制定統一的包括風險預測、接管提示、駕駛員狀態監控等方面的技術指標和測試方法的自動駕駛接管標準。通過建立完善的數據透明化機制，確保系統在發生事故時能夠提供完整、真實的數據記錄，為事故調查和法律責任劃分提供堅實依據，從而促使整個行業在技術與法規上實現協同進步。

隨著自動駕駛技術的不斷普及，如何設計出一個既能充分發揮高階智駕便利性，又能確保在緊急情況下駕駛員及時接管的安全機制，成為業界亟待解決的重大挑戰。通過提前預警、多模態反饋、駕駛員狀態監控、自適應調節以及冗余安全機制的綜合應用，再加上跨界標準化與數據透明化的制度保障，我們有理由相信，未來自動駕駛接管機制將在技術和法規的共同推動下，實現從輔助駕駛向協同駕駛的根本轉變，為消費者帶來更安全、更高效的智能駕駛體驗。

參考文獻：

[1].接管的兩難：https://mp.weixin.qq.com/s/GBoFHFjD75H_28_8qNU3qA