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随着高阶智驾技术的发展，高速NOA、城市NOA等智驾功能越发平权，消费者也可以享受到技术带来的便利。现阶段的高阶智驾仅是达到L2级自动驾驶，在使用时一定需要驾驶员监测路况，遇到无法预料或复杂场景时，还需要驾驶员接管车辆，这一看似合理的操作逻辑，在实践中却遇到很多问题。如有很多交通事故，车主反馈在事发时是智驾系统驾驶车辆，但车企却反馈在事故发生前，智驾系统就提醒驾驶员接管，是驾驶员未及时接管，才让事故发生，这不仅导致事故权责不明，还致使大家对智驾系统的安全性产生担忧。很多网友用“0.1 s退出智驾”的说法，来讽刺车企智驾系统的接管表现不合理，那应该如何合理设置自动驾驶接管机制？
现在的接管机制有何问题？
统计数据显示，高达72%的自动驾驶事故发生在系统发出接管提示后的短短两秒内，而德国全德汽车俱乐部的测试结果表明，驾驶员平均需要2.3秒才能完成有效接管，高速公路场景下这一时间甚至延长至2.6秒。如此短暂的反应时间，不仅使人类生理反应难以匹敌，更让“接管”成为安全设计中的致命漏洞[1]。在自动驾驶系统中，接管操作通常是系统判断当前环境超出设计运行范围（ODD）、传感器数据失效或发生系统故障时，主动发出的一种紧急预警。在系统检测到存在的潜在风险，并发出接管提示后，不得不面对中间存在着的极短的“时间窗口”问题，驾驶员从听到提示到实际操作，这个过程往往需要超过2 s，而在一些高速、复杂路况下，车辆与障碍物间的安全距离远不足以提供这种缓冲时间。
为此，有些小伙伴就提出了自己的想法：是否可以降低接管要求，只要在系统无法处理或系统可以处理但需要一定算力的场景下，就提醒驾驶员接管，从而确保行驶的安全性？这一方案看似合理，但也会提升接管频次，接管提示过于频繁同样会对驾驶员的驾驶体验造成负面影响，甚至引发更严重的安全问题。这种“过度保守”策略虽然在设计意图上可以保障安全，但在实际驾驶中可能会适得其反。
频繁的接管提示无疑会加剧驾驶员的心理负担，导致驾驶体验的下降。在自动驾驶模式下，驾驶员通常会将部分注意力从驾驶任务中转移，进入一种“低警觉”状态。当系统不断发出接管请求时，驾驶员不得不频繁地在自动驾驶和手动驾驶之间切换，这种不连续的驾驶模式不仅增加了操作的复杂性，还容易使驾驶员在频繁的接管与放手之间产生心理疲劳。在长时间驾驶中，这种疲劳感会逐渐累积，导致驾驶员在真正关键的接管场景中反应迟钝或完全丧失警觉。
接管提示过于频繁还可能导致驾驶员对系统的信任度下降，进而产生“报警疲劳”效应（Alarm Fatigue）。心理学研究表明，当驾驶员反复接收到过多的不必要或错误的警告后，其对警报的敏感度会逐渐下降，甚至在真正关键的情况下也可能选择忽视提示。在自动驾驶场景中，这种效应可能会使驾驶员在多次接管无果或无必要后，逐步忽略系统警告，进而在真正发生紧急状况时无法及时接管，造成严重的安全事故。
如何设置合理的接管机制？
为了确保接管过程的流畅及安全，智驾系统的接管设计上应考虑三个方面，一是接管时间可以提前，能够让驾驶员有足够的反应时间；二是接管信息要有效，可以让驾驶员可以快速接收到相关的信息；三是接管提示要合理，避免过度提醒。
很多的智驾系统其实在风险临界点才发出接管提示，导致驾驶员未能获得足够的反应时间。这就可以通过大数据和深度学习技术构建精准的风险预测模型，让系统能够在潜在风险完全暴露之前就发出预警，从而有效延长驾驶员的反应时间。此外，还可以将传感器数据、车辆动态以及外部环境信息进行高效融合，以显著提升系统对复杂场景的判断能力。通过对历史路测数据的充分挖掘和分析，自动驾驶系统可以在特定场景下预先设定风险阈值，使得接管提示的发出时间更早、更具针对性，从而为驾驶员争取更多宝贵的缓冲时间。
为了让驾驶员可以快速获取接管请求，可通过构建多模态人机交互体系来有效提升接管效率。可以通过声音、触觉等多种反馈方式来提醒驾驶员，让接管方案形成闭环。如当系统检测到潜在风险时，可在仪表盘上显示醒目的动态图标，同时通过语音播报发出明确的操作指令，再配合方向盘或座椅的震动信号，确保驾驶员在第一时间内充分感知到预警信息。这种多模态反馈机制不仅能够弥补单一感知手段的局限，还能在复杂环境中减少因驾驶员分心而导致的反应延迟，最终达到缩短实际接管时间、降低事故风险的目的。
实时监控驾驶员状态并进行自适应调节也是构建可靠接管机制的重要环节。不同驾驶员在面对紧急情况时，生理和心理反应存在显著差异，部分驾驶员可能因疲劳、分心或注意力不集中而导致接管延迟。通过引入眼动追踪、面部识别以及生理信号监测等先进技术，自动驾驶系统可以实时评估驾驶员的注意力状态，并根据个体差异动态调整接管提示的提前量和警示强度。当系统检测到驾驶员可能无法及时作出反应时，可以发出更强烈的预警，甚至在必要时主动降低车辆速度或启动安全缓降机制，以确保车辆在驾驶员未能及时接管时仍能进入最小风险状态，从而最大程度降低潜在事故的发生率。
自动驾驶系统的接管逻辑设计也应在安全性与驾驶体验之间取得平衡，避免过度或不足的提示频率。可以通过引入智能化的场景识别技术，让系统根据环境复杂度、驾驶员状态以及车辆行驶状态，动态调整接管提示的触发条件和频率。在低风险场景中，系统可优先采用软性提示（如视觉或听觉提示）来增强驾驶员的环境感知，而非立即要求接管；而在高风险场景中，则通过多模态预警机制，确保驾驶员在最短时间内接收到明确、不可忽视的提示信息。此外，通过机器学习模型，系统还能根据驾驶员的接管习惯和表现，不断优化提示逻辑，使接管频率既不过于频繁，也不会过于稀疏，真正做到“该出手时才出手”，以提升驾驶体验的连贯性和驾驶安全的可靠性。
未来接管机制应实现什么要求？
为了实现上述目标，冗余设计和安全缓降机制的引入显得尤为必要。在紧急情况下，若驾驶员未能在预定时间内完成接管操作，系统应自动进入安全模式，采取逐步减速、制动及停车等措施，并通过外部信号向周围交通参与者发出警告。这样的冗余机制不仅可以为驾驶员争取额外的反应时间，还能在事故风险增大前将车辆控制转入最安全的状态，从而为最终的责任划分和事故调查提供更有力的技术支撑。
跨界标准化与数据透明化更是实现可靠接管机制的重要保障。当前各大车企在自动驾驶系统的接管逻辑、预警算法和人机交互设计上存在较大差异，这种不统一不仅使消费者在不同品牌之间难以适应，还导致在事故发生后，数据不对等问题严重影响责任认定。为此，政府、行业协会及企业应共同推动制定统一的包括风险预测、接管提示、驾驶员状态监控等方面的技术指标和测试方法的自动驾驶接管标准。通过建立完善的数据透明化机制，确保系统在发生事故时能够提供完整、真实的数据记录，为事故调查和法律责任划分提供坚实依据，从而促使整个行业在技术与法规上实现协同进步。
随着自动驾驶技术的不断普及，如何设计出一个既能充分发挥高阶智驾便利性，又能确保在紧急情况下驾驶员及时接管的安全机制，成为业界亟待解决的重大挑战。通过提前预警、多模态反馈、驾驶员状态监控、自适应调节以及冗余安全机制的综合应用，再加上跨界标准化与数据透明化的制度保障，我们有理由相信，未来自动驾驶接管机制将在技术和法规的共同推动下，实现从辅助驾驶向协同驾驶的根本转变，为消费者带来更安全、更高效的智能驾驶体验。
参考文献：
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