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被保險公司認(rèn)可的安全,才是真安全

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傳統(tǒng)汽車行業(yè)里,提到「安全」這個詞,我們往往會最先聯(lián)想到一個品牌——沃爾沃,這是整車結(jié)構(gòu)的鋼筋鐵骨、主被動安全技術(shù)和「生命奇跡俱樂部」一次次真實案例建立起來的標(biāo)簽。

那在智能汽車時代,有什么標(biāo)簽?zāi)苤庇^衡量一款車的安全性呢?是看碰撞測試的成績?看一款車的安全配置足不足?還是現(xiàn)實場景下的「硬碰硬」表現(xiàn)?說到這,老司機們可能有自己的經(jīng)驗,讓安全防患于未然最直觀,也是最客觀的指標(biāo),恐怕是真金白銀的保費了。比如,前些年新能源汽車剛進(jìn)入市場時,由于電動車的動力太直給、不好駕馭,就出現(xiàn)過電動車保費激漲的情況。

有反面案例,自然會有正面案例。最近,由中國??保險、中國太保產(chǎn)險、中國平安產(chǎn)險、瑞?再保險集團(tuán)共同分析給出了一組數(shù)據(jù),蔚來智能安全使事故安全損失減少 25.2%。這種保險公司對安全的認(rèn)可,自然也會反映在保費上。

從技術(shù)上來說,為什么蔚來的智能安全能獲得保險認(rèn)可?作為消費者來說,被保險公司認(rèn)可的安全,能帶來什么不一樣的體驗?zāi)兀?/p>

從「開卷考試」到「隨機測試」

智能安全怎么能收獲保險的認(rèn)可?

提到汽車安全的標(biāo)準(zhǔn),繞不開權(quán)威機構(gòu)的測試考核。在規(guī)定場景下進(jìn)行安全測試,不論是降低安全隱患的主動安全測試,還是提升碰撞后安全性的碰撞測試,都是每一款新車不可避免的考驗。

隨著技術(shù)的發(fā)展,對安全的考核標(biāo)準(zhǔn)也在逐漸嚴(yán)格。以?動緊急制動 AEB 功能為例,從 2014 年納入歐洲新?評價規(guī)程 E-NCAP 開始,到現(xiàn)在十年間測評場景從 4 個增加到了 20 個,可能出現(xiàn)危險的場景越來越細(xì)致。

不過,盡管 E-NCAP 針對 AEB 功能的場景增加到了 20 個,但是跟現(xiàn)實中開車可能遇到的千奇百態(tài)的場景比,依然是小巫見大巫。

去年,就有智能駕駛行業(yè)專家調(diào)侃 AEB「作弊」小技巧:「在研發(fā)時專門用黑衣服藍(lán)褲子的行人訓(xùn)練,就能在碰撞測試中獲得很好的成績」。盡管這是一種調(diào)侃,但間接反映出權(quán)威機構(gòu)評測的短板:規(guī)定的場景、可預(yù)知的風(fēng)險,讓安全測試像是一場「開卷考試」,而現(xiàn)實中開車可能遇到的場景就像是一場場「隨機測試」:未知、危險,更考驗功底。

要讓日常駕駛中一場場「隨機測試」從未知和危險到已知、可控,要做的就是知己知彼:掌握哪些情況可能發(fā)生危險、監(jiān)測危險發(fā)生的瞬間、及時給出最優(yōu)的解決方案。這一套對事故與潛在風(fēng)險的洞察與量化分析,在蔚來的智能安全體系下有一個專門的名字,叫 RAMS 風(fēng)險評估控制系統(tǒng)。

具體來看,在預(yù)判環(huán)節(jié),蔚來打通了第三方保險的數(shù)據(jù),能夠量化評估不同場景發(fā)生事故的風(fēng)險、可能造成的損失;在監(jiān)控環(huán)節(jié),RAMS 能夠結(jié)合?端攝像頭、激光雷達(dá)等多模態(tài)感知元器件的通?障礙物檢測,洞察可能發(fā)生的事故和潛在?險;在最關(guān)鍵的決策階段,經(jīng)過 RAMS 數(shù)據(jù)與保險公司數(shù)據(jù)訓(xùn)練的智能安全大模型,能精算出風(fēng)險最低、損失最小化的方案。

這樣在風(fēng)險的預(yù)判、監(jiān)控和執(zhí)行過程中,借助第三方保險的數(shù)據(jù)和車輛實時感知的信息把風(fēng)險和損失最小化,風(fēng)險和損失最小化的信息同時也成為了新的保險數(shù)據(jù),供下一次遇到風(fēng)險時參考,構(gòu)成了一個閉環(huán)。這就不難理解為什么蔚來這套智能安全系統(tǒng)能獲得保險的認(rèn)可了。

用 AI 做安全,場景有限變無限

通過傳感器實時監(jiān)測周圍環(huán)境,把碰撞風(fēng)險最小化,聽起來這是一個簡單、很好理解的閉環(huán);不過現(xiàn)實中,要讓系統(tǒng)在人眼還沒看到風(fēng)險時監(jiān)測到風(fēng)險,在大腦沒反應(yīng)過來時就給出判斷,并不是一件容易的事情。

為了讓安全輔助系統(tǒng)敏捷、可靠,蔚來用上了 AI 大模型技術(shù),也是第一家把?模型技術(shù)架構(gòu)的智能安全輔助系統(tǒng)量產(chǎn)的?企。

有了 AI 加持,智能安全會有什么不一樣呢?

去年底,蔚來推送了大模型架構(gòu)的自動緊急制動 AEB,端到端架構(gòu)的 AEB 覆蓋場景提高了 6.7 倍,在路口場景方面的緊急制動正確響應(yīng)提升了 5.2 倍。最近。蔚來 OTA 的自動緊急避讓 AES,讓我們進(jìn)一步看到了 AI 做安全的潛力。

以往,當(dāng)開車前方突然出現(xiàn)障礙物時,最常用的通常是 AEB 功能,系統(tǒng)緊急制動來規(guī)避碰撞風(fēng)險。但是,總有一些場景就先 AEB 自動剎車也難以避免風(fēng)險,比如高速行駛時突然出現(xiàn)的鬼探頭、對向突然駛來的逆行車、身后跟著大車的夾心場景等等,老司機往往通過打方向盤避免正面碰撞來降低風(fēng)險,但什么時候適合打方向盤、往哪個方向打多少角度,只能全靠老司機的經(jīng)驗。

針對這種情況,蔚來的自動緊急避讓 AES 就像一個系統(tǒng)自帶的「老司機」。當(dāng)車速在 60~150km/h 時,前方不論是出現(xiàn)汽車、行人還是兩輪車,系統(tǒng)都可以自動考慮自車和前?前進(jìn)路徑、最大橫向加速度、左右變道空間,在變道空間允許的情況下,AES 將主動變道避讓風(fēng)險。

為了確保 AES 的準(zhǔn)確性,在量產(chǎn)推送前進(jìn)行了 20 億公里的云端事故數(shù)據(jù)測試,以及通過群體智能在車端進(jìn)行了 6 個月超過 3 億公里的測試。本質(zhì)上是通過龐大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,利用 AI 規(guī)劃出了一條最佳的避險路徑。

有了 AES 跟 AEB 的配合,系統(tǒng)能實時分析哪些場景可以通過 AEB 規(guī)避風(fēng)險,哪些場景可以通過 AES 降低風(fēng)險,結(jié)合大模型技術(shù)架構(gòu)將 AEB 有限的覆蓋場景一步步向無限擴(kuò)展。

如果把 AES、AEB 這些 AI 加持的智能安全系統(tǒng),與打通第三方保險數(shù)據(jù)的 RAMS 風(fēng)險評估控制系統(tǒng)結(jié)合在一起,我們能看到「安全」這兩個字更具象的表現(xiàn):比如,通過智能安全防護(hù)功能,減少追尾或者側(cè)向碰撞時的入侵,能將前向障礙物事故減損 51%,全角度切入障礙物事故減損 35%……

前幾年,馬斯克曾提出一種新的車險模式——UBI 車險,也就是通過對每個用戶駕駛行為對安全性打分,得分高的車主可以享受低保費,得分低的車主就得承受高保費。相比于對用戶駕駛習(xí)慣打分的 UBI 車險,蔚來這套被保險公司認(rèn)可智能安全系統(tǒng)似乎提供了一種新的思路:也許未來,車輛智能安全系統(tǒng)的水平,可以作為車險評定的一個關(guān)鍵指標(biāo)。保費也許真的會成為衡量一輛車安全水平最直觀、客觀的參數(shù)。

最后

早在 2017 年,蔚來就提出了關(guān)于智能駕駛的理念:「解放精力、減少事故」。

在自動駕駛概念大行其道的當(dāng)年,這個理念聽起來似乎略顯保守;但是在智能駕駛漸進(jìn)式落地的今天,只有開車的人才能真正體會到「解放精力、減少事故」這個目標(biāo)是多么實用,有多么難得。它讓智能脫離了概念與噱頭,成為真正能幫到人的工具。

2025 年,蔚來的目標(biāo)是保險認(rèn)證事故安全損失進(jìn)一步從減少 25.2%提升到減少 50%。

汽車的安全并不一定要真正身涉險境,保險也會告訴你答案,可能沒有比這更直觀的「安全」了。

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