#智驾系统要为驾驶员留出多长反应时间#【小米汽车2.0秒生死时速：#人类能否追上智驾接管机制#？】从小米公布的事故过程中智能驾驶细节可以看到，3月29日晚10时27分，NOA辅助驾驶激活。22时36分，NOA曾发出脱手预警提示。22时44分24秒，NOA提示前方有障碍，1秒后进入人驾状态，22时44分26至28秒间，车辆发生碰撞。

《中国汽车报》报道指出，同济大学汽车学院教授朱西产团队研究发现，从系统提示到事故发生的平均时间仅1.7秒，而人类驾驶员平均需要2.3秒才能完成从识别提示到有效接管的操作。按照当下接管逻辑，“这就像要求运动员在发令枪响前0.5秒完成起跑。”朱西产说。朱西产的研究也得到了多方响应。清华大学车辆学院教授李升波指出，实验证明，驾驶员从“感知异常”到“完成转向+制动”的平均反应时间为2.6秒，而当前主流2级自动驾驶在突发场景下留给用户的接管时间仅有1.5秒-2秒。

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。不同驾驶人员情况也不相同，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。

而且不同硬件设备和路况也将影响接管算法的成功率。目前智能驾驶环境感知的主要手段是纯视觉算法或视觉+激光雷达。

纯视觉算法将摄像头作为主要硬件设备，相对激光雷达而言成本低廉，这使得搭载纯视觉算法的智能驾驶方案在大规模应用时更具成本效益。视觉系统能够捕捉到丰富的纹理、颜色等信息，对于识别交通标志、车道线、行人面部表情和车辆外观等具有天然的优势，可以为自动驾驶车辆提供大量的语义信息。

但是，纯视觉算法受环境影响大，在恶劣天气条件下，如暴雨、大雾、大雪、强光直射等，图像质量会严重下降，导致识别精度降低甚至失效。例如，在暴雨中，摄像头拍摄的图像会出现模糊、反光等现象，影响对道路和周围物体的识别。

深度感知能力有限和对遮挡敏感也是纯视觉的短板。当物体被部分遮挡时，纯视觉算法可能无法准确识别整个物体，从而影响对场景的理解和判断。

从本次小米SU7事故到之前多起事故，都充分反映了合理的接管机制对安全的重要性。人作为差异化的个体，无法像机器人那样完美卡点执行指令，因此，如何利用冗余机制为驾驶员争取额外反应时间，是提升智能驾驶安全的重要一步。（财经杂志）