被保險公司認可的安全，才是真安全

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簽。

那在智能汽車時代，有什么標簽能直觀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，恐怕是真金白銀的保費了。比如，前些年新能源汽車剛進入市場時，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可？作為消費者來說，被保險公司認可的安全，能帶來什么不一樣的體驗呢？

從「開卷考試」到「隨機測試」

智能安全怎么能收獲保險的認可？

提到汽車安全的標準，繞不開權(quán)威機構(gòu)的測試考核。在規(guī)定場景下進行安全測試，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，對安全的考核標準也在逐漸嚴格。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)時專門用黑衣服藍褲子的行人訓練，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、可預知的風險，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 風險評估控制系統(tǒng)。

具體來看，在預判環(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)訓練的智能安全大模型，能精算出風險最低、損失最小化的方案。

這樣在風險的預判、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險和損失最小化，風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)在人眼還沒看到風險時監(jiān)測到風險，在大腦沒反應過來時就給出判斷，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提升了 5.2 倍。最近。蔚來 OTA 的自動緊急避讓 AES，讓我們進一步看到了 AI 做安全的潛力。

以往，當開車前方突然出現(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)避碰撞風險。但是，總有一些場景就先 AEB 自動剎車也難以避免風險，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 將主動變道避讓風險。

為了確保 AES 的準確性，在量產(chǎn)推送前進行了 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)避風險，哪些場景可以通過 AES 降低風險，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慣打分的 UBI 車險，蔚來這套被保險公司認可智能安全系統(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。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年，這個理念聽起來似乎略顯保守；但是在智能駕駛漸進式落地的今天，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，蔚來的目標是保險認證事故安全損失進一步從減少 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。