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原文链接：https://cn.technode.com/post/2025-10-27/jhu-ai-transportation-accident/
原文作者：TECHNODE
根据约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University, JHU）的研究模型预测，如果自动驾驶技术的普及速度没有达到预期，未来五年内，美国道路上可能会因为交通工具的迭代和变化而额外增加多达13,000起与交通相关的死亡事故。
这一预测引发了关于人工智能（AI）在交通安全领域所面临的挑战和机遇的广泛讨论。尽管自动驾驶技术被寄予厚望，能够显著降低事故率，但研究强调，在向完全自动驾驶过渡的复杂时期，如果不加以妥善管理，技术更迭带来的混合交通环境反而可能导致可避免的伤亡增加。
该模型分析了自动驾驶汽车渗透率与传统驾驶行为之间的复杂交互作用。研究人员指出，在技术尚未完全成熟和大规模部署的阶段，不同技术水平的车辆混合行驶，可能形成一个“安全真空期”，对人类驾驶员和测试中的自动驾驶系统都提出了更高的要求。
AI在交通安全中的双刃剑效应
AI驱动的交通系统，从高级辅助驾驶（ADAS）到完全自动驾驶（L5），目标是消除人为失误导致的事故。然而，模型的警告是针对普及速度的。
关键发现包括：
- 如果自动驾驶车辆的部署速度低于乐观估计，那么现有道路上仍将充斥着高风险的人类驾驶行为。
- 在部分地区，特定技术（如L2/L3级辅助系统）的错误使用，可能会让驾驶员产生过度依赖，从而在关键时刻反应迟缓。
- 模型估计，在最差情景下，到2030年，这些过渡期风险可能导致新增数以万计的死亡案例，超过了自动驾驶技术预期的早期安全收益。
政策与监管的紧迫性
这项研究的意义在于，它不仅仅关注最终技术的安全性，更关注技术过渡期的管理。专家呼吁，政策制定者必须制定明确的路线图，以确保自动驾驶技术的推广是平稳且安全地集成到现有交通生态中的。
约翰霍普金斯大学的研究团队建议，政府和行业需要投资于更完善的模拟环境和道路测试，以验证系统在混合交通流中的鲁棒性，并建立严格的性能标准和透明度要求，防止因乐观预期而导致的监管滞后。
最终，AI在交通领域能否成为净安全的贡献者，将取决于部署的速度、系统的可靠性，以及监管机构能否有效管理这段充满不确定性的技术交接期。
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