别让连网汽车成为交通安全杀手！

　　就在感恩节(Thanksgiving)前夕，美国运输部(Department of Transportation)旗下的国道交通安全局(National Highway Traffic Safety Administration，NHTSA)公布了一份统计数据，显示在2015上半年，全美交通事故死亡人数与去年同期相较增加了8.1%。

　　这份统计数据令人忧心的原因，不只是因为它反转了美国交通事故死亡人数在2014年呈现下降的趋势，也因为它指出，智慧型手机与其他连网装置是造成大多数不当──以及危险──驾驶的原因。

　　根据NHTSA自1975年以来的每一季交通事故死亡人数统计资料，美国因交通事故而意外死亡人数，在2006至2010年之间出现明显减少并从那时候起趋于稳定，直到2015年上半年又出现了自1977年以来的最大幅度增加。

　　NHTSA报告指出民众的一系列不当行为，是让交通事故死亡人数增加的原因，包括酒驾(占据三分之一事故死亡原因)、未系安全带(有49%的客车乘员是因为没有系安全带而在事故中死亡)、机车骑士未戴安全帽，以及疲劳驾驶(占据2.6%的事故死亡率)。

　　在该报告中最具警惕意味的，是指出有10%的交通事故死亡者，是因为“分心驾驶”，光是在2014年就导致3,179人失去生命;在报告发布会上，NHTSA局长Mark Rosekind表示：“毫无疑问，越来越多的智慧型手机也要负担一些责任，但我们目前并没有足够的资讯可判定它该负的责任有多大。”

　　美国交通事故死亡人数变化

　　(来源：NHTSA)

　　“不断线”的汽车驾驶人们

　　我们大家心知肚明，那些永远保持连线的汽车驾驶人们，一定多多少少都会分心驾驶;我们也知道目前并没有能有效杜绝在开车时还以手持智慧型手机的法令。而我想，应该不只有我一个人对于科技产业在交通安全相关问题的回应感到失望，那些厂商通常会用更多技术来解决那样的问题，却选择对公共政策沉默以对。

　　包括车厂与晶片供应商都在推销的“零事故”车辆，是配备先进驾驶人辅助系统(ADAS)，或是能把人类驾驶排除在外的自动驾驶技术;科技产业推动连网汽车(也就是车辆对车辆通讯--V2V)、ADAS以及自动驾驶车辆，确实能完全套上诉求安全性的标语，同时也方便为汽车厂商创造更多获利的机会。

　　不要误会，我并不是要质疑那些高科技在维护民众生命安全上的功能(以长期性观点);但目前非常缺乏的是，在不远的将来，当每一辆在路上跑的汽车都配备V2V与ADAS功能，如何能维护民众生命安全的公共政策提案。甚至美国联邦法规计划要求在2017年之后出产的车辆，都需要配备V2V与V2I技术，都不让人感觉反应够快。

　　市场研究机构Strategy Analytics全球汽车产业分析师Roger Lanctot最近在一篇部落格文章中写道：“其实行动通讯业者──AT&T、T-Mobile、Verizon与 Sprint──非常清楚，大多数驾驶人的日常行为是可以被预测的，但利用相关知识来减少美国高速公路上的死亡交通事故却做得太少，这是难以接受的;经协调的公共政策提案何在?”

　　隐私权保护的重要性高于保障人身安全?

　　虽然我怪罪科技产业(包含汽车与行动通讯领域)对公共政策议题的自满，Lanctot则是从巨量资料(big-data)的角度来看这个问题，将责任归咎于NHTSA。

　　他认为，NHTSA并没有利用巨量资料分析来解决交通安全问题，该机构有交通事故的完整统计数据包括发生时间、地点以及结果，却以保护个人隐私之名不分享那些资料;而那些资料：“可能是创造应用程式、服务与内容来引导驾驶人的丰富资源。”

　　“我们缺少的是，”Lanctot在部落格文章结论指出：“有心想解决问题且能充分利用那些资料的统计学家、技术开发者以及其他领域专家。”

　　而在后来的电话采访中，Lanctot对EE Times美国版编辑表示，他怀疑NHTSA可能没有所有的细节资料，例如交通事故的发生时间与地点──因为美国各州政府机关的通报结构不同。此外“保护隐私权”仍是个最好用的挡箭牌：“NHTSA已经接受了隐私权保护高于避免交通事故的观念。”

　　“保护每个人的隐私比较重要，还是能拯救一条人命重要?”Lanctot表示：“保险公司其实已经利用“他们自己的”资料做过更多这类分析，因为他们也不能透过政府部门取得交通相关资料，要定义精确的事故发生地点是个挑战。”

　　“能消弭这些障碍并充分利用那些资料的国家政策何在?”他指出，若以安全性为优先，巨量资料是有帮助的：“现有无线通讯技术(如蜂巢式网路)的投资，需要被鼓励并精炼为在最高风险交叉路口的快速布署。”

　　Lanctot认为，巨量资料也可强化个人驾驶能力;他举例指出，有一个www.spotcrime.com 网站能提供城市与乡村地区的“犯罪地图”，显示那些地方最常出现犯罪行为，甚至能精细化到邻居范围：“那为何我不能去查询在我平常通勤的路线上，最常发生哪些种类的交通事故或是曾经发生的交通事故?”

　　他认为其他可利用巨量资料来提升交通安全的有潜力应用程式，包括提供驾驶人一天之中最安全的开车出门时机，最安全的开车路线导航，或是哪种车子最常发生交通事故，以及发生哪一类的交通事故…等资讯。

　　有鉴于让驾驶人“离线”已经几乎不可能(应该说是永远不会发生)，降低交通事故的关键其实应该是开发能帮忙防止那些危险驾驶人边开车边发简讯、看Facebook甚至玩游戏的聪明连网装置!