在汽车向全自动化方向发展的道路上，必定需要面对自动驾驶模式切换至人工驾驶模式的过渡阶段。目前特斯拉的Autopilot功能正是如此。然而，斯坦福大学的科研人员发现，从自动驾驶切换到人工驾驶的过程中，人类需要进行调整，而这有可能导致事故的发生。

图片来源：网易汽车配图

斯坦福大学进行了一项研究实验，让22名参与人员在封闭跑道上乘坐自动驾驶汽车，并在某些点接管汽车，以测量司机对不同条件的反应。测量内容包括方向盘适应、速度变化、包括转向和变更车道等。

据了解，在该实验中，自动驾驶汽车能够驶完整个跑道，并返回起点，但研究人员要求参与人员在中间手工驾驶车辆，经过一段直路，并进行变道，时间大约持续15秒。每位参与人员进行14次这样的操作。研究人员对每位参与者在汽车自动驾驶、自己手工驾驶和两种模式切换期间的反应进行了测量。研究显示，即使得到提前提醒、心中也清楚接下来的步骤，参与者们仍然表现出明显的过渡性适应调整。这个适应时间段车辆特别容易发生事故。

该研究发现的一位合作者Lene Harbott表示：“即使参与者知道会发生什么样的变化，能制定显性动作计划作为补偿，你还是会看到他们表现出非常不同的驾车行为和驾车能力下降。”神经科学将这种现象解释为显性学习和隐性学习之间的差别。隐形动作控制需要实际执行一项任务以习得能力，且不能通过显性意识和计划精确复制。

在这次研究实验中，没有一个司机在模式切换过程中脱离车道。不过研究终归是在理想状态下，而且即使这样，试验中参与者驾驶行为也有所改变。研究人员认为，道路上自动驾驶汽车变多时，模式切换时可能导致事故的发生。

研究人员还指出，试验中所用的自动驾驶汽车为他们自己所研发，不代表任何汽车生产商正在研发的任何商用系统，不过汽车生产商应该对它们的系统进行类似测试，以衡量在不同条件下不同自动驾驶系统切换到手工驾驶模式的表现。

Lene Harbott表示：“如果有人在研发自动驾驶汽车切换模式，就需要对具体模式进行详细研究，而我们的研究只是掀开了冰山一角。”