在公司里，同事一直夸我是优秀打工人——因为我一般都不会按点下班，而是等个半小时一小时之后才走。但他们不知道的是，我晚下班并不是因为在加班干活儿，而是拿着手机里的地图软件，一遍一遍地模拟回家的路途。为什么？因为实！在！是！太！堵！了！公司办公室的位置在北京东三环和东四环之间，我上班这么多年来，基本上是年年堵、月月堵、天天堵，车多车少都是堵。
每天晚上，看着手机地图里那一条条仿佛血管一样血红色的道路，我都没有勇气拿着车钥匙下楼。最气人的是，有时候好不容易上了高架，熬过了堵点，才发现，原来在堵车的源头，并没有事故！也没有限行，高架上就是那么自然而然的堵了起来。作为一个科学青年，我对这件事非常不解，于是仔细学习了一番。原来科学家对这种现象早有定义，这种“无事故堵车”的现象，被称作“幽灵堵车”。车足够多，就会堵。
我先用简单的语言帮你形容一下，幽灵堵车到底是什么意思。我们先假设，一个封闭的道路上，车的数量不多，每辆车之间都有大概30米左右的车距。这时，有一辆车的司机突然打了个喷嚏，踩了一脚刹车。而后车司机看到前车变慢以后，立刻减速，然后变换车道，避开了这辆慢车。因为车距足够大，所以这两辆车的行为，并没有影响后边离得更远的车流。但在城市路网中，车辆数量通常很大，而车距一般在10米以内，甚至5米、3米都有可能。
这时如果第一辆车突然减速，那么可能后面一连串的车就都需要减速，才能避免追尾。这样，“堵点”就像是波一样，不断向后传递，最终导致大堵车。但回过头来看，其实并没有人违反交规，也没有发生事故，但就是堵了起来。其实早在1950年，英国数学家詹姆斯·莱特希尔（James Lighthill）就曾经用“波”的概念描述过车流。随着汽车的普及，更多的科学家也开始对这件事进行研究。下面，我们来玩一个游戏。
游戏里，所有的车都首尾相连，如果你不做任何操作的话，那么车流会正常的流动，什么都不会发生。但如果你开始控制其中一辆车的话，就会发现，一旦你没有跟上车流，或者速度不一致，那么整个车流就会开始堵起来，而你要是不小心撞上了前车，那很显然，谁也别想走了。如果你没看明白的话，日本物理学家杉山雄规（Yuki Sugiyama）和他的同事们用真的汽车做了个实验。
在他的论文里，同时也给出了日本高速“车辆密度”和“车流速度”的图表，在这个图表里我们也能看出来，当密度超过某个临界点的时候，车流速度就会出现断崖式的下跌。现在，你大概明白幽灵堵车是怎么回事了。我猜聪明的你，也知道这个事情的关键是什么了。没错，就是“突发事件导致的车速降低”。控制车距，是实现自动驾驶的基础。虽然，我们可以通过交规和驾驶员培训，来降低恶意并线、慢速驾驶等状况发生的情况。
但问题是，人不是机器，路上也总是会发生意外情况。就比如打喷嚏的时候，大部分人都是闭着眼睛的，那么自然会减速，这样的话，就很容易出现幽灵堵车。那怎么办？如果车距永远都像上面的游戏里，永远保持一致不会出错不就行了？恭喜你，答对了。这其实和现在大家经常说的“自动驾驶”有很大的联系。
在美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）提出的自动驾驶分类等级里，L5级别“完全自动驾驶”就可以实现“科幻片中”的自动驾驶。简单来说，汽车就像是筋斗云一样，你让他去哪就去哪，一切都由车辆、路网自动控制，不再需要自己控制车辆。当然了，L5还远，现在大部分在L2“部分自动驾驶”。简单来说，就是汽车可以识别前车危险，自动停止，同时还可以实现跟车、并线等操作。
在这个基础上，现在很多车辆都配备了“主动巡航控制系统”（ACC, Adaptive Cruise Control），通过雷达、摄像头、激光传感器和计算机系统等的结合使用，完成自动跟车、控制车距的功能，像是本田的Honda SENSING技术，该技术搭载的ACC功能带有低速追随模式，专为拥堵路况设计，可以自动跟随前车至停车，并重新启动，由此可缓解在拥堵路段以及高速公路上行驶时的驾驶疲惫。
我们再用简单的语言来解释一下这些系统的作用：传感器是“眼睛和耳朵”，像是毫米波雷达、摄像头、激光测距等等，都可以帮助车辆了解路上的情况。汽车ECU是“脑”，现在汽车主机的功能越发强大，可以通过AI技术来“理解”传感器获得的信息。制动、转向是“四肢”，脑发出的命令，当然要立刻由四肢来执行。有了这一套系统，你的汽车就“变聪明了”，也更安全了。
当然了，现在各个汽车品牌都在抓紧研究更强大的安全系统，但也需要有更多的社会力量去关注、投入到道路安全事业。作为社会的新生代，大学生群体充满好奇心、想象力和责任感，是传递交通安全理念，并有效推动社会交通安全建设的重要力量。
今年，广汽本田在其道路安全高校联盟的六所顶级高校内，发起“2020年广汽本田安全中国行·首届道路安全创新大赛”，以#安全车距装置#作为命题，鼓励参赛者对车辆的安全车距保持装置进行开发、设计，进一步保障行车安全。在为期3个月的大赛中，道路安全高校联盟的大学生们，围绕产品设计和公益宣传两大主题，创作出大量“有意思”更“有意义”的道路安全优秀作品。
在同学们的作品中，有许多非常有趣又很厉害的设计，下面我就来给大家展示一下。为了方便大家理解，我们还是按照刚才的比喻来依次展示好了。首先是“眼睛”，湖南大学机械与运载工程学院团队在对比了毫米波雷达、微波雷达、超声波传感器和激光雷达四种传感器的优劣后，选择了探测能力强，稳定性好的毫米波雷达。
通过这个雷达和车载传感器得到的数据进行整合得到关键的四个参数：两车车距，相对车速、前/后车加速度，路面附着系数——这些参数都是在识别可能的危险过程中起到重要作用的数据。天津大学智能动力团队的传感器除了可以识别路况之外，还可以接入互联网，获取精确定位，取得天气信息，与车载传感器协同作用，依靠轮胎传感器实时反馈，确定行驶路况，与系统内预存数据对比，确定合适行车速度与预留距离。
这个设计增加了信息的维度，可以让汽车更好的进行决策。再其次是“脑”，比赛中的每个团队都设计了针对安全系统的决策树。其中吉林大学的吉遇平安团队就考虑了天气因素对车辆测距准确度和制动距离的影响，装置温度传感器，并通过物联网获取实时天气信息，调整测距参数和对安全距离的判定。这样，当遇到雨雪天气的时候，系统可以增加刹车距离，以适应不同的路况。在寒冷结冰的吉林，这样的设计确实是非常重要。
武汉理工大学武理之光团队的安全车距系统由环境感知子系统、控制子系统和执行机构子系统组成。不同的子系统协同合作，根据本车与前方目标车辆的相对速度和距离，与预先设置的不同车速所对应的安全距离进行对比，进而做出预警，并分为2个预警级别分别向制动模块、燃油切断模块和报警模块发出指令。
最后是“四肢”，哈尔滨工业大学（威海）的宁之翼团队提出了创新的电磁铁式自动制动系统和外气囊系统，用电磁铁来实现更快的反应和制动，这大概可以比喻为给人加了一套外骨骼。
除此之外，同济大学的智行团队还考虑了成本和性价比的问题，他们选用了不同测距元件组合的方式，即单目相机与超声波雷达，测量本车同前方和两侧车辆之间的车距，根据两种传感器不同测距方法各自的特点，使两种不同的传感器优势互补，在尽可能降低成本的情况下提供精确、快速、安全的主动安全服务。入围的六个大学生团队，从不同的需求点出发，设计出了各有特色的方案。
这也和广汽本田在大赛中的赛题内涵一致——保持安全车距，杜绝不良驾驶行为，共创美好的未来交通社会。我们现在不妨畅想，当L4-L5自动驾驶来临的那天，可能我们就再也不用为科目二而犯愁了。不过在那之前，希望阅读文章的你，可以和这些参赛的大学生朋友们一起，成为交通安全和秩序的守护者。未来，汽车可能会像现在的智能手机一样，更加普及同时更加智能。
正如广汽本田这次大赛中的口号“集合吧，安全超新星”一样，现在的大学生朋友，可能就是未来的超新星——当然，安全绝对排在第一位哦。不说了，同学们，加油吧！我先去堵车回家了。