夜间交通事故激增，美国出台法规
撰文 / 马晓蕾
编辑 / 孟 为
设计 / 师玉超
来源 / 彭博社，作者：Linda Poon
对于美国司机而言，夜间驾驶的时间只占四分之一，却有大约一半的交通致死事故发生在天黑之后。
夜幕降临，交通事故死亡率激增，在零点后的几个小时内达到顶峰。这些致命车祸大多涉及车道偏离，车辆越过中心线或驶出路牙。
美国联邦公路管理局（Federal Highway Administration）出台了一项新规定《街道和公路统一交通控制设备手册》，首次为车道标线的逆反射率设定了最低标准，规定了在黑暗和干燥的条件下，它们必须反射给司机的光度值。
这不仅是让人类司机看得更加清晰，也为了让自动驾驶车辆的感知设备更好地捕捉道路信息。
爱荷华州立大学交通研究所的奥马尔·斯马迪（Omar Smadi）说：“要确保道路标线在白天与晚上的能见度相当。”
《手册》为反射率设定了两个最低标准。
在限速35-70英里/小时的道路上，车道标线必须保持每勒克斯光照强度的反光亮度为50毫坎德拉/平米，即在黑暗中被汽车头灯照亮时刚好能够显示出来。
对于限速为70英里/小时及以上的高速公路，最低限度要翻倍。照明充足和每天运载量少于6000辆的道路除外。
该标准将于9月6日开始生效。虽然一些州早已出台过更高的标准，但联邦公路管理局的新规给了其他地方机构四年的时间整改，使当地的道路标线满足这些最低标准，并可以通过联邦资金支付。
2021年，美国的交通事故死亡人数创下16年来的新高，有近4.3万人死亡，比前一年猛增10.5%，是2005年以来的最高记录。
美国交通部正在推动一项新的国家道路安全战略，希望减缓致命车祸的激增。美国国会曾于1992年首次指示交通部制定交通标志和路面标线的最低逆反射水平，联邦公路管理局于2010年最终提议制定一个标准。
斯马迪说，在这个过程中，有一些来自地方机构的阻力，他们担心缺乏资金和资源来维持这一最低标准。
美国的道路总长度超过400万英里，其中大部分在农村地区。根据美国土木工程师协会（American Society of Civil Engineers）的数据，只有不到一半（42%）的路面被认定为状态良好。而国家不断地铺设更多的道路，使急需维修的工作不断积压。
道路标线不清晰增加了夜间驾驶的危险性。但这个问题很少被列入交通机构的优先事项清单中，尽管有大量的研究表明清晰的道路标线有助于减少车祸。
斯马迪在谈到新规时说：“它不大，但至少可以让那些没有认真考虑过的机构对路面标线给予更多的重视。而且它为处理安全问题的技术人员提供了基准，以便在他们的机构内推动更高的标准。”
道路标线有两个组成部分：油漆和嵌入其中的微小玻璃珠。油漆起到的是粘合剂的作用，而玻璃珠将车辆前灯的光线反射给司机的眼睛。
斯马迪说，在理想情况下，道路标线应该至少有三分之二被这些珠子覆盖。他补充说，新规可能会促使市政当局投资使用性能更高的路面涂料，以延长道路标线的重划间隔。企业为各机构提供了多种涂料选择，新材料和技术使标线更有光泽，更耐用，下雨时更不容易散光。
在繁忙的道路上，新划一条黄线光泽度大约可以保持两年，这取决于油漆的质量和厚度以及交通状况等因素。
轮胎的反复碾压，以及长时间暴露在极端天气下，会更快地使嵌入的玻璃珠脱落，进而使道路标线可见度变差。
特别是经常积雪、需要频繁扫雪的道路，车道线的寿命会缩短到只有一年。比如爱荷华州冬季严寒，该州交通部门正在尝试在道路上挖凹槽，将涂漆置于凹槽内，从而使标线寿命更长。
虽然联邦公路管理局的新规没有涉及其他能见度和安全因素，如雨天的逆反射水平或车道线的宽度，但斯马迪说这是朝着正确方向迈出的一步，特别是美国在推动自动驾驶的时候。
“人们倾向于将一项创新和尖端的技术与同样尖端和高度技术性的基础设施相匹配。”交通分析公司Inrix的自动驾驶主管艾利·艾什（Avery Ash）说，“但是，工程师们普遍反映，自动驾驶技术的主要障碍是道路指示牌不足或缺失，与车道划线也有很大关系。”
自动驾驶汽车的开发者们长期以来一直对美国基础设施的恶劣状况深恶痛绝。自动驾驶系统依靠一系列摄像头和传感器，以及精密复杂的地图来了解道路规则。
但模糊且不一致的标志和标线会发出矛盾信号。当道路标线不清楚或难以辨认时，自动驾驶汽车就“懵圈”了，或者干脆拒绝行驶。油漆褪色和车道线模糊也与目前的驾驶辅助技术（如特斯拉的Autopilot）相关车祸有关。
为了弥补这一点，工程师们必须增加传感器的复杂性，并为更多的意外情况做好预案，让人类司机重新接管车辆。所有这些都会提高车辆的成本和复杂性，削弱对自动驾驶技术的信心，并进一步阻碍自动驾驶汽车的发展。
完全自动驾驶的未来还很遥远，但许多司机已经依赖于半自动驾驶功能，如自适应巡航控制和车道居中和保持，这都要依靠摄像头读取道路标记。当它们无法精准识别时，就会进一步推高发生致命车祸的可能性。
艾什说：“人类善于处理这些不稳定因素，但是自动驾驶系统还不行。我们不能指望机器能够一直做出正确的判断。”
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