一、问题：两轮车骑行者成为城市道路安全的突出隐患 我国城市交通体系中，自行车与电动两轮车是数量庞大、使用频率极高的出行工具。然而，这类交通参与者体型小、速度快、行驶轨迹灵活多变，在与机动车共享道路空间时，极易引发碰撞事故。 公开数据显示，涉及非机动车及两轮摩托车的交通事故在城市道路事故总量中占据相当比例，且此类事故往往因骑行者缺乏有效防护而造成较为严重的人身伤害。骑行者突然横穿车道、路口抢行、逆向行驶等行为，使机动车驾驶员难以提前预判，留给人工反应的时间窗口极为有限。 鉴于此，车辆主动安全系统能否有效识别并应对两轮车骑行者，已成为衡量智能汽车安全性能的重要维度之一。 二、原因：两轮车目标特性对感知系统构成多重挑战 与行人或大型车辆相比，两轮车骑行者对车载感知系统提出了更高的技术要求。 从目标特征来看，两轮车整体轮廓较小，雷达反射截面积有限，在复杂背景环境下容易被系统误判或漏检。另外，骑行者的移动速度显著高于步行行人，系统需要在更短的时间内完成目标识别、轨迹预测与制动决策的全流程响应。 从场景复杂性来看，路口左转、非机动车道与机动车道交汇等工况涉及多方向目标同时运动，系统需在干扰信息较多的环境中准确锁定威胁目标，对算法的鲁棒性与实时性均提出严苛要求。 此外，骑行者行为的随机性较强，系统难以依赖固定运动模式进行预判，这继续增加了主动安全技术落地的难度。 三、影响：测评场景揭示技术短板，推动行业标准完善 针对上述风险，中国智能汽车指数（IVISTA）专项设计了三类典型测评场景，对自动紧急制动系统的两轮车识别能力进行系统性验证。 第一类场景模拟自行车骑行者从路侧非机动车道突然左转横穿机动车道，考察系统对近距离突发目标的即时响应能力。此类场景在城市道路中发生频率较高，对系统的反应速度要求极为苛刻。 第二类场景模拟电动踏板式两轮摩托车从对向车道远端高速横向穿越，重点检验系统对快速移动小目标的远距离探测与预判能力。由于目标穿越距离较长、速度较快，系统需在更早的时间节点完成威胁判断。 第三类场景则模拟主车以正常速度左转时，对向电动踏板车直行驶来、两车路径在路口交叉的复杂工况。这个场景涉及路权博弈与多目标并发，是对系统综合感知与决策能力的全面考验。 上述测评结果客观呈现了当前市场在售车型在两轮车识别领域的技术差异，有助于消费者形成更为理性的安全认知，同时也为行业技术迭代和标准制定提供了数据支撑。 四、对策：技术迭代与驾驶行为规范需双轮驱动 提升两轮车骑行者的道路安全保障，需要技术进步与行为规范两上共同推进。 在技术层面，车企应持续加大对感知算法、多传感器融合及边缘场景训练数据的研发投入，重点提升系统对小目标、高速目标及复杂路口场景的识别精度与响应速度。监管部门和行业机构则应改进主动安全技术的测评标准体系，将两轮车场景纳入强制性考核范畴，以评促研，推动整体技术水平提升。 在行为规范层面，驾驶员在经过公交站台、居民区出入口及非机动车与机动车混行路段时，应主动降低车速，增强对两侧骑行者的观察意识，不能过度依赖辅助系统而忽视主动驾驶责任。与此同时，骑行者自身也应遵守交通规则，减少随意横穿、抢行等危险行为，从源头降低事故发生概率。 五、前景：主动安全技术将成智能汽车竞争核心赛道 从行业发展趋势来看，主动安全技术正逐步从高端车型向大众市场普及，自动紧急制动系统的覆盖范围也在持续扩展，从最初针对前方车辆的基础防碰撞功能，逐步延伸至行人、骑行者乃至更复杂的交叉路口场景。 随着传感器成本下降、算法能力增强以及高精度地图与车路协同技术的逐步成熟，未来车辆对两轮车骑行者的识别与保护能力有望实现质的跃升。这不仅将显著降低城市道路交通事故发生率，也将为构建更加安全、有序的城市出行生态奠定坚实基础。
道路安全需要多方共同努力。两轮车的便捷为城市增添了活力，也要求交通系统以更精细的管理和安全技术应对。让主动安全技术发挥作用的同时，更需要驾驶员谨慎驾驶、骑行者遵守规则。只有技术、管理和文明出行合力推进，城市道路才能更安全、更有序。