传统道路安全评估长期依赖警方报告的碰撞统计数据，这种 "滞后指标" 存在根本性局限：碰撞事件在统计上属于稀有事件，尤其在地方道路和支路上，需要数年才能积累足够的样本建立有效风险评估。Google Research 通过大规模智能手机传感器数据，将急刹车事件（Hard-Braking Events, HBEs）转化为碰撞风险的 "领先指标"，实现了从被动记录到主动预测的技术跨越。
急刹车事件的信号提取与去噪
急刹车事件被定义为车辆前向减速度超过 -3m/s² 的规避动作。Google 采用的检测方案并非简单的加速度阈值判定，而是基于 Transformer 架构的机器学习模型，该模型同时处理加速度计、陀螺仪和 GPS 三类传感器信号。对比实验表明，纯 GPS 启发式方法的 PR-AUC 仅为 0.22，纯加速度计启发式方法更低至 0.005，而 Transformer 模型达到 0.83，性能分别提升 3.8 倍和 166.6 倍。这种显著的差距源于传感器融合能够有效区分真实急刹车与路面颠簸、设备晃动等噪声信号。
在工程落地层面，信号去噪需要关注三个关键参数：采样频率稳定性（建议≥50Hz）、设备姿态校准误差容限（<5°），以及多传感器时间同步精度（<100ms）。这些参数直接影响模型在高频振动路段（如减速带密集区）的假阳性率控制。
时空聚合与统计验证
检测到的急刹车事件需要聚合到道路段级别进行风险评估。Google 的研究显示，包含 HBEs 观测的路段数量是报告碰撞路段的 18 倍，这一数据密度优势使得网络级安全分析成为可能。为验证 HBEs 与碰撞风险的因果关系，研究采用负二项回归模型控制以下混淆变量：交通暴露量（车流量 × 路段长度）、基础设施特征（道路类型、坡度、累积转弯角度）、动态因素（匝道存在、车道数变化）。
加州 101/880 高速公路交汇处的案例验证了该方法的有效性：该路段 HBE 率比州内平均高速公路高 70 倍，历史上每六周发生一次碰撞。通过 HBE 信号，模型无需等待十年碰撞数据积累即可将其识别为高风险区域。这种 "事前预警" 能力对交通安全管理具有变革性意义。
可解释性评估与工程参数清单
模型的可解释性体现在对基础设施风险的量化识别。回归分析显示，匝道存在与碰撞风险呈显著正相关，这与并线操作所需的交织 maneuver 直接相关。针对道路管理机构的技术落地，建议建立以下监控参数体系：
- 风险阈值设定：路段 HBE 率超过同类型道路均值 2 个标准差时触发预警
- 数据新鲜度窗口：采用滚动 30 天聚合，平衡信号稳定性与实时性
- 空间粒度：以 100-500 米路段为最小分析单元，确保统计显著性
- 置信度校准：对新开通道路，要求至少 1000 条行程数据后方可纳入评估
局限与未来演进
当前方案的主要局限在于数据源代表性偏差：数据主要来自使用 Android Auto 导航的用户群体，可能无法覆盖老年驾驶者、货运车辆等细分群体。此外，不同地区的驾驶文化和道路规范差异要求模型具备区域自适应能力。Google 正研究同质路段的空间聚类方法，以进一步降低数据稀疏性影响。
从工程架构看，急刹车事件检测正从离线分析向实时预警演进。未来系统可能直接集成至导航应用，在驾驶员接近高风险路段前主动提示减速，实现从 "风险识别" 到 "主动干预" 的闭环。
资料来源
- Google Research Blog: "Hard-braking events as indicators of road segment crash risk" (2025)
- Google Research: "Smartphone-based Hard Braking Events Detection at Scale for Road Safety Services"