近年来，因驾驶人驾驶操作不当导致的交通事故频频见诸报端，甚至出现严重致人伤亡现象。据统计，驾驶人驾驶操作不当导致的交通事故伤亡，仅次于未按规定让行、酒驾、无证驾驶导致的事故，居各类事故致因第四位。驾驶操作不当导致的事故突出，暴露出驾驶人驾驶技能不足、风险意识欠缺等问题，更反映了驾驶培训考试过程的应试性等深层次问题。基于上述实际，本文通过对驾驶技能养成面临的新形势、现状问题进行分析，借鉴国外驾驶技能养成的经验做法，对强化我国机动车驾驶人驾驶技能养成提出对策建议。

一、驾驶技能养成面临的新形势

随着“人、车、路”三大交通要素的不断发展，驾驶人驾车出行任务发生巨大变化，对驾驶人驾驶技能养成提出新的更高要求，主要包括以下三个方面。

（一）驾驶人群体结构复杂化。汽车逐渐走进普通家庭，私家车（私人小微型载客汽车）数量大幅增长。私家车群体多为持有小型汽车（C1）和小型自动挡汽车（C2）驾驶证的驾驶人。截至2022 年底，全国持有C1、C2 驾驶证的驾驶人数量达4.12 亿，占驾驶人总量的82.1%。此外，低龄和老龄驾驶人数量占比逐渐增多。据统计，60%以上的新驾驶人属于90 后、00 后群体，新驾驶人平均年龄逐渐降低。2020 年11 月，公安部推出了放宽小型汽车驾驶证申请年龄改革新政，允许70 周岁以上人员申领小型汽车驾驶证。目前，全国60 周岁以上小型汽车驾驶人数量达1462 万人，占小型汽车驾驶人总量的3.6%。

（二）机动车驾驶性能多样化。我国机动车和汽车保有量均居世界第一，但从人均水平来看，千人汽车保有量213 辆，与发达国家（500至800 辆）相比仍有不小差距，机动化进程仍有较大纵深。随着人工智能、云计算、5G 等新兴信息通信技术与汽车、交通产业跨界融合日益加深，汽车智能化、电动化程度越来越高。一方面，高级辅助驾驶功能逐渐成为新车型的常规配置，人机交互驾驶越来越普遍。据工信部数据显示，2022 年具备组合辅助驾驶功能的L2 级乘用车新车渗透率达34.5%，预计2025 年将会达到70%。然而，智能汽车的出现也产生了一系列的交通安全问题，带有辅助驾驶功能的车辆交通事故时有发生，多数事故一定程度上源于驾驶人未充分掌握驾驶辅助等智能化车辆控制功能。另一方面，在国家减免税费、财政补贴、充电服务保障等政策支持下，电动汽车产业发展迅速。但与此同时，电动汽车自燃、操作失误冲撞人群等事件时有发生。究其原因，电动汽车在内部设计、启动响应、驾驶体验等方面与燃油汽车存在较大差异，对驾驶人车辆操控能力提出新要求。

（三）道路交通场景多元化。截至2022 年底，全国公路通车里程达535 万公里，其中高速公路17.7 万公里，城乡路网规模和通达性水平不断提高，极大便利了群众驾车出行。但受制于我国地理因素等条件限制，道路设施条件与机动化程度不相适应的情形依然存在，农村道路、急弯陡坡、山地丘陵等路段交通安全风险隐患依然突出。与此同时，我国幅员辽阔，各类气候条件多变，自然环境十分复杂。大风沙尘、雨雾冰雪等恶劣天气会导致驾驶人视线受阻、车辆制动距离延长等情况，严重影响安全驾驶。驾驶人驾车出行面临更多的“非自由流”，与其他车辆、行人交互更加频繁，叠加恶劣天气、复杂路段等环境，致使判断失误、操作不当导致的事故也愈加多发。此外，我国智能网联汽车产业发展已正式进入试点准入和上路通行阶段，目前已有30 余个城市开放智能网联汽车测试1.3 万余公里。自动驾驶逐渐融入道路交通体系，驾驶人除需掌握智能汽车驾驶操作要求，还需学会与车外的智能汽车“共处”。

二、驾驶技能养成现状问题分析

驾驶技能培训考试是驾驶人驾驶技能养成的关键环节，是驾驶人系统学习和掌握驾驶技能的重要阶段，综合分析现有驾驶技能培训考试现状，仍存在以下三点突出问题。

（一）培训考试项目“固定化”，制约技能训练实用性。现有驾驶技能培训考试依托固定场地及路线开展，且场地线路设置偏远，车流稀少，交通环境要素单一，培训考试场地和路段难以体现道路交通环境的随机性和复杂性，相对降低了考试难度，难以全面考核考生在真实道路交通环境中的安全驾驶能力。此外，培训考试项目固定，易滋生应试空间。现有驾驶技能考试项目设置以固定位置为主，考试内容衍生性和拓展性相对不足，考生往往针对考试项目进行训练，背离驾驶技能养成的初衷，导致驾驶技能培训考试应试化现象严重。

（二）培训考试评判“自动化”，影响技能养成实效性。驾驶人考试数量高位运行，各地驾驶人考试业务工作量积压。2012 年公安部发布《机动车驾驶证申领和使用规定》（123 号令）、《机动车驾驶人考试内容与方法》（GA1026—2012）等系列行业标准，推广使用计算机辅助评判，降低考试员工作量，提高考场工作效率。然而，为减少考生投诉质疑，各地道路驾驶技能考试人工评判基本缺失，不敢判、不评判的现象严重，导致安全文明驾驶意识类的考核弱化，难以综合考核考生的安全驾驶能力。此外，现有驾驶培训考试系统多是基于卫星定位和车道模型确定车辆位置，按照考试项目对考生的驾驶行为进行分解和量化，简单对车辆运行状态、是否压线、是否违规等按照既定的阈值进行静态评判，如靠边停车时与道路边缘线的距离、通过学校区域时按规定减速等，无法通过采集和处理驾驶环境信息，对动态、连续的驾驶过程做出定量的评价。

（三）培训考试管理“社会化”，影响技能评判规范性。为满足群众驾驶考试需求，各级公安交管部门积极推进驾驶人考试场地建设，推行社会化考场承担考试服务，一定程度上解决了考试积压的问题，但也带来一系列新的问题。一方面，考场管理不规范，影响考试质量。由于社会化考场管理制度建设不健全，导致部分考试场地存在放置标记物、画标记线等作弊现象，甚至出现考试过程有人指挥、协助考试等情形，严重影响考试质量。另一方面，考场监管不到位，存在廉政风险。由于考试员数量不足，许多考场采用社会招聘的“安全员”参与考试评判，易引发考试作弊案件，甚至出现内外勾结、组织作弊等现象，存在较大廉政风险。

三、国外驾驶技能养成经验做法

（一）严格把关考试路段交通环境。为保证全面考核驾驶人的安全驾驶能力，国外驾驶技能考试对考试路段交通环境多样性的要求较高。如英国要求考试路段由考试员随机挑选，考试路段包括市郊小路、住宅区、城中闹市区和城市快速路。澳大利亚昆士兰州要求大型车辆考试路段必须满足至少包含24 个不同类型交叉路口、高速公路、高密度交通流道路等要求。奥地利要求大型车辆考试路段应驶过工业区（大型车辆通行较多）、居民区、郊区道路、高速公路等。此外，国外驾驶技能考试时长要求较高。如德国小型汽车考试时长一般为30～60 分钟。美国密歇根州、加拿大哥伦比亚省大型商用车考试时长要求不低于120 分钟。法国大型客货车考试时长不少于90 分钟、牵引车不少于120 分钟。澳大利亚昆士兰州要求大型车辆实际道路考试时长不少于60 分钟，其中城市中心道路考试时长不少于30 分钟。

（二）注重规则和意识类培训考核。国外驾驶技能培训考试把驾驶人的规则意识、安全和风险意识作为重点培训考核项目。如美国实际道路考试除考核如何判断距离、变换速度、穿越复杂路口、临时停车等驾驶技能外，着重考核驾驶人是否遵守交通信号灯及交通标志、是否文明礼让、是否分心驾驶等。日本将通行权、通行规则、道路位置等规则类内容列为考试项目。澳大利亚将让行驾驶、盲区检查、保护行人等安全意识类内容列为考试项目。英国将驾驶人对交通标志和交通信号的响应列为考试项目。

（三）聚焦考核考生整体驾驶表现。除部分亚洲国家以外，国外多数驾驶技能考试坚持使用人工评判，考试员注重对考生整体驾驶表现进行评估。如法国将防御性驾驶、环保驾驶等内容作为重点考核项目。英国重点考核考生能否完全安全驾驶，在40 分钟的实际道路考试过程中一旦出现随意变道、未保持安全车速车距、未按规定避让等情形，考试员即判定考试结果不合格。欧盟除了考察考生对安全带、转向灯、转向盘等基本操作，还考核考生是否表现出防御性和社会性的驾驶行为，主要包括考生安全驾驶动作、对道路和天气条件、其他交通工具、其他道路使用者（特别是道路安全弱势群体）的考虑以及预见性。在整个考试过程中有直接威胁到考试车辆或其他道路使用者安全的错误驾驶或危险动作，都会被直接判定为不合格。

（四）应用新技术强化驾驶技能养成。日本应用自动驾驶技术开发驾驶培训系统，系统基于实时获取的位置估计和障碍物检测结果作为驾驶模型的评价指标，并将驾校优秀教练员的驾驶模式作为标准模型，通过制定带有驾驶行为规则的驾驶模式，使定量评价学员的驾驶技能成为可能。美国通用汽车基于自动驾驶汽车的系统设计，将自动驾驶技术应用于评判并指导学员在公共道路上学习驾驶知识。自动驾驶汽车上的各种传感器将精确衡量学员的驾驶技术，及时反馈，帮助学员正确驾驶车辆。

四、驾驶技能养成提升对策建议

2022 年“十四五”全国道路交通安全规划明确提出要改革创新机动车驾驶人培训考试制度，进一步强化驾驶人和机动车交通安全源头管理。面向驾驶人驾驶技能养成新形势，构建新的驾驶技能培训考试过程、内容和管理制度体系，提升驾驶人安全驾驶技能，对提高我国道路交通安全总体水平意义重大。

（一）推进培训考试过程数字化。随着数字化技术的发展，为全面描绘驾驶人驾驶行为特征、刻画驾驶人驾驶能力提供了基础条件。一是推进驾驶行为数据数字化获取。综合运用先进的感知技术，感知、汇聚驾驶人的肢体动作、车辆机械传动、跟车和速度控制等培训考试全过程数据，形成驾驶技能培训考试全息数据库，实现驾驶行为精准反馈，提高驾驶技能养成效能。二是完善数字化驾驶技能培养体系。以考生个体驾驶行为数据为驱动，针对考生性别、年龄、驾车需求等开展个性化教学，促进驾驶培训教育个性化发展。三是推进驾驶技能数字化评估。突破当前驾驶技能评判侧重行为结果和阈值比对的模式，强化环境感知技术在考试评判领域的应用，综合运用虚拟现实、驾驶模拟、数字孪生等技术提取安全驾驶技能评判参数标准，挖掘基于全息数据的驾驶技能评估方法，强化考试全过程的数字化评判。

（二）推进培训考试内容场景化。一是探索新技术在驾驶技能培训考试中的创新应用。推进VR、AR、驾驶模拟等技术在构建规则场景、模拟危险驾驶情形、重现交通事故等方面的应用，通过沉浸式、交互式的技术革新，综合考察考生在不同场景下的驾驶操作能力，全维度精准评判考生驾驶过程安全意识、规则意识，提升驾驶考试实效性。特别是急弯陡坡等危险路段、雨雾冰雪等恶劣天气，机非混合交通等复杂路段，以及道路交通环境多元的农村地区等场景，应用虚拟现实、驾驶模拟等技术实现场景构建和还原，训练考核驾驶人适应丰富场景驾车的能力。二是推动落实考试项目的随机触发。驾驶技能的综合评估要体现真实道路交通环境的随机性和动态性，实现考生真实驾驶能力的考核，避免项目固化产生机械应试的空间，如变更车道、超车等考试项目，应根据实际道路交通流环境的智能感知随机触发，防止应试化考试。

（三）推进培训考试管理标准化。一是完善技能培训考试内容。有序丰富完善驾驶技能培训考试内容，研究智能汽车、新能源车等相关安全驾驶知识在理论考试、实车操作等方面的培训考试内容，尽快形成统一培训考试标准，推动驾驶培训考试应用。二是推进教练员、考试员素质提升。构建科学的教练员、考试员培训管理体系，充分融合驾驶培训考试新形势新要求，加强教练员执教技能和考试员执考监考基本技能训练提升，为教练员、考试员培训管理提供基本指引，提高驾驶培训考试整体工作水平。三是强化培训考试过程监管。严格落实学时、里程、评判标准等规定执行，特别要强化私家车群体的训练时长和里程，坚持电子智能监督与人工监督相结合，不断强化驾驶人培训考试监督管理，从源头遏制驾驶人培训学时造假、考试作弊等行为的发生，以充足的训练、规范的考试提升驾驶技能水平。加强对社会考场建设、验收、使用、运行等环节的管理，建立社会考场日常监管、巡查制度，定期检验考试系统、场地和考场设施，确保考试质量。

此外，驾驶人驾驶技能的养成，也需依靠日常驾车过程在不同场景下的持续学习提升。因此，还需关注驾驶人上路通行过程驾驶行为演变，充分结合路面执法、事故处理、学习教育等环节，强化基于驾驶行为全息数据的分析研判，推进不良驾驶行为矫治、违法行为查处和事故定责，形成驾驶技能提升的闭环体系，切实提高驾驶人安全文明素养，夯实道路交通安全源头基础。