近日，杭州一男子酒后启用“自动驾驶”功能，并挪至副驾睡觉，车辆在无人操控状态下行驶近20分钟。事件引发舆论关注，也折射出当前城市夜间道路交通安全存在的“感知盲区”与“响应延迟”问题。在依法惩处违法行为的同时，我们更应思考：公众夜行安全，不能依赖“后车司机发现并报警”这样的偶然；如何补齐智慧巡防短板，真正守护好每一位“夜行人”的平安归途，是“智慧交通”发展的必然！
细究事件过程，从车辆驶离小区到最终停下，整整20分钟，这辆主驾无人的汽车，先后经过城市道路与高架路段。期间尽管有路面监控记录，却未能实现有效的实时预警与主动干预；本应重点巡防的高架路段，在深夜时段也显现出人力巡逻的不足。据了解，国内部分大城市重点区域已实现视频监控覆盖，“天眼”密布，却“看不见”危险；无人驾驶，仍需有人监管！这清晰表明，我们的现有防控体系在从“事后追溯”向“事前预警、事中处置”的转型上，仍有短板要补。当“智慧城市”“智慧交通”日益成为发展共识，如何让技术真正赋能公共安全，实现全时段、无盲区的风险感知与快速处置，从而在夜晚解放部分交通执法人员的同时保障夜间回家居民、做到减负不减效，已成为一道必答题。
“管理空窗期”的出现，其背后有客观因素，如后半夜车流减少带来的勤务模式调整，但更深层的原因在于“智慧巡防”机制尚未完全建立。目前仍有相当一部分视频监控系统，其功能主要侧重于记录与回溯，而非对异常驾驶行为，如主驾无人、蛇形行驶等的智能识别与实时报警是一大短板。各管理平台之间的信息壁垒，也影响了从发现异常到现场干预的响应速度，致使整个体系在应对突发风险时显得不够灵敏。
破解这一难题，关键要在“智慧”二字上做足文章，推动人防、技防深度融合。首先，建议加快对现有道路监控设施的智能化升级，积极引入并优化AI图像识别算法，使其能自动辨识“主驾无人”、长时间压线、异常慢行等高风险行为，并第一时间向指挥平台推送警报。其次，有必要建立一套人机协同的分层响应机制：系统可根据AI研判的风险等级，自动将指令分发至不同处置单元——或提醒附近巡逻车辆关注，或由指挥中心直接介入调度。同样的，对于无人驾驶汽车而言，每次预订行程后自动上报对应平台、并快速整理数据交由指挥中心与监管系统也很有必要。公共交通治理，更需要同人民群众联系起来，发动人民群众监督作用、对积极参与监督的居民给予一定物质与精神奖励，实现双方共赢。
针对深夜等重点时段与高架、隧道等关键路段，还可创新巡防模式，探索视频巡逻与无人机机动巡查相结合的有效路径。无人机灵活性高、视野开阔，能有效弥补固定监控存在的死角，其回传的实时画面经AI分析后，可迅速转化为指令命令，从而构建起陆空立体防控网络。同时，也需进一步优化夜间勤务安排，设立专门的夜间研判岗位，确保技术发出的预警信号有人值守、快速响应、高效处理。
公共安全无小事，夜间交通不能只靠运气。无人驾驶技术的进步或许会带来新的挑战，但也为我们提升治理能力提供了新的契机。唯有让制度与技术同向发力，把AI算法与数据共享、夜间勤务同公众参与全都拧成一股绳，才能真正织密织好城市夜间道路的安全防护网，让人民群众的每一次出行，尤其是深夜出行，都感受到实实在在的安全保障。
