जैसे-जैसे सेल्फ-ड्राइविंग कारों का संचयी माइलेज बढ़ता जा रहा है, प्रासंगिक सुरक्षा डेटा अंततः सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हो गया है। इंश्योरेंस इंस्टीट्यूट फॉर हाईवे सेफ्टी (आईआईएचएस) के नवीनतम स्वतंत्र मूल्यांकन अध्ययन से पता चलता है कि वेमो की सेल्फ-ड्राइविंग टैक्सियों की दुर्घटना दर मानव चालकों की तुलना में काफी कम है। हालाँकि, इस तुलनात्मक निष्कर्ष के पीछे अभी भी कई सीमाएँ हैं जिनकी निष्पक्ष जांच की जानी चाहिए।

IIHS ने 2021 से 2024 तक अमेरिकी संघीय यातायात दुर्घटना डेटा का विश्लेषण किया और पाया कि पुलिस फाइलिंग मानकों को पूरा करने वाली दुर्घटनाओं में, वेमो वाहनों के प्रति मील शामिल होने की संभावना काफी कम थी। लगभग 50 मिलियन सेल्फ-ड्राइविंग मील में, वेमो की दुर्घटना दर 1.28 प्रति मिलियन मील है, जबकि मानव चालकों के लिए यह 4.06 है। गणना के बाद, वेमो की दुर्घटना दर गंभीर यातायात दुर्घटनाओं में मानव चालकों की तुलना में 68% कम है, जिनके लिए आमतौर पर रिपोर्टिंग की आवश्यकता होती है।

इस शोध का मुख्य उद्देश्य लेवल 4 (एल4 लेवल) अत्यधिक स्वचालित ड्राइविंग सिस्टम है, जिसका अर्थ है कि वाहन एक विशिष्ट और उच्च-सटीक मैप वाले क्षेत्र में ड्राइवर के बिना चल सकता है। इस क्षेत्र में सबसे अधिक व्यावसायिक ऑपरेटर के रूप में, वेमो ने संयुक्त राज्य अमेरिका के 11 शहरों में सेल्फ-ड्राइविंग टैक्सी सेवाएं शुरू की हैं, लाखों यात्राएं पूरी की हैं, और शोधकर्ताओं को अपेक्षाकृत बड़ा डेटा सेट प्रदान किया है।

तुलना को सार्थक बनाने के लिए, IIHS ने अध्ययन में डेटा रिपोर्टिंग में अंतर के लिए समायोजन किया। चूँकि सेल्फ-ड्राइविंग कंपनियों को छोटी-मोटी टक्करों सहित सभी दुर्घटनाओं की रिपोर्ट करने की आवश्यकता होती है, और मानव चालक अक्सर छोटी-मोटी खरोंचों को अनदेखा करना या रिपोर्ट न करना चुनते हैं, अध्ययन ने इन निम्न-स्तरीय टकरावों को बाहर रखा और अधिक तुलनीय घटनाओं पर ध्यान केंद्रित किया। बेसलाइन तुलनाओं के लिए समायोजन के बाद, वेमो ने अभी भी कम दुर्घटना दर और कुल मिलाकर कम दुर्घटना की गंभीरता दिखाई।

इस परिणाम को निर्धारित करने में तकनीकी मार्ग को एक महत्वपूर्ण कारक माना जाता है। वेमो वाहन वास्तविक समय में आसपास के वातावरण को समझने के लिए लेजर रडार (LiDAR), मिलीमीटर-वेव रडार और कैमरों के संयोजन पर निर्भर करते हैं। सिस्टम थकान, व्याकुलता और अन्य समस्याओं से ग्रस्त नहीं होगा, और लगातार प्रतिक्रिया गति बनाए रख सकता है।

हालाँकि, शोध डेटा से कुछ अप्रत्याशित भी पता चला। हालाँकि वेमो सेंसर से लैस है जो दृश्य प्रकाश पर निर्भर नहीं करता है, लेकिन इसके वाहनों में मानव चालकों की तुलना में अंधेरे वातावरण में दुर्घटनाओं का अनुपात अधिक है। इसके अलावा, विभिन्न क्षेत्रों में बाजार के प्रदर्शन में भी अंतर हैं: फीनिक्स, सैन फ्रांसिस्को और लॉस एंजिल्स जैसे परिपक्व परिचालन क्षेत्रों में, वेमो की कम दुर्घटना दर का लाभ बहुत स्थिर है; लेकिन ऑस्टिन में इसकी दुर्घटना दर मानव चालकों की तुलना में थोड़ी अधिक है। यह इस तथ्य से संबंधित हो सकता है कि स्थानीय क्षेत्र अभी भी परीक्षण चरण में था और संचित ड्राइविंग माइलेज छोटा था।

यह स्वतंत्र अध्ययन वेमो के पहले घोषित कुछ सुरक्षा बयानों की पुष्टि करता है। वेमो द्वारा शुरू किए गए पिछले सहकर्मी-समीक्षा अध्ययनों ने यह भी बताया है कि इसकी प्रणाली चोट दुर्घटनाओं को कम कर सकती है और पैदल चलने वालों और साइकिल चालकों के लिए सुरक्षा में सुधार कर सकती है, लेकिन तीसरे पक्ष आईआईएचएस द्वारा जारी विश्लेषण रिपोर्ट निस्संदेह इन निष्कर्षों को उच्च संदर्भ मूल्य देती है।

साथ ही, रिपोर्ट ने स्वायत्त ड्राइविंग उद्योग में डेटा संग्रह और तुलना में मौजूदा बाधाओं की ओर भी इशारा किया। वर्तमान नियामक नीतियों के अनुसार कंपनियों को दुर्घटनाओं की रिपोर्ट करने की आवश्यकता होती है, लेकिन विशिष्ट कुल लाभ के प्रकटीकरण की आवश्यकता नहीं होती है। हालाँकि वेमो ने इस विश्लेषण को संभव बनाने के लिए सक्रिय रूप से माइलेज डेटा का खुलासा किया, समग्र उद्योग डेटा मानकों में असंगतता अभी भी व्यापक क्षैतिज तुलनाओं को सीमित करती है।

विवाद का एक अन्य मुद्दा तुलना बेंचमार्क का चुनाव है। अध्ययन में सेल्फ-ड्राइविंग सिस्टम की तुलना "औसत" मानव चालक से की गई, जिसमें थकान, व्याकुलता और यहां तक ​​कि नशे में ड्राइविंग जैसी स्थितियां शामिल हैं। एक ऐसी प्रणाली के रूप में जो निरंतर स्थिति में काम करती है, यह सवाल उठ सकता है कि एक अच्छे ड्राइवर की तुलना में यह कितना अच्छा प्रदर्शन करता है जो केंद्रित है और अवैध व्यवहार से मुक्त है।

इसके अलावा, वाहन का परिचालन परिदृश्य भी एक ऐसा कारक है जिसे नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। वेमो ने अभी तक एक्सप्रेसवे परिचालन शुरू नहीं किया है, मुख्य रूप से शहरी सड़कों पर ध्यान केंद्रित किया है, और इसके ड्राइविंग मार्ग ज्यादातर कम गति सीमा वाले पड़ोस में हैं। डेटा से पता चलता है कि वेमो की आधी दुर्घटनाएँ 25 मील प्रति घंटे से कम गति सीमा वाली सड़कों पर होती हैं, जबकि ऐसी सड़कों पर केवल 8% दुर्घटनाएँ मानव चालकों के कारण होती हैं। कम गति वस्तुनिष्ठ रूप से दुर्घटना की गंभीरता को कम करती है, जिससे सांख्यिकीय परिणाम प्रभावित होते हैं।

वाहन की यात्री-वहन स्थिति भी नई सोच लाती है: वेमो के लगभग आधे ड्राइविंग मील यात्रियों के बिना पूरे होते हैं। हालांकि इससे वाहन सवारों को चोट लगने का खतरा कम हो जाता है, लेकिन यह सड़क यातायात प्रवाह और परिचालन दक्षता पर खाली ड्राइविंग के प्रभाव के बारे में भी चर्चा शुरू कर देता है। कुल मिलाकर, डेटा अपने मौजूदा ऑपरेटिंग वातावरणों में, विशेष रूप से उच्च-घनत्व वाले शहरी क्षेत्रों में, वेमो के बेहतर प्रदर्शन को दर्शाता है, लेकिन इस सुरक्षा लाभ का परिमाण अभी भी तुलनात्मक तरीकों और तैनाती वातावरण पर अत्यधिक निर्भर है।