現在是時(shí)候要認真探討一下自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全性了

近日，英特爾公司高級副總裁以及英特爾子公司Mobileye公司首席執行官兼首席技術(shù)官Amon Shashua教授發(fā)表了題目為《自動(dòng)駕駛與安全：經(jīng)驗至關(guān)重要，尤其在安全為先的領(lǐng)域》的文章，探討了自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全問(wèn)題。以下是文章全文：

對于社會(huì )大眾來(lái)說(shuō)，他們希望，自動(dòng)駕駛汽車(chē)能遵循比人類(lèi)駕駛員更為嚴格的標準。就在上周，Elaine Herzberg女士在美國亞利桑那州不幸被一輛處于自動(dòng)駕駛模式的Uber汽車(chē)撞倒，最終搶救無(wú)效身亡。在這場(chǎng)悲劇發(fā)生之后，真的是時(shí)候思考一下傳感和決策對于安全的意義了。

首先，我們當前所面臨的一大挑戰就是解讀傳感器信息。從警察公布的視頻中似乎可以看出，即便檢測和分類(lèi)對象的能力是自動(dòng)駕駛汽車(chē)系統中最基本的構建模塊，但其實(shí)，這也是一項極具挑戰性的任務(wù)。然而，這種能力是當前高級駕駛輔助系統（ADAS）的核心，該系統囊括自動(dòng)緊急剎車(chē)（AEB）和車(chē)道保持等功能。數十億英里的行駛里程足以驗證，ADAS中的高精度傳感系統正在挽救生命。同樣地，在克服更大的挑戰之前，這種技術(shù)也是未來(lái)全自動(dòng)駕駛汽車(chē)所需要的基本要素。

為了證明當前ADAS技術(shù)的能力和精妙之處，我們在TV監視器的視頻中運行了Mobileye的軟件，這臺監視器播放了警方提供的事故片段。盡管狀況不佳 -- 有可能很多事故現場(chǎng)的高動(dòng)態(tài)范圍數據已丟失，但Mobileye的軟件依舊在撞擊前大約1秒的時(shí)候，就清晰的檢測到了。下方的圖片展示了三張快照，上面檢測到的自行車(chē)邊界框和Herzberg女士。該檢測有兩個(gè)獨立運行的來(lái)源：模式識別（產(chǎn)生邊界框）和一個(gè)“自由空間”檢測模塊（產(chǎn)生水平圖，其中紅色部分表示紅線(xiàn)上方出現了一名“路人”）。利用運動(dòng)結構（技術(shù)術(shù)語(yǔ)為“平面+視差”），第三個(gè)模塊可以區分道路和物體。這樣就驗證了檢測到的物體是3D的，但可信度較低，因此被描述為“fcvValid: Low”，而顯示在屏幕左上方。出現低可信度是因為，此處缺失生產(chǎn)型車(chē)輛通?？捎玫男畔?，并且圖像質(zhì)量較差，畢竟，在行車(chē)記錄儀拍攝的視頻基礎上再次拍攝，可能會(huì )存在某些未知的縮減采樣。

圖像來(lái)源于警方公布的TV監視器上的視頻片段。重疊的圖像顯示了Mobileye ADAS系統的響應。綠色和白色邊界框是自行車(chē)和行人檢測模塊所輸出的結果。水平圖顯示了道路和障礙物之間的邊界，我們稱(chēng)之為“自由空間”。

圖像來(lái)源于警方公布的TV監視器上的視頻片段。重疊的圖像顯示了Mobileye ADAS系統的響應。綠色和白色邊界框是自行車(chē)和行人檢測模塊所輸出的結果。水平圖顯示了道路和障礙物之間的邊界，我們稱(chēng)之為“自由空間”。

此次實(shí)驗所使用的軟件與當前配備ADAS的車(chē)輛采用的軟件相同，并已經(jīng)在數十億英里的用戶(hù)行駛里程中得到了驗證。

現在，像深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等人工智能技術(shù)的發(fā)展，讓很多人認為，高精物體檢測系統已經(jīng)可以被輕松地開(kāi)發(fā)出來(lái)，而那些計算機視覺(jué)專(zhuān)家十幾年的經(jīng)驗則被視為大打折扣。這使得很多新手涌入這一領(lǐng)域。雖然這些新技術(shù)的確有用，但很多傳統依舊不能忽略，這包括識別和完成數百次極端情況的測試、對數千萬(wàn)英里數據集的注釋以及在數十個(gè)ADAS項目上進(jìn)行極具挑戰性的試生產(chǎn)驗證測試。經(jīng)驗至關(guān)重要，尤其是在安全為先的領(lǐng)域。

對事件的第二個(gè)觀(guān)察是透明度。人人都說(shuō)“我們把安全放在最重要的位置”，但我們認為，要想獲得公眾信任，就必須更加透明。正如我在去年10月在Mobileye發(fā)布責任敏感安全模型（RSS）時(shí)所說(shuō)，決策必須符合人類(lèi)判斷的常識。我們將“危險情況”和“正確響應”等常識概念做了數學(xué)公式化設計，并建立了一個(gè)從數學(xué)上確保符合定義的系統。

第三個(gè)觀(guān)察則是冗余。真正的感知系統需要有冗余設計，而且，必須依賴(lài)于獨立的信息源：攝像頭、雷達和激光雷達。把這些信息源整合起來(lái)，有助于提高駕駛舒適度，但不利于安全。為了展示我們獲得了切實(shí)的冗余度，Mobileye開(kāi)發(fā)了獨立、僅攝像頭的端到端系統以及獨立的激光雷達和僅雷達系統。

如果類(lèi)似上周的事故再次發(fā)生，用戶(hù)本來(lái)就很脆弱的信任，將會(huì )被進(jìn)一步降低，并可能引發(fā)被動(dòng)監管，最終扼殺這項重要的工作。正如我在介紹責任敏感安全模型時(shí)所說(shuō)，我堅信，現在就需要對全自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全驗證框架做出有意義的討論。我們邀請汽車(chē)廠(chǎng)商、該領(lǐng)域的技術(shù)公司、監管部門(mén)以及其它相關(guān)各方一起解決這些重要問(wèn)題。