热点：是安全还是威胁？自动驾驶安全得这么看

这其实是老生常谈的问题，这也像是奇怪的现象。 近年来，自动驾驶的热度一直处于高位，每次舆论提到自动驾驶都变得狂欢，不仅可以减少交通事故，还可以构筑未来的高科技文明，自动驾驶似乎会带来歌舞升平、祥和盛世。 但是，自动驾驶发生事故时，批评的声音就像翻过山掉进海里一样，从一个极端走向另一个极端。

自动驾驶车到底是更安全还是更危险？ 有看法认为不安全是流氓，也有意见认为新技术带来新问题是正常的，另外人造成的交通事故更高。 那么，在谈论自动驾驶车的安全时，我们应该怎么想呢？

●安全是多方面的系统工程

经过一百年的迅速发展，以前传下来的汽车工业其实非常成熟，形成了非常严格的开发体系。 随着汽车的迅速发展，安全标准也越来越严格，其大小是由于汽车的智能化。

对以前传来的汽车来说，一辆汽车在研发、制造、采用等各个环节都经过了一系列安全测试，其安全标准也非常完整。 没有太多智能的汽车比较容易确保安全，只要保证机械水平的可靠性和稳定性基本上就能保证安全。

但是，随着汽车电子/电气系统的数量增加，带电的多少有点智能，因此安全上的课题越来越大。 豪华轿车通常有几十到几百个ecu (电子控制单元)，其中制动系统、发动机控制系统、气囊系统等是安全相关的系统。

那么对汽车开发者来说，首先这些系统肯定不能故障，但在系统故障的情况下，有必要让汽车安全驾驶，这是汽车的功能安全。

目前，道路车辆功能安全标准iso 26262(asil有4个等级，分别是A、B、C、D，A是最低等级，D是最高等级)在领域内得到普遍认可。 该标准系统于年上市，目的是满足汽车电子电气系统数量增加时的功能安全设计。

与以往传来的汽车相比，自动驾驶车系统更多且复杂，在感知和计划决定等方面发生了质量的变化，自动驾驶车也面临着新的安全课题。 因此，自动驾驶车超出了以往流传下来的汽车遵循的iso 26262功能安全标准的范畴，还包括新闻安全等其他安全概念。

中国软件评价中心智能网络汽车测试实验室的专家认为自动驾驶汽车的安全其实至少有三个水平。。 驾驶行为安全，功能安全，新闻安全。 这三个层次都是重叠的，但都各有侧重。 驾驶行为的安全首先是自动驾驶的能力是否能满足驾驶任务的诉求，特别是在危险条件下。 功能安全，重点是系统随机故障能否保障必要的驾驶能力。 新闻安全是指系统是否不受外部入侵的影响。

从公司的角度来看，也建立了比较完整的安全标准体系。 例如，waymo的自动驾驶安全计划涵盖了五个安全行业。 行动安全，像人类司机一样，必须遵守规则。 功能安全，系统故障时必须确保安全运行。 冲突是安全的，发生冲突时要保护乘客的安全。 运行安全，乘客与车辆交流时，必须确保乘客的安全舒适体验。 非碰撞安全、物理立场的人的车相互作用，例如电气系统和传感器不能危害人。

●自动驾驶车的安全威胁

关于自动驾驶，根据对象不同，对安全也有不同的理解。 例如，在电工眼里，自动驾驶车的安全是功能安全的，发生故障后怎么才能安全地驾驶车。 在程序猿眼里，安全是指如何让车和黑客游戏。 对普通客户来说，安全看起来更坦率。 我什么也做不了。

其次，最引人注目的其实是自动驾驶汽车功能的安全性。 伏特加科学技术的创始人兼首席执行官倪凯认为，自动驾驶最重要的是&lsquo。 功能安全、新闻安全与自动驾驶有关，但不仅仅是与自动驾驶进行比较。

道路车辆的功能安全标准iso 26262主要是比较系统故障/故障引起的问题，但在自动驾驶中即使系统没有故障，也会因环境因素(包括其他车辆的事故)等不明确性而带来新的安全问题。 这关于新的安全标准的规范期待功能安全( safety of the intended function )，与非系统故障原因引起的安全问题相比，补充了iso 26262看不见的部分。

那么，从预想的功能安全的立场来看，自动驾驶系统的界限来自不能正确应对场景环境等感知层和不能正确应对场景环境等3个方面。 算法逻辑不合理、做出错误决定等决策层执行层不能根据决定正确执行或不能比较有效地执行。

执行层其实是主机厂和tier1的专业，比如在底盘刹车控制方面，博世发表了ibooster+esp的冗长设计方案，以提高安全性。 现在自动驾驶系统的第一个安全课题是感知层和决策层。

《博世ibooster』》

在感知层，现在天气变化、照明因素给照相机、雷达、激光雷达等传感器带来的挑战备受瞩目。 在这方面也需要通过技术升级来补充。 例如大陆集团和博世等正在开发新一代激光雷达等产品。

中科慧眼创始人、副总裁崔峰也认为环境感知是影响目前自动驾驶车安全的主要因素之一，在环境感知方面，传感器性能受到材质、结构、加工技术等多方面的影响。 关于国内的迅速发展状况，这与中国材料、光学能力等基础学科的实力有关。 另外，也与工业水平，特别是高精锐的传感器有关。

但是，在另一个立场上，自动驾驶价格是公司考虑的重要因素，并非所有的处理方案都采用高级设备，这也是引起安全隐患的因素。 激光雷达企业伏特加科技首席执行官李一帆试图走捷径，&lsquo； 人肉大鼠众包式低价传感器方案都是胡说八道，犯罪！

除感知层外，与安全有重大关系的是决策层，目前的ai水平明显不足，训练算法程度不足，不能完全涵盖所有场景和突发事故。 自动驾驶汽车需要大量的测试，年美国智囊团企业发出了道路距离达到110亿英里的数字。 大量的路测试验、后期分类标定、数据解决等都留下了很多不明的因素。

现在人和ai的区别是人有很强的迁移学习能力，也可以自由应对从未遇到过的交通场景，是ai需要重点研究的方向。 但是，ai的另一个问题是，在神经网络的黑盒中，无法说明输出该输入数据的过程，也就是说ai决定的过程不透明，无法进行debug (故障排除)，这也导致无法自动驾驶汽车的控制。 但是，这方面也有点突破了。 英伟达声称打开了黑盒。

空气事故发生时，外部很在意自动驾驶空是否会在自动驾驶车上重复。 这其实涉及自动驾驶系统的仲裁逻辑问题，产生了传感器故障后人与电脑争夺机器控制权的矛盾。

伏特加科学技术的创始人兼首席执行官倪凯认为这样的安全事故不会发生在自动驾驶车上。 在汽车领域，无论是辅助驾驶还是自动驾驶，普遍的逻辑一旦人工继承，人类就拥有汽车的绝对控制权。换句话说，在汽车自动驾驶行业，人类司机的控制权优先于系统。 这是因为空气事故中人类司机和电脑不会竞争控制权。 虽说l4和l5具有不需要要人介入的能力，但并不是说人没有介入权。

●没有绝对的安全，只有相对的安全

安全一直是自动驾驶汽车商业化前必须克服的门槛，对客户来说最重要的问题可能是现在自动驾驶汽车的事故频繁发生，安全什么时候处理。

《麦肯锡年自动驾驶调查报告》

麦肯锡与旅游行业专家进行了比较调查，根据年发表的自动驾驶调查报告，安全性和可靠性是宣传自动驾驶的另一大瓶颈。 30%的调查对象认为2025年左右有可能处理安全问题，但33%的人认为2025年到2025年之间，其他36%的调查对象有可能在2030年以后。 根据专家的观点，以大致比率来看，自动驾驶安全问题基本上可以在2025-2030年这个节点处理。

另外，自动驾驶并不是发生几次事故就停止前进，技术成熟本身并不是一蹴而就的。 倩凯认为，不仅机器，人类的驾驶行为也面临同样的问题。 例如，极端情况(汽车零部件完全故障的情况)下，无论是自动驾驶还是人类驾驶实际上都处于不安全的状况。 因此，在正视安全的相对性，开发自动驾驶系统时，即使面对汽车的一部分故障，也必须确保自动驾驶稳定、可靠、安全应对。

但是，从另一个角度来说，客户面临的安全威胁并不完全期待技术的回应。 现在主流车依然搭载了l2以下的辅助驾驶系统，人依然拥有绝对的控制权。 自ADA 8率先搭载l3级自动驾驶技术以来，宝马、吉利、广汽等企业预计年前后实现l3量产。 l3对l2是质量的变化，但在l3级自动驾驶技术中，客户仍要维持机器的监督管理，这一级自动驾驶的安全性问题是人的驾驶行为是否安全。 除此之外，可能还存在自动驾驶盛行会给一般路人带来安全上的担心的疑问。 目前，高阶自动驾驶测试基本上是在封闭测试网站上进行的，不存在对客户的安全威胁，量产自动驾驶技术的道路也依赖于道路安全规范的完整性，根据严格的制度要求商业化。

事实上，在很多行业，安全本身就是专家，没有绝对的安全，只有相对的安全。 在不同的快速发展阶段，对安全也有不同的理解和要求，基于这一阶段的技术，必须在合理的范围内最大限度地实现一定场景内的安全。 安全也没有界限，不仅是依靠技术手段，也是需要继续进化的过程。 一味鼓励和泼水是不合理的，但把安全变成有好处的行为更不可取。

全文总结:

当初，泰坦尼克的悲剧震惊了世人，被认为不会沉没的巨大车轮在处女航海中不会再来了。 但是，后来研究者发现泰坦尼克事件是瑞士奶酪情景的典型例子(在一些瑞士奶酪中，每个奶酪中的洞表示可能错误的东西，把它们层叠起来，通过排列的洞形成危险的道路。 对汽车来说也一样，安全不仅是技术和人为的单方面因素，也是广泛的概念。 而且，安全永远是第一优先的，即使你不介意，安全也在那里。