安全标准出台之前，无人驾驶就是冒着极大风险的“昂贵科学实验”

Mobileye是以色列一家生产协助驾驶员在驾驶过程中保障乘客安全和减少交通事故的视觉系统的公司，今年3月被英特尔收购。Mobileye认为，汽车制造商和科技公司需要具体明确的标准来保障无人驾驶汽车的安全性。

Mobileye首席执行官Amnon Shashua表示，在没有安全标准出台之前，无人驾驶就是冒着极大风险的“昂贵科学实验”。他建议应制定相关法规来界定碰撞责任，这包括无人驾驶汽车之间的碰撞，以及无人驾驶汽车与驾驶员汽车之间的碰撞。

Mobileye首席执行官兼联合创始人Amnon Shashua说：“所有对无人驾驶汽车的投资都有可能成为一个非常昂贵的科学实验。”Mobileye表示，技术部门需要根据相应的法规或准则来进行研发，以保证无人驾驶车辆不会去执行可能导致碰撞及任何危险的命令。

根据Mobileye的描述，最终，无人驾驶的车辆必须具备两项能力：“安全的行驶状态”，意味着在此状态下汽车或卡车不会面临事故风险，只是平稳运行；“默认的紧急对策”，其设想了无人驾驶车辆可以采取的应对危急状况的措施。

两周前，通用汽车公司的巡航自动化公司的首席执行官兼创始人凯尔·沃格特（Kyle Vogt）表示：“我们在无人驾驶方面取得了极大的进步。”上周，开发无人驾驶车辆的Google子公司Waymo及其内部的技术部门发布了首个安全报告。 Waymo的报告详细介绍了如何确保其无人驾驶车辆的行驶安全进而避免事故，Waymo也承诺：安全是Waymo的核心使命。

那么为什么汽车制造商和科技公司一直大谈特谈他们无人驾驶技术的安全性？AutoTrader的Michelle Krebs表示：“安全性是赢得消费者最关键的因素之一。 为了让人们接受无人驾驶汽车，我们需要说服公众，道路安全不是难题。”

Shashua 主题演讲主要围绕“我们如何解决安全问题？”和“一旦事故发生，怎样不再让公众感觉自动驾驶汽车是洪水猛兽？”作为一位工程师，他在解决这些问题时也使用了工程师思维，即直接拆分成不同部分，为每个部分找到解决方案，最后再对它们进行整合。

自动驾驶汽车要树立自信

他做的第一件事是用一个有说服力的案例解释了“为什么自动驾驶汽车行驶时不能畏首畏尾。”Shashua 先拿Mobileye家乡耶路撒冷的交通说事，不过这种情况我们大家都遇见过，即一条小路汇入一条主路。如果小路上的车辆在并入主路时畏畏缩缩，可能就会造成更多问题，而且会被后方车辆用嘈杂的喇叭问候全家。因此，司机在处理这种情况时必须对自己有自信，换到自动驾驶汽车上也是一个道理，毕竟“没有城市能接受天天引发堵车的自动驾驶汽车。”

因此，从逻辑上来说，自动驾驶汽车要在驾驶风格上接近人类，一定程度的自信必不可少。接受了这一概念，你就得抛弃现有的安全洁癖（自动驾驶汽车必须 100% 安全）。Shashua 指出，你需要的是一个安全保证，这个保证上不能写“绝不会发生事故”，而是要写“这辆车永远不会引发事故”。

与此同时，他还主张一点，那就是你必须解决自动驾驶汽车“经济上的稳定性”，这也是汽车制造商不会成为被告的金科玉律。毕竟如果每次发生事故厂商就陷入到底谁该负责的争论，恐怕倒闭会成为它们的唯一宿命。

随后，Shashua 提出一个假设：自动驾驶汽车要想超过人类驾驶员的平均水平，到底要达到什么样的安全等级？提出问题后他很快就给出了答案，在 Shashua 看来，这根红线应该是比人类的平均水平高上 1000 倍。这样的标准恐怕没人会说不了吧？毕竟你会得到一个驾驶技巧比肩 Lewis Hamilton（F1 世界冠军），耐心上可与会计师一战的超级电脑。

随后，他又在演讲台上做起了算数。从统计数据上来看，现在车辆每行驶 100 万英里，就会有一名司机丧命。从时间上来看则是每小时道路上会出现一起伤亡事故。这也就意味着，想要达到要求的安全标准（1000 倍），自动驾驶汽车要将上面两个数据分别提升到 10 亿小时和 30 亿英里。很明显，这样的标准未来 10 年内恐怕难以实现，我们所说的 1000 倍真的能这样算吗？

数据≠安全

Shashua 提到这些数字是为了提前给我们敲响警钟。“制定一个标准然后去实现”是工程师们的惯用手法，过去它是百用百灵，不过，它也是一种“稻草人逻辑”（偷换概念的论证方法，即一个人把另一个人的论证曲解了，然后通过驳倒曲解的论证来声称原版也不成立），毕竟现在可没有厂商敢说自动驾驶汽车在上市前必须经过 10 亿小时的驾驶测试。

从这次演讲中大家也发现，Shashua 在回应各路批评和暗示时，可是非常擅用这套逻辑。

Shashua 举上面的例子是为了告诉我们，安全标准不应该被数据所驱动。一家公司根本没必要拿行驶里程来证明自家产品是否合格，虽然现在各家公司都痴迷于积累测试里程，但这些里程是为测试系统服务的，它不应该成为车辆安全与否的证据。

此外，Shashua 还想传递出一个理念，那就是未来几年随着自动驾驶测试规模的扩大，各种与其相关的事故还会层出不穷，只要事故不是自动驾驶汽车引发的，我们就不能直接将数据与安全性挂钩。在他看来这是一种危险且短视的做法。不过，在大众看来，这样的想法可是有些吓人。

冗余

Shashua 随后主要谈了安全和冗余的意义，他指出车身上安装的摄像头阵列能为车辆提供全方位的视觉感知，可作为自动驾驶汽车的主传感器，至于雷达和 LiDAR，则可提供“真正的冗余”，因为它们基于不同的系统。

当然，Shashua 的论点明显是有偏向的，毕竟 Mobileye 的技术和专利主要就是基于摄像头技术的。后来，他还补充称，要想覆盖所有的偶然性，每台自动驾驶汽车都至少要搭载 12 颗摄像头。

自动驾驶行业的其它领军企业则有完全不同的观点。就拿通用来说，CTO Jon Lauckner 就表示，自己依然坚信 LiDAR 是自动驾驶汽车的主干传感器。Lauckner 得出这样的结论主要是因为 LiDAR “看到”的是摄像头“看不到”的 3D 图像，而且 LiDAR 当了主力后，就可以少装几个摄像头了。

至于其它公司，有些则走上了融合路径，它们摄像头和 LiDAR 都用，获得了良好的加成效应。

在下一个议题中，Shashua 则提到了另一个论点：“从来没人定义过到底什么是危险场景和在这样的场景下到底该做什么。”

不过，鉴于我们讨论的是机器，它们天生就要遵守规则，因此业界必须未雨绸缪，对一些关键事项进行定义。

预测

随后 Shashua 又解释称，他的意思是一辆自动驾驶汽车根本没必要去预测其它车辆的动向。“你无须预测其它车辆准备做什么。”他大胆地说道。

这样的论断不但在逻辑上发生了跳跃，还忽视了一个现实，那就是当下的自动驾驶汽车都会不间断地预测其它车辆动向，尤其是周边车辆速度，这个步骤其实在 Mobileye 的软件上也有体现。

同时，这一观点也与随后上台的英特尔实验室的发言产生了冲突，他们在演讲中花了大量篇幅讨论概率性计算，这个步骤就是在用计算机处理传感器数据以预测未来可能发生的情况。

举例子也很简单，一个皮球蹦蹦跳跳穿过某条街道，它的路径肯定会与一辆经过的自动驾驶汽车交汇。借助概率性计算，系统必须能“看到”这个皮球并预测出下一步会不会有孩子冲过来捡球。这种类型的提前思考能力代表着未来。

不过在 Shashua 看来，这种预测的“生成方式”会带来过多信息，影响计算机效能。他更偏向于采用“区别对待的方式”，让系统只专注于特定目标，比如“超过那辆车”。

后来，为了证明自己观点的正确性，Shashua 放出了一段视频，Mobileye 的自动驾驶汽车驶入了他提到的复杂路口，这辆车相当大胆且自信地在车流中穿行，它居然一路从最右车道变到了最左车道，确实相当强悍。

Mobileye CEO 定义了全新的安全标准，它真的靠谱吗？

Mobileye 的测试车在变道时相当“霸道”，它甚至做出了许多坏司机的“流氓”操作。在从中间道向左侧变道时，这辆测试车直接霸占两条车道数秒钟，让其它车辆根本没办法超车。

Shashua 则非常赞赏测试车的这种行为，他认为车辆用这几秒清楚地向其它车辆传达了自己的意图。不过，他的独特思考也引来了大量质疑。Mobileye CEO 却直接回应说：“这不是个大问题，车辆的反应时间会因为部署区域的不同进行相应调整，而且车辆的自信程度也会有差异。”

有人问了另一个关键问题：“如果 Mobileye 的自动驾驶汽车感知到了一个无法避免的车祸，它会怎么做？它要怎么做决策？它会牺牲自己来避免车祸吗？它会为了救行人而撞向另一辆车吗？”Shashua 听到问题后根本没思考就回答道，“我们称其为伦理困境，RSS 会移除任何伦理困境。”

这里所说的 RSS 便是 Mobileye 的“责任感知安全”（Responsibility-Sensitive Safety）模型，他们还准备将其打造成全球标准，与行业共同讨论自动驾驶汽车安全和事故的相关问题。Shashua 表示，在这种模型下，它们的自动驾驶汽车能采取一切行动来避免事故发生，而其它一切事物都“非常主观”。

Shashua 的理念确实让人担心，因为每个政策失误都是被最初的错误理念带偏的。就像最近备受关注的 Facebook 隐私门，扎克伯格显然对他人的隐私和个人数据毫不关心，每次受到质疑，Facebook 都会用加强隐私管控的错觉来迷惑大众。除非社会思潮发生根本性变化，否则扎克伯格不会改变自己的既定策略，因此未来 Facebook 恐怕会一错再错。一旦 Mobileye 玩上了 Facebook 那一套，出了车祸他们就能耀武扬威地宣布：“这不是我们的错，我们遵守了自己的 RSS 规范。”

这种“我就是对的”的工程师思维经常会在技术突破时出现，我们见过太多例子，如果将这种技术突破应用于较大场景，其危险性相当骇人。

也许你会说，无所谓啦，反正测试车队只是在耶路撒冷跑。不过别忘了，Mobileye 的测试车下个月就要进军加州（而且还是城市交通复杂度非常高的旧金山），而 2021 年它们就要实现商用。