<del id="aymay"></del> 技術的進步總是令人深受鼓舞，這一點，從自動駕駛汽車的技術發展成果上就能充分感受到。不過，對于自動駕駛行業來說，真正決定其未來發展的首要因素，還是自動駕駛的安全問題。但是，什么程度的安全才是真正的安全？如何確保自動駕駛汽車的安全性？如何放心地讓自動駕駛汽車與人類駕駛汽車并肩而行？這一系列的安全問題，都是自動駕駛得以實現真正落地前要解決的必要問題。基于此，如何驗證自動駕駛的安全性，就成為了解決這些問題的關鍵切入點。
在英特爾看來，自動駕駛行業亟待一個統一的標準去規范和保證自動駕駛的安全性，這樣才能確保行業得以健康、高效地駛向未來。
現有的驗證方法不能滿足實際要求
自動駕駛包含了感知、規劃和行動這三個層面。感知，即感知汽車內部和周邊的整個環境，并采集原始數據。現階段，已經有很多技術能夠驗證并確保感知的準確性。其次是規劃，即分析原始數據，規劃策略以及做出決策。最后是行動，即執行規劃，控制加速、制動和轉向等。在這三個層面中，規劃是保障自動駕駛安全的重要內容，因為這不僅是實現A點到B點的復雜任務，還要涉及到自動駕駛汽車與路面上其他汽車關系的處理，以及如何證明其是可驗證的安全。
目前，業界有的機構使用統計學的方法來驗證自動駕駛汽車的安全性，即用里程數來驗證安全。這就意味著，假如要行駛300億英里才能夠證明很低的致死率的話，那么就相當于人類要在一年的365天里每天開24小時的汽車才能夠得以驗證。而一旦自動駕駛汽車的一條軟件編碼出現了變化，那么該汽車就要重新進行安全性驗證。此外，如果這300億英里都是在無人的、平直的路面上行駛而得來，這也不能證明該自動駕駛汽車就能安全應對復雜的現實路況。顯而易見，這樣的驗證方法是一種不切實際而且也難以承擔的方法。
業界還存在的另一種驗證方法，就是基于人工智能的規劃算法。人工智能在推動自動駕駛的技術發展上做出了很大貢獻，尤其是在感知、認知方面。但是，在驗證自動駕駛安全性上，人工智能存在著四個突出的問題：首先，人工智能是概率性的，它只能為自動駕駛汽車該如何采取行動提供最優推測，但是不能百分之百確保這是正確的行為；其次，人工智能無法被充分驗證，因為總是會有一個全新的它原來沒有接觸過的環境場景出現；再次，人工智能由數據驅動，它的決策效果取決于訓練時所用數據的質量，我們并不能簡單的以一千萬英里或者兩千萬英里來劃定其數據質量的界限；最后，人工智能算法本身無法被正式驗證，它僅限于統計學論據。因此，如果讓人工智能去做規劃，會帶來兩個直接的影響，一是行動過于保守，導致自動駕駛汽車無法從一地到達另一地；第二，需要大量的計算，這意味著需要使用運算速度為100 TOPS的昂貴硬件。而這樣的自動駕駛汽車難以實現量產，因為普通大眾根本負擔不起。
RSS，驗證自動駕駛安全性的全新選項
英特爾和其子公司Mobileye發現，人類在安全駕駛上的本能概念和想法其實非常有效，基本上可以保障人類在各種駕駛情況下的安全性。因此，英特爾與Mobileye從原生的角度切入，把人類關于安全駕駛的概念和理念轉化成一整套的數學公式，于2017年提出了一個開放、透明、可驗證的形式化模型 -- 責任敏感安全模型（ RSS，Responsibility Sensitive Safety）。
RSS是行業規范自動駕駛安全的技術中立型起點，分兩部分運行來為自動駕駛汽車的人工智能決策功能提供“安全信封”，第一部分是定義“危險情況”，第二部分是定義“恰當響應”。RSS將人們對安全駕駛的概念轉化為可驗證的模型，配備邏輯上可驗證的規則，定義恰當的響應行為，以確保自動駕駛汽車做出安全決策，并避免陷入由其他車輛導致的危險情況，例如：始終與前車保持安全的車距、不要刻板地使用路權等。RSS實際上是在規劃層面上增加了權威性的非專有安全與透明層，來檢查開發商駕駛策略（規劃）軟件做出的決策，是實現規劃安全性的保證。簡而言之：路線規劃或許能夠幫你一路向前，而RSS則能助你一路平安。
由于RSS是可以被驗證的，因此，可以通過開放、可衡量的指標來解決統計學驗證所帶來的挑戰。此外，RSS還能兼容任何正在規劃中的自動駕駛解決方案。值得一提的是，當RSS 能夠成為全行業接受和通用的公開標準之后，企業只要分享與RSS相關的數據即可，并不存在泄露核心知識產權的問題。
RSS有望成為自動駕駛行業的安全性標準
英特爾與Mobileye的一百輛自動駕駛汽車已經在耶路撒冷開始了第一階段的測試，證明了RSS模型的安全性。之后，英特爾和Mobileye還會在美國做相應的路測，而使用了Mobileye技術的寶馬自動駕駛汽車也將會在中國展開路測。
目前，RSS在自動駕駛安全配置方面的價值和重要作用已經得到了百度的充分認可。百度將在其Apollo開源項目及Apollo Pilot商用項目中部署RSS模型。目前，Apollo項目已擁有116家全球合作伙伴。百度與Mobileye還將針對中國市場獨特的駕駛風格和路況，共同驗證RSS模型，并根據合作中的新發現，更新完善RSS模型。
冰凍三尺，非一日之寒；滴水石穿，非一日之功。只有當自動駕駛汽車能夠以數量級的水平大幅提升安全性并拯救生命時，社會才會接納它們。因此，規范和保證自動駕駛的安全性需要整個生態系統共同努力。以RSS為參考框架，英特爾需要并歡迎政府、監管部門、標準制定機構以及學術界彼此密切溝通合作，從而找到一種開放、透明和可驗證的自動駕駛汽車安全解決方案。
