近日，包括Aptiv、奧迪、百度、寶馬、大陸、奔馳、菲亞特克萊斯勒、Here、Infineon、英特爾和大眾在內(nèi)的十一家企業(yè)聯(lián)合制定了汽車產(chǎn)業(yè)首個規(guī)定自動駕駛汽車研發(fā)、測試和準許的準則，并通過了《自動駕駛安全第一》(Safety First for Automated Driving，簡稱SaFD)白皮書。聯(lián)盟成員表示，這份長約146頁的白皮書是迄今為止整個行業(yè)最廣泛的呈現(xiàn)，也為證明自動駕駛汽車“比人類平均駕駛水平更安全”提供了一個清晰可追溯的系統(tǒng)規(guī)范。

這十一家公司在聯(lián)合聲明中表示：“為了促進直接開發(fā)安全的自動駕駛汽車，《自動駕駛安全第一》綜合了主要汽車制造商、供應商和技術行業(yè)的專業(yè)知識。隨著白皮書的發(fā)布，未來幾個月內(nèi)，每個聯(lián)盟成員的作者和專家將在國際工業(yè)和技術會議上展示我們的成果。”

顯然，Alphabet旗下的Waymo公司不在此次簽署自動駕駛標準的公司行列。近期，Waymo推出了商業(yè)自動駕駛出租車服務，目前該車隊600余輛車已為超過1000名乘客提供服務。通用汽車旗下的Cruise Automation同樣未參與，去年該公司的自動駕駛汽車在加利福尼亞州的測試里程達45萬英里(約72萬千米)。除此之外，一些名副其實的自動駕駛汽車行業(yè)領導者，如Zoox、特斯拉、亞馬遜投資的Aurora、北京的小馬智行、Nvidia、Yandex自動駕駛部門等，均未出現(xiàn)在簽署名單上。

一名聯(lián)盟發(fā)言人表示，該白皮書對要求加入聯(lián)盟的各方“同樣公開”，且各成員均自愿加入聯(lián)盟。鑒于《自動駕駛安全第一》白皮書的性質和目標，聯(lián)盟歡迎其他車企、公司加入，使之成為一個切實可行的“活”準則。

Waymo、Cruise、特斯拉和Nvidia并未回復有關媒體的置評請求。

缺乏共識使全球自動駕駛汽車市場的競爭壓力大大削弱。HTF市場情報部(HTF Market Intelligence)預計，到2023年這一市場將創(chuàng)收1731.5億美元;營銷機構ABI表示，2025年，自動駕駛汽車的增加將多達800萬輛;據(jù)分析機構研究與市場(Research and Markets)估計，到2030年，約2000萬輛自動駕駛汽車將在美國投入運營。

2016年4月，福特、Lyft、Uber、沃爾沃和Waymo也組建了一個更安全街道的自動駕駛聯(lián)盟(the Self-Driving Coalition for Safer Streets)，其目標是向立法者、監(jiān)管機構和公眾宣傳自動駕駛車輛的安全性和社會效益。在可能被視為先發(fā)制人的情況下，Nvidia近日宣布，將領導歐洲汽車供應商協(xié)會(European Association of Automotive Suppliers，CLEPA)工作組開展自動駕駛汽車審計評估、跟蹤測試、實際測試和模擬等工作。

自動駕駛標準

對于《自動駕駛安全第一》(SaFD)沒有任何公然的反對意見(至少乍一看是這樣)。摘要指出，該白皮書旨在作為普遍所知的3級和4級自動駕駛技術的總結，表面上是為了開發(fā)可能成為行業(yè)標準的“通用基線”。(Society of Automotive Engineers，汽車工程師協(xié)會將自動駕駛汽車技術分為6個等級，3級定義為“有條件的自動駕駛”，汽車駕駛偶爾需要人為干預，4級屬于“高度自動駕駛”，除了某些特殊情況，一般無需人類干預即可安全行駛。)

為此，SaFD倡導了12種自動駕駛的指導原則：

1. 安全操作

2. 操作設計領域

3. 車輛操作員發(fā)起的移交

4. 安全性

5. 用戶責任

6. 車輛發(fā)起的移交

7. 車輛操作員和自動駕駛系統(tǒng)(ADS)之間的相互依賴性

8. 安全評估

9. 數(shù)據(jù)記錄

10. 被動安全

11. 交通行為

12. 安全層

聯(lián)盟建議，如果安全相關的功能或系統(tǒng)組件因不明原因產(chǎn)生故障，ADS能夠做出補償并將車輛轉移至安全狀態(tài)，同時確保駕駛員能及時接管。除此之外，該準則還規(guī)定了參與和脫離機制，要求明確駕駛員交互，防范安全風險，并了解駕駛員狀態(tài)，從而使他們明確自己的責任和了解駕駛模式轉換。

白皮書的共同作者也對某些風險操作進行了描述。例如在駕駛員不遵守接管請求時最小化風險，以及確保實現(xiàn)某些安全目標的驗證和確認測試。他們提議，在符合隱私條款的前提下，自動駕駛汽車應記錄相應的狀態(tài)數(shù)據(jù);在遵守交通規(guī)則的同時，汽車對道路情況做出預判，并向周圍車輛駕駛員發(fā)送易于理解的信號。

至于ADS的網(wǎng)絡安全問題，三分之二的美國人在Morning Consult進行的一項調(diào)查中都表達了對該問題的關注。SaFD提議采用安全開發(fā)生命周期(Secure Development Lifecycle，SDL)。作為一個創(chuàng)造內(nèi)置安全性的過程，這一體系專為合適的產(chǎn)品開發(fā)生命周期量身定做，與此同時考慮風險處理策略、系統(tǒng)狀態(tài)和風險處理表現(xiàn)等問題。該聯(lián)盟還建議ADS通過傳感器、地圖數(shù)據(jù)和傳感器融合算法實現(xiàn)本地化，避免汽車在受限制區(qū)域內(nèi)自動駕駛。

SaFD還表示，支持預期功能安全(Safety of the Intended Functionality，SOTIF)的應用。作為一種范例，預期功能安全旨在避免出現(xiàn)車輛組件運行正常卻發(fā)生異常風險的情況，例如AI系統(tǒng)錯誤識別交通標志或道路。目前該范例正在由國際標準化組織(International Organization for Standardization)制定，聯(lián)盟認為其能將已知的潛在行為和未知的潛在行為減少到“可接受的風險水平”。

聯(lián)盟還認為，確保車輛傳感器(包括攝像頭、激光雷達、雷達、超聲波和麥克風)捕獲周圍環(huán)境的一切信息，如行人、障礙物、交通標志、和聲音信號，也是降低風險的潛在方法。聯(lián)盟建議通過一些極端案例與真實情景的對比測試來驗證模擬。Waymo、Uber和Cruise等公司也是通過應用數(shù)字環(huán)境，每天重建數(shù)萬個駕駛場景。

作為一個整體，這些策略適用于SaFD所定義的“設計安全”的分析工程方法，該方法首先分析“基于場景”的自動駕駛技術，最后分析系統(tǒng)在現(xiàn)實世界中的表現(xiàn)。白皮書表示：“要實現(xiàn)故障安全和可用性之間的平衡，設計從上到下進行分析和構建。無論通用邏輯架構如何，首先進行分析，最終成為一個安全概念——定義安全機制并為安全目標提供支持。”

根據(jù)SaFD所述，無論3級和4級自動駕駛汽車的設計多么精良，都將面臨巨大的挑戰(zhàn)。其中最主要的是如何使安全性和不人為干預的“積極風險平衡”量化。該聯(lián)盟指出，車輛還必須通過人為干預測試(即駕駛員被迫接管車輛)，并證明車輛能應對“當前未知的交通狀況”。此外，SaFD表示，自動化系統(tǒng)的每個組件都需經(jīng)過全面驗證，依賴機器學習的核心部件必須使用“新的驗證方法”進行測試，以確保整個系統(tǒng)的安全性。

白皮書還寫道：“長遠來看，長期使用自動駕駛系統(tǒng)也可能降低駕駛員的態(tài)勢感知敏感度。這些系統(tǒng)需要對自動駕駛系統(tǒng)進行更詳盡地考量，確認系統(tǒng)本身安全執(zhí)行駕駛功能的能力。這極大地增加了潛在模擬情景的數(shù)量，且意味著需要在整體安全論證中考慮量化因素。”

聯(lián)盟也強調(diào)稱，白皮書并不是一次性的，而是“第一版”，并表示下一版將作為國際標準化的提案推出。只有時間可以證明這能否說服半信半疑的公眾。

去年夏天，由布魯金斯學會(Brookings Institution)、智囊團HNTB以及汽車安全倡導者(Advocates for Highway and Auto Safety， AHAS)發(fā)布的3份獨立報告發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)人并不相信自動駕駛汽車的安全性。逾60%的人表示，他們“無意”乘坐自動駕駛汽車;約70%的人對與無人駕駛汽車共同在道路上行駛表示“擔憂”;59%的人表示，與有人駕駛的汽車相比，自動駕駛汽車“并不更安全”。

這些擔憂并非空穴來風。2018年3月，一輛Uber自動駕駛技術原型車沃爾沃XC90在美國亞利桑那州坦佩撞死一名行人，Uber隨后停止了對該車隊的測試。另外，特斯拉的自動駕駛輔助系統(tǒng)被指責為保險杠殺手，其中一個案例是特斯拉Model S與停放的Culver City消防車相撞。(2018年10月初，特斯拉暫時停止在部分新車型上提供“完全自動駕駛功能”。)蘭德公司(Rand Corporation )預計，自動駕駛汽車測試里程必須達到110億英里(約160億千米)才能獲得可靠的安全統(tǒng)計數(shù)據(jù)，這一數(shù)字遠高于去年加利福尼亞州數(shù)十家自動駕駛汽車公司約200萬英里(約321萬千米)的測試里程。