在自動駕駛領域，人工智能熱度不斷攀升，包括深度神經網絡算法和人工智能算法在內的前沿技術極大程度上地推動了自動駕駛發展，很多人認為，高精物體檢測系統已經可以被輕松地開發出來。但前不久的Uber安全事故讓大家意識到，行業對可靠性和安全問題的關注度還遠遠不夠。對此，英特爾技術專家認為只有解決安全問題，才能保證自動駕駛真正落地、實現量產。
算法：冰山表面的關鍵點
感知算法是此次事件中飽受關注的環節，也是確保自動駕駛汽車安全的一個關鍵點。它包括一系列復雜的過程：感知后會進行自定位，隨后對環境進行建模，最終進入決策和執行的階段，缺少其中任何一環，樣車都無法進行測試。但僅僅關注算法，并進行封閉環境下的路測還遠不足以推動自動駕駛車輛從測試場走向實際生活，想要實現量產就必須看清冰山底層的關鍵，也就是安全問題——功能安全和信息安全。
功能安全與信息安全：自動駕駛汽車的必需品
功能安全就是讓自動駕駛比手動駕駛更安全的基本保障之一，自動駕駛汽車需要在無人干預的情況下獨立決策，因此，在做功能安全的時候需要保證機器對安全是敏感的，也就是保證機器不會像人一樣因為沖動做出出格的決定，機器總是會以最安全、最穩妥的方式去完成整個過程。
以最常見的駕駛情景舉例，功能安全可以確保路上有貓突然沖出時剎車，但如果是一片廢紙飄過則不會剎車。在擁堵路段，它確保汽車不會加速，或者在高速路上突然進入泊車模式。
事實上，英特爾和Mobileye以及其他的Tier-1廠商都在基于這個理念做系統方案。正如Mobileye CEO Amon Shashua教授在去年10月發布責任敏感安全模型(RSS)時所說：“決策必須符合人類判斷的常識。Mobileye將‘危險情況’和‘正確響應’等常識概念做了數學公式化設計，并建立了一個從數學上確保符合定義的系統。”并且，Mobileye認為，只有相關從業者都能認可并完善這一模型，它才能夠真正惠及整個行業，讓自動駕駛車輛更加安全，必須舉全行業之力。
信息安全則側重于相關設計能否保障自動駕駛系統免受外界入侵攻擊或使攻擊不影響應有駕駛能力的發揮。鞏固信息安全是一條無止境的道路，必須要時刻保證汽車聯網之后不被網絡黑客攻擊。可以說，功能安全和信息安全自動駕駛汽車的必需品，而不是錦上添花。
英特爾技術專家認為，在安全事故發生之后，行業將會以一個更加理性的態度，一步一個腳印地看待自動駕駛發展，并對安全問題做出更加深入的思考。就像Mobileye CEO Shashua教授在接受美國著名記者Alain Elkann采訪時說的那樣：人們必須做正確的事，把成本壓縮到合適的水平，并提供安全保障。你可以在比賽中占得先機、成為第一名，但當第一名并不重要，最重要的是安全。
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