立規范定標準融數據三大手段護法無人駕駛安全
無人駕駛，顧名思義就是在沒有駕駛員介入的情況下能夠自動應付各類路況和突發事件。盡管近幾年無人駕駛相關技術突飛猛進，但它并未達到如同人類的智能水平，特別是在事故發生前的取舍抉擇方面，它還是做不到像人類一樣權衡利弊。如何確保無人駕駛的安全性得到社會廣泛關注。本期本刊將從產品技術和社會道德兩個方面來解析無人駕駛安全性問題。
近兩年，無人駕駛成為人工智能領域的一大熱點。包括谷歌、Uber等在內的多家科技公司和福特、豐田等傳統車企都在推出自己的無人駕駛技術。在我國，百度、清華大學等公司和高等院校在無人駕駛技術方面也投入巨大，并且取得了實質性成果。國防科技大學自主研制的紅旗HQ3無人車，首次完成了從長沙到武漢286公里的高速全程無人駕駛試驗。
北京理工大學機械與車輛學院車輛工程副教授龔建偉指出，自動駕駛是未來汽車出行的發展趨勢。研究結果表明，在城市交通系統中，如有一輛車出現駕駛猶豫，車速忽快忽慢，就會對交通流效率產生一定的影響。相對于人類駕駛習慣、駕駛技術的不同，自動駕駛可以大幅度提升出行效率。另外，自動駕駛汽車對交通路況的識別和反應會更快，實現自動駕駛可以減少交通事故的發生。
一時間，大家覺得一邊看電影，一邊開車的日子似乎為期不遠。但現實中，無人駕駛一些關鍵技術尤其是安全問題，還沒有得到徹底解決，一起接一起的無人駕駛事故還在重復上演。
■安全規范亟需確立
近年來，得益于信息技術的提升與人工智能的演進，無人駕駛迅猛發展。例如，物理計算能力與動態視覺技術的大幅優化，為無人駕駛汽車提供了敏銳的眼睛；而人工智能技術、數字地圖與無線通信技術的發展，則讓汽車有了靈活的大腦，可以準確地進行駕駛決策。
盡管如此，庫卡機器人何服電機維修，不少人仍然擔憂無人駕駛車輛的安全性。如果無人駕駛車輛的硬件和軟件出現問題，尤其是在都市繁忙的道路系統之中發生，后果不堪設想。無人駕駛還不可避免觸發所謂的電車難題爭議，質疑者提出，無人駕駛汽車在必須選擇撞向路人或犧牲車內乘客的時候，無法提交令人滿意的答案。因為無人駕駛是由機器而不是具備道德和感情的人來進行風險價值計算。這令很多人深感不安。
對此有業內人士指出：目前無人駕駛技術已趨成熟，但隨之而來的信息安全問題、道路安全問題、公眾認知程度、技術水平不完善，甚至道德領域的難題等多方面的因素，都將成為無人汽車普及路上需要跨越的門檻。當然，就像當初汽車普及一樣，這只是時間問題。目前這個行業最需要的是政府部門盡快出臺相應的政策、標準來進行規范。
誠然，公眾對無人駕駛的信心不會在一夜之間建立起來。除了需要突破無人駕駛技術的挑戰外，檢驗車輛的自我管理能力、制定規范的無人駕駛自主等級和安全測評標準、確立交通事故處理的法律和保險索賠等，也是加快無人駕駛進程的重要舉措。而只有通過技術檢測、審批、立法等層面保障無人駕駛的安全性，才能讓公眾放棄方向盤，享受無人駕駛的便捷和快樂。
目前，我國政府也正在針對無人駕駛安全的相關問題展開行動。今年6月7日，國內首個國家級智能網聯汽車（上海）試點示范區封閉測試區啟動，車企有機會在100種模擬復雜道路狀況下進行測試。6月13日，工信部網站正式對外發布《關于征求〈國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）（2017年）〉（征求意見稿）意見的通知》，初步確立了95項無人駕駛標準，并面向公眾征求意見，庫卡機器人驅動器維修，為期一個月。
■高標準嚴要求確保安全
不妨試想這樣的情景：在傾盆大雨或茫茫大霧中，一輛汽車以130km/h的速度在高速公路上飛馳。一旦路況發生變化，人類駕駛員即使借助駕駛輔助系統的幫助，如電子穩定系統（ESP）、車道偏離警告（LDW）和自動緊急制動系統（AEB），也會手忙腳亂。現如今，無人駕駛汽車利用100多個處理器和傳感器，可以靈活應對種種極端狀況，不但帶來更舒心的行車體驗，更能保障車輛的安全性。當然前提是所有的系統在車輛的整個生命周期中，能確保毫無缺陷地高效運轉這對無人駕駛汽車的檢測認證提出了更高的要求。
其中，以無人駕駛汽車的自動緊急制動系統（AEB）監管要求為例，如何預測接下來將要發生的事情，取決于不同參數的變化。例如：檢測概率、車輛速度、行人速度、道路摩擦力、汽車和行人之間的距離等。假設一輛汽車迎面駛來，各種情況和參數就會立即由此計算出來，系統迅速作出駕駛決策，確保汽車與行人相安無事。
那么，無人駕駛的安全性究竟如何保障？開發一套完整的，基于實際情景的評估方法，以用于系統開發過程、立法建議以及型式審批和產品安全確認就變得尤為重要。
此種評估方法可全面分析場景、環境、系統配置和驅動程序特征。它通過確定一些重要且完整的測試項目，借助不同的測試級別開展評估工作，包括虛擬、驗證和現場測試先根據假設確定情境，例如交通高峰期、大霧天氣、傍晚在超大城市超車，再進行虛擬測試，繼而在實驗場地進行軌道測試來驗證虛擬測試結果，最后通過實地測試進行情景驗證。
例如，確保常規制動和轉向（ECER13/-79）橫向和水平輔助功能相互作用的現行標準不再符合下一代輔助系統規范。因此，TüV南德意志集團的專家正在和德國聯邦交通運輸和數字基礎設施部的駕駛輔助系統特殊委員會合作，更新相關規范。據專家估計，在一項完全自主駕駛功能獲得審批通過之前，必須針對一億種場景進行測試。
■信息安全是重中之重
過去我們只考慮行車安全，包括主動安全和被動安全，但現今信息完全更加不可忽視。在無人駕駛安全問題上，上海交大汽車工程研究院副院長殷承良更加強調智能汽車的信息安全問題。
除了無人駕駛汽車的測試評估，智能汽車交通系統的安全性也至關重要。與智能手機和可穿戴設備等其它物聯網設備類似，KUKA機器人維修，自動駕駛汽車也會產生消費數據，也會影響企業的發展方式，影響政府的決策。不過與其它聯網設備不同，如果自動駕駛汽車的軟件和硬件基礎出現問題，那么數據暴露在風險之下帶來的危害也更大。
手機、電腦被黑，雖有可能泄露隱私，但至少不會直接危及人身安全。但汽車可就不一樣了，它承載著人們出行，一旦存在安全隱患，后果不堪設想。此前，已經有不少汽車被黑的事故發生，其中影響最大的是美國CharlieMiller和ChrisValasek這兩名黑客破解了克萊斯勒車機系統。他們通過無線連入車機，無論何時無論何地，只需一臺筆記本電腦，就可以輕松地遠程控制車輛剎車、轉向以及換擋等功能。雖然這兩名黑客強調自己的入侵行為是以研究為主，目的是為了指出汽車存在安全漏洞，促使相關人員解決這個問題，但這樣做的后果卻讓整個汽車行業坐立不安。他們發現的這個漏洞，直接導致克萊斯勒召回了超過140萬輛汽車。除此之外，通過OBD、車機系統、遙控鑰匙等入口入侵車輛的新聞也是層出不窮。