11 家公司聯合發佈自動駕駛白皮書，證明自動駕駛“比人類駕駛員更安全”
今天上午，由 Aptiv，奧迪，百度，寶馬，大陸，戴姆勒，菲亞特克萊斯勒汽車，英飛凌，英特爾和大眾等 11 家公司組成的聯盟發佈了一份白皮書《自動駕駛安全第一》(“Safety First For Automated Driving”)，描述了「安全」自動駕駛汽車的開發、測試和驗證的框架。這11家公司聲稱它是迄今為止業界最廣泛的代表，並且表示他們的 這份146 頁報告可以證明自動駕駛車輛「比人類駕駛員更安全」。
這些公司在一份聯合發佈的新聞稿中寫道：“《自動駕駛安全第一》這份白皮書涵蓋了來自汽車製造商、供應商以及技術這三大行業的專業知識，能夠有助於直接開發安全的自動駕駛汽車。隨著這份報告的出版，參與編纂的作者以及各成員公司的專家將於接下來的幾個月在國際性的工業和技術大會展示我們的成果。”
值得注意的是，Alphabet旗下的Waymo並未參與其中。該公司最近推出了一項商業無人駕駛出租車服務，目前該車隊旗下的600多輛Robo-taxi為逾1000名乘客提供了服務。通用汽車的自動駕駛部門Cruise也不在該名單中，Cruise的自動駕駛汽車去年在加州路測里程達到45萬英里。Zoox、特斯拉、亞馬遜投資的Aurora、中國的小馬智行、英偉達、Yandex的無人駕駛汽車部門等在自動駕駛領域極具實力的企業無一在列。
該聯盟的一位發言人表示：我們制定這份白皮書秉承著“平等開放，自願參與”的原則，對任何想要參與的一方都是一視同仁。鑑於這份白皮書的性質及其背後的願景，我們歡迎越來越多的企業參與進來，我們會它視為一份“活文件”。
由於缺乏共識，全球自動駕駛汽車市場的競爭力明顯減弱。HTF市場情報公司估計，到2023年，全球自動駕駛汽車市場的收入將達到1731.5億美元。據市場營銷公司ABI稱，2025年將有多達800萬輛無人駕駛汽車上路，Research and Markets公司預計，到2030年，美國將有約2000萬輛無人駕駛汽車投入使用。
福特、Lyft、優步、沃爾沃和Waymo也成立了自己的聯盟——“安全街道自動駕駛聯盟”(Self-Driving coalition for safety Streets)。該聯盟成立於2016年4月，目標是“與立法者、監管機構和公眾合作，實現自動駕駛汽車的安全和社會效益”。但昨日英偉達宣佈被授權領導歐洲汽車供應商協會(CLEPA)旗下負責高度聯網自動駕駛汽車的工作小組，英偉達的工作是檢查自動駕駛車輛審核評估、跟蹤測試、實際測試和模擬，這被視為一個先發制人的信號。
自動駕駛標準
對於《自動駕駛安全第一》這份白皮書乍一看似乎並沒有什麼不妥。摘要指出，它是對自動駕駛L3級和L4級的一個總結，從淺層來看是發展一個可能成為行業標準的“通用基準”。(美國汽車工程師協會將L3定義為由無人駕駛系統完成所有的駕駛操作，根據系統要求，人類提供適當的應答，L4則為由無人駕駛系統完成所有的駕駛操作，根絕系統要求，人類不一定提供所有的應答，並限定道路和環境條件)
為此，《自動駕駛安全第一》倡導12條自動駕駛指導原則:
安全運行
操作設計領域
車輛操作員發起的移交
安全
用戶責任
車輛發起的移交
車輛操作員和自動駕駛系統(ADS)之間的相互依賴性
安全評估
數據記錄
被動安全
交通行為
安全層
該聯盟建議，如果與安全相關的功能或系統組件因任何原因變得不安全，ADS能夠補償並將車輛轉移到安全狀態，同時確保司機有足夠的時間接手。它還規定了接手和脫離接手機制，這些機制要求明確的駕駛員交互、防範安全威脅，並識別駕駛員的狀態，以便讓他們瞭解自己的職責和駕駛模式轉換。
白皮書的合著者接下來描述了一些策略，旨在在司機不遵守接管請求的情況下將風險降到最低，以及旨在確保滿足某些安全目標的核實和驗證測試。他們建議，自動駕駛汽車以一種符合隱私的方式記錄與狀態相關的數據，而且它們的行為方式可以預見，既尊重道路規則，又便於附近司機理解。
關於ADS中的網絡安全，三分之二的美國人在Morning Consult進行的一項調查中表達了這樣的擔憂，《自動駕駛安全第一》白皮書推薦了“Secure Development Lifecycle”，這是一個“適應”安全性的過程，適合產品開發生命週期，並考慮像風險處理策略、系統狀態和風險處理表現等問題。該聯盟還建議ADS通過傳感器、地圖數據和傳感器融合算法實現本地化，以防止在受限制區域內進行自動駕駛。
《自動駕駛安全第一》表示支持採用“Safety of the Intended Functionality (SOTIF)”，這是一種旨在避免可能發生的不合理風險的範例，即使車輛的所有組件都運行正常，例如當人工智能系統錯誤識別交通標誌或道路信號時。國際標準化組織(International Organization for standards)目前正在開發這種方法，該聯盟認為，它將把已知的潛在行為和未知的潛在行為降低到“可接受的……風險水平”。
該聯盟認為，降低風險的另一種方法是，確保車輛的感知傳感器——包括攝像頭、激光雷達、雷達、超聲波和麥克風——捕捉有關周圍環境的“所有相關外部信息”，包括行人、障礙物、交通標誌和聲音信號。該聯盟還建議，通過驗證模擬——Waymo、優步和Cruise等公司每天使用的數字環境，來模擬數萬種駕駛場景——方法是根據真實世界的經驗，測試一些轉彎、拐角場景。
總的來說，這些策略服務於《自動駕駛安全第一》白皮書所定義的“設計安全”，這是一種分析工程方法，從“基於場景”的自動化駕駛技術開始，到分析系統在現實世界中的性能結束。該白皮書的合著者寫到：“為了實現故障安全與可用性之間的平衡，從上到下對設計進行了分析和構建。第一個分析是在不考慮一般邏輯架構的情況下進行的……最終，這演變成了一個安全概念，定義了支持……安全目標的安全機制。”
根據該白皮書的說法，L3和L4的車輛無論設計得多麼謹慎，都面臨著巨大的挑戰，其中最主要的是在沒有人類駕駛員接手的情況下，“從統計數據上”顯示出安全性和“積極的風險平衡”。該聯盟指出，他們還必須通過涉及司機互動的測試--即駕駛員被迫控制的情況--並證明他們能夠應對交通中“當前未知的情景”。 此外，該白皮書表示，自動化系統中的每個組件都需要進行全面驗證，依賴於機器學習的核心部件必須使用“新的驗證方法”進行測試，以確保整個系統的安全性。
合著者寫道：“長時間使用自動駕駛系統的長期影響也可能使駕駛員的情境感知變得遲鈍，這些系統需要更全面地考慮自動駕駛系統自身安全行使駕駛功能的能力。這大大增加了可能發生的情況的數量，並意味著需要在總體安全論證中包括統計方面的考慮。”
該聯盟提醒說，這份白皮書不是“一稿定音”的，而是“第一個版本”，並表示下一個版本將作為國際標準化的提案提出。只有時間才能證明這是否足以說服持懷疑態度的公眾。
去年夏天，布魯金斯學會(Brookings Institution)、智庫HNTB和公路與汽車安全倡導者(AHAS)進行了三項獨立研究，發現大多數人並不相信無人駕駛汽車的安全性。超過60%的人表示他們“不傾向於”乘坐自動駕駛汽車，近70%的人對與他們共享道路表示“擔憂”，59%的人預計自動駕駛汽車沒有人類駕駛的汽車安全。
這些擔憂並非沒有理由。2018年3月，在亞利桑那州坦佩市，一輛沃爾沃XC90無人駕駛汽車撞上一名行人，並導致其死亡。為此，優步暫停了在亞利桑那州的自動駕駛測試。另外，特斯拉的自動駕駛儀駕駛員輔助系統被指造成了多起擋泥板事故，其中包括一輛特斯拉Model S與停在卡爾弗市的一輛消防車相撞。(2018年10月初，特斯拉暫時停止在選定的新車型上提供“全自動駕駛功能”。)蘭德公司估計，自動駕駛汽車必須行駛110億英里才能獲得可靠的安全數據——這遠遠超過去年幾十家公司在加州測試自動駕駛汽車錄得大約200萬英里的路測里程。
該白皮書承認:“仍然會有一些殘留風險”，並補充說，不可能以“100%”的信心保證絕對安全。該報告的結論是:“為了不斷地學習和改進這些系統，必須進行實地監測。”