【中国安防展览网 企业关注】在自动驾驶领域，人工智能热度不断攀升，包括深度神经网络算法和人工智能算法在内的前沿技术极大程度上地推动了自动驾驶发展，很多人认为，高精物体检测系统已经可以被轻松地开发出来。但前不久的Uber安全事故让大家意识到，行业对可靠性和安全问题的关注度还远远不够。只有解决安全问题，才能保证自动驾驶真正落地、实现量产。
在自动驾驶领域，人工智能热度不断攀升，包括深度神经网络算法和人工智能算法在内的前沿技术极大程度上地推动了自动驾驶发展，很多人认为，高精物体检测系统已经可以被轻松地开发出来。但前不久的Uber安全事故让大家意识到，行业对可靠性和安全问题的关注度还远远不够。对此，只有解决安全问题，才能保证自动驾驶真正落地、实现量产。
算法：冰山表面的关键点
感知算法是此次事件中饱受关注的环节，也是确保自动驾驶汽车安全的一个关键点。它包括一系列复杂的过程：感知后会进行自定位，随后对环境进行建模，终进入决策和执行的阶段，缺少其中任何一环，样车都无法进行测试。但仅仅关注算法，并进行封闭环境下的路测还远不足以推动自动驾驶车辆从测试场走向实际生活，想要实现量产就必须看清冰山底层的关键，也就是安全问题——功能安全和信息安全。
功能安全与信息安全：自动驾驶汽车的必需品
功能安全就是让自动驾驶比手动驾驶更安全的基本保障之一，自动驾驶汽车需要在无人干预的情况下独立决策，因此，在做功能安全的时候需要保证机器对安全是敏感的，也就是保证机器不会像人一样因为冲动做出出格的决定，机器总是会以安全、稳妥的方式去完成整个过程。
以常见的驾驶情景举例，功能安全可以确保路上有猫突然冲出时刹车，但如果是一片废纸飘过则不会刹车。在拥堵路段，它确保汽车不会加速，或者在高速路上突然进入泊车模式。
事实上，很多Tier-1厂商都在基于这个理念做系统方案。正如Mobileye CEO Amon Shashua教授在去年10月发布责任敏感安全模型(RSS)时所说：“决策必须符合人类判断的常识。Mobileye将‘危险情况’和‘正确响应’等常识概念做了数学公式化设计，并建立了一个从数学上确保符合定义的系统。”并且，Mobileye认为，只有相关从业者都能认可并完善这一模型，它才能够真正惠及整个行业，让自动驾驶车辆更加安全，必须举全行业之力。
信息安全则侧重于相关设计能否保障自动驾驶系统免受外界入侵攻击或使攻击不影响应有驾驶能力的发挥。巩固信息安全是一条无止境的道路，必须要时刻保证汽车联网之后不被网络黑客攻击。可以说，功能安全和信息安全自动驾驶汽车的必需品，而不是锦上添花。
在安全事故发生之后，行业将会以一个更加理性的态度，一步一个脚印地看待自动驾驶发展，并对安全问题做出更加深入的思考。就像Mobileye CEO Shashua教授在接受采访时说的那样：人们必须做正确的事，把成本压缩到合适的水平，并提供安全保障。你可以在比赛中占得先机、成为名，但当名并不重要，重要的是安全。（原标题：安全问题是自动驾驶领域不可撼动的基石）
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