英特尔：是时候讨论自动驾驶的安全性验证了

　　针对上周 Uber 自动驾驶汽车发生的交通致死事件，英特尔在今日发表的一篇博客文章中作出了严肃的回应。英特尔副总裁兼Mobileye首席执行官 Amnon Shashua 教授认为，现在是时候就纯自动驾驶汽车的安全验证框架展开有意义的讨论了。

　　上周的事故中，过街行人 Elaine Herzberg 被 Uber 自动驾驶汽车撞击后身亡。事发时，车子处于自动驾驶模式，这也是美国首例自动驾驶汽车导致的死亡事故。

　　受这一负面消息影响，很多人担心这项技术尚未做好在公共道路上使用的准备。在博客文章中，Shashua 分享了“一些关于观察感知和安全决策方面的内容”。

　　尽管高级驾驶辅助系统(ADAS)已经在主动制动等方面得到了普遍的应用，但解释传感器在信息处理上仍面临一定的难题。

　　Shashua 将这项技术称作未来自动驾驶的一个基本元素：“这是一套 ADAS 中的高精度感知系统，其已经通过数十亿英里的驾驶验证了可以拯救生命”。

　　最近人工智能领域的发展，比如深度神经网络，已经让很多人认为可以很容易地开发出高度精确的物体检测系统，但Shashua认为这种方法有一个很大的缺陷，计算机视觉专家的十余年经验却被忽略。

　　这一趋势吸引了许多新参与者，尽管这些技术是有帮助的，但时代遗留下来的识别并关闭成百上千个角落的案例、对数以千万级的数据进行的注释、以及对数十款 ADAS 产品进行具有挑战性的预生产验证测试，仍不应该被略过。

　　Shashua 还谈到了透明度和冗余等话题，针对 Mobieye 此前发布的敏感响应安全模型发表了意见：“决策执行必须符合人类判断的尝试”。

　　至于冗余，Shashua表示：“为了表明我们真的有做到冗余，我们构建了一套单独的端到端摄像系统、以及一个单独的激光雷达(LIDAR)和纯雷达系统”。

　　本例中，真正的冗余特指依赖于独立的数据来源系统。即 LIDAR、雷达、摄像头等，而不是将一切糅杂到一起的系统“这样的系统融合对驾驶有利，但不利于安全”。

　　最后，Shashua 还对 Uber 事故的视频片段进行了简短的分析。他解释道，该公司采用了自家的软件来分析视频，即便视频质量很低，但也应该能够在碰撞发生前 1-2 秒完成识别。

　　至于Uber自动驾驶汽车在撞人前是否已经检测到了Elaine Herzberg 的存在，目前暂不得而知。

　　到目前为止，Uber还没有直接评论英特尔的帖子。很明显，调查人员还没有对这起致命事故负责。但据报道，亚利桑那州州长道格·杜伊在周一给Uber首席执行官写了一封信，称车祸是汽车安全史上的“毫无疑问的失败”。目前，州长暂停了Uber在该州的自动驾驶汽车测试项目。

　　而Shashua也表示，他更担心公众对自动驾驶技术的看法。他认为，自动驾驶致死事件可能会对已经脆弱的消费者信心造成进一步的伤害。自动驾驶汽车供应商将需要在他们的技术中制造更多的冗余，以避免致命事故。“我坚信，现在有必要对全自动汽车的安全验证框架进行一次有意义的讨论。”Shashua说。