本文為【新智駕會員計劃】第 1 期內(nèi)容。
新智駕按：2016 年 9 月，沃爾沃便與 Autoliv 確定了共同研發(fā)無人駕駛技術(shù)的合作協(xié)定，并表示，方案成型后也將向其它公司開放出售。為此，兩家共同成立了自動駕駛公司 Zenuity，將各自的自動駕駛軟件開發(fā)和知識產(chǎn)權(quán)遷移到一起，同時抽調(diào)出雙方的自動駕駛研發(fā)人才，組建了一個數(shù)百人的工程師團隊，進行自動駕駛方案的研發(fā)。
如今，背靠沃爾沃和供應(yīng)商 Autoliv 的自動駕駛新創(chuàng)公司 Zenuity 想證明，自動駕駛汽車的駕駛水平比人類高的多，讓它們開車只會更加安全。
在瑞典哥德堡東部的一條測試跑道上，幾位乘客正魚貫進入一輛自動駕駛汽車，他們待會就能體驗到自動駕駛的樂趣。
測試方 Zenuity 在這里埋下了一個伏筆，這輛車并非完全的自動駕駛，車后其實藏了一名安全司機。邀請這么多人來體驗自動駕駛汽車，Zenuity 的真實目的是要找到在自動駕駛狀態(tài)下，乘客的行為舉止是否會發(fā)生變化。
Zenuity 由沃爾沃與汽車供應(yīng)商 Autoliv 共同創(chuàng)辦，這次測試也是為了確定自動駕駛汽車不但能正常工作，還能比人類司機更穩(wěn)更安全。如果未來自動駕駛汽車要統(tǒng)治市場，它就得了解規(guī)則和遵守規(guī)則。
我們正在向自動駕駛時代過渡，你可能也已經(jīng)能明顯感覺到，車輛對駕駛員的依賴程度正在不斷降低。
計算機視覺、雷達技術(shù)和計算平臺已經(jīng)成為避免發(fā)生車禍的神器，這三者將車輛變成駕駛員的“守護天使”。
在汽車轉(zhuǎn)型過程中，車輛會不斷添加新功能以完成更為復(fù)雜的駕駛?cè)蝿?wù)，最終自動駕駛汽車將徹底替代駕駛員。
可以這么說，這場關(guān)鍵的交通革命算得上是汽車替代馬車后最為重大的事件了。
但是，要想讓自動駕駛革命不成為一個偽命題，就需要證明自動駕駛汽車的安全性。與天氣一樣，交通也是變幻莫測，在路上你可能會遇到數(shù)不清的狀況。
如果想簡單依靠不斷測試來覆蓋自動駕駛汽車遇到的所有路況，這需要花費數(shù)百年時間。因此，我們得另尋思路來保證安全，例如利用計算機模擬和數(shù)學(xué)模型。
Zenuity 的思路是將實際的交通測試與大范圍 AR 模擬相結(jié)合，使其成為了解自動駕駛安全奧秘的新方式。
對自動駕駛汽車來說，在一個陽光明媚的中午沿著一條直路行駛簡直是小菜一碟。但如果遇到一些極端情況呢？如果諸多極端情況同時發(fā)生呢？
畢竟對自動駕駛的“大腦”來說，風(fēng)暴過后落滿枝杈的道路跑起來與日落時突然出現(xiàn)橫穿馬路的麋鹿可不太一樣。如果車輛反應(yīng)失誤，廠商還得承擔(dān)責(zé)任，因此它們也迫切想知道車輛會作何反應(yīng)。對 Zenuity 來說，最大的問題就是“我們怎么知道車輛是安全的？”
對自動駕駛汽車來說，安全到底意味著什么？
在這之前，我們必須先弄清楚：對自動駕駛汽車來說，安全到底意味著什么。
首先，安全并不代表完美。相反，所謂的安全，應(yīng)該是自動駕駛汽車能解決諸如遵守限速規(guī)定，為并線車輛讓路或看到停止標(biāo)識時不爭搶車輛的通過權(quán)這樣的指令。除此之外，當(dāng)車輛因超出設(shè)計規(guī)范而風(fēng)險上升時，它必須能夠及時有所反應(yīng)。
來自美國和英國的多項統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，在那些造成重大傷亡的交通事故中，司機犯錯占到了其中的九成。因此，“到底什么才足夠安全？”這個問題的答案通常很好解答，即“比人類駕駛員技術(shù)高就行?！?/p>
不過，魔鬼存在于細(xì)節(jié)之中。自動駕駛汽車想在駕駛水平上超越普通司機簡直太容易了。在 Zenuity 看來，自動駕駛汽車的安全標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該走中間路線，既不能設(shè)定得非常嚴(yán)格（會拖慢普及時間），也不能寬松到讓第一批用戶當(dāng)小白鼠。
Zenuity 認(rèn)為自動駕駛汽車只要安全程度超過人類司機駕駛時的平均水平就行。
如果每個零部件工作都比人類更棒，且控制這些部件的復(fù)雜算法工作順暢，那么我們就可以認(rèn)為自動駕駛汽車能力比人類司機更強。從這個角度看，這意味著車輛系統(tǒng)在設(shè)計時只要能解決自己認(rèn)知范圍內(nèi)的所有情況，至于其他的極端情況，則可以打個折扣，畢竟我們無法在安全測試中窮盡每種情況。
在雪地駕駛時，車上的雷達、攝像頭或其它傳感器是否受損，自動駕駛汽車需根據(jù)實際情況調(diào)整駕駛策略
任何不安全行為的可能性，如軟件漏洞，硬件故障，傳感器性能限制和無法預(yù)測的天氣情況都必須被降到最低。
根據(jù)積累的經(jīng)驗，Zenuity 認(rèn)為以上這些不安全行為在每 10 億小時的運行時間中出現(xiàn)的次數(shù)不應(yīng)超過 1 次。只有將故障率降到這個級別，我們才能生產(chǎn)出一輛又安全又能節(jié)省測試時間的自動駕駛汽車。
盡管如此，我們的期望值還是不能無限放大。正如常常被倫理學(xué)教授和媒體拋出的“電車難題”。在這種假設(shè)下，總有一個人需要做出選擇，他可以什么都不做，讓呼嘯而過的電車碾過軌道上的一排無辜群眾，也可以扳開道岔，用另一條鐵軌上的一條人命換多條人命。
自動駕駛汽車可能用不上平行軌道，但如果它也碰見了這種情況，在關(guān)鍵時刻是保護車上乘客還是行人呢？
從另一個角度看，這個問題其實是在轉(zhuǎn)移注意力，它與事實并不相干，因為這種情況的發(fā)生幾率其實非常非常低。自動駕駛汽車真正需要的，是在萌芽階段直接撲滅可能導(dǎo)致這種情況發(fā)生的“小火苗”。
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