圖像來源于警方公布的TV監(jiān)視器上的視頻片段。重疊的圖像顯示了Mobileye ADAS系統(tǒng)的響應(yīng)。綠色和白色邊界框是自行車和行人檢測(cè)模塊所輸出的結(jié)果。水平圖顯示了道路和障礙物之間的邊界，我們稱之為“自由空間”。

此次實(shí)驗(yàn)所使用的軟件與當(dāng)前配備ADAS的車輛采用的軟件相同，并已經(jīng)在數(shù)十億英里的用戶行駛里程中得到了驗(yàn)證。

現(xiàn)在，像深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)的發(fā)展，讓很多人認(rèn)為，高精物體檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)可以被輕松地開發(fā)出來，而那些計(jì)算機(jī)視覺專家十幾年的經(jīng)驗(yàn)則被視為大打折扣。這使得很多新手涌入這一領(lǐng)域。雖然這些新技術(shù)的確有用，但很多傳統(tǒng)依舊不能忽略，這包括識(shí)別和完成數(shù)百次極端情況的測(cè)試、對(duì)數(shù)千萬英里數(shù)據(jù)集的注釋以及在數(shù)十個(gè)ADAS項(xiàng)目上進(jìn)行極具挑戰(zhàn)性的試生產(chǎn)驗(yàn)證測(cè)試。經(jīng)驗(yàn)至關(guān)重要，尤其是在安全為先的領(lǐng)域。

對(duì)事件的第二個(gè)觀察是透明度。人人都說“我們把安全放在最重要的位置”，但我們認(rèn)為，要想獲得公眾信任，就必須更加透明。正如我在去年10月在Mobileye發(fā)布責(zé)任敏感安全模型（RSS）時(shí)所說，決策必須符合人類判斷的常識(shí)。我們將“危險(xiǎn)情況”和“正確響應(yīng)”等常識(shí)概念做了數(shù)學(xué)公式化設(shè)計(jì)，并建立了一個(gè)從數(shù)學(xué)上確保符合定義的系統(tǒng)。

第三個(gè)觀察則是冗余。真正的感知系統(tǒng)需要有冗余設(shè)計(jì)，而且，必須依賴于獨(dú)立的信息源：攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)。把這些信息源整合起來，有助于提高駕駛舒適度，但不利于安全。為了展示我們獲得了切實(shí)的冗余度，Mobileye開發(fā)了獨(dú)立、僅攝像頭的端到端系統(tǒng)以及獨(dú)立的激光雷達(dá)和僅雷達(dá)系統(tǒng)。

如果類似上周的事故再次發(fā)生，用戶本來就很脆弱的信任，將會(huì)被進(jìn)一步降低，并可能引發(fā)被動(dòng)監(jiān)管，最終扼殺這項(xiàng)重要的工作。正如我在介紹責(zé)任敏感安全模型時(shí)所說，我堅(jiān)信，現(xiàn)在就需要對(duì)全自動(dòng)駕駛汽車的安全驗(yàn)證框架做出有意義的討論。我們邀請(qǐng)汽車廠商、該領(lǐng)域的技術(shù)公司、監(jiān)管部門以及其它相關(guān)各方一起解決這些重要問題。

本文作者：Amon Shashua教授 英特爾公司高級(jí)副總裁以及英特爾子公司Mobileye公司首席執(zhí)行官兼首席技術(shù)官

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