雷锋网按：能让英特尔甘愿花 150 亿美元，阐明 Mobileye 还是有两把刷子的，而这家公司的 CEO Amnon Shashua，也是不折不扣的自动驾驶行业排头兵。他 1999 年就创建了这家公司，5 年后，Mobileye 就拿出了初代 EyeQ 芯片。本周，在英特尔资本大会上，Shashua 带来了一场主题演讲，从内容来看，他曾经将本人看做一位思想首领，而这位首领要处理的则是困扰自动驾驶行业最为严重的成绩：平安。

Uber 自动驾驶测试车引发致命事故后，许多人开端对自动驾驶车辆发生焦虑。这样的担忧可以了解，毕竟一个宏大的铁块高速运转时一旦呈现成绩，形成的损伤能够相当宏大。Shashua 想跑在后面，事后阻止车辆AI已经渗透到了生活中的方方面面。在智能交通领域，人工智能技术也正在发挥作用。呈现异常状况。

Shashua 的主题演讲次要围绕几个成绩展开，包括“我们如何处理平安成绩？”和“一旦事故发作，怎样不再让大众觉得自动驾驶汽车是祸不单行？”

作为一位工程师，他在处理这些成绩时也运用了工程师思想，即直接拆分红不同局部，为每个局部找到处理方案，最初再对它们停止整合。

自动驾驶汽车要树立自信

他做的第一件事是用一个有压服力的案例解释了“为什么自动驾驶汽车行驶时不能畏首畏尾。”Shashua 先拿 Mobileye 家乡耶路撒冷的交通说事，不过这种状况我们大家都遇见过，即一条小路汇入一条主路。假如小路上的车辆在并入主路时畏畏缩缩，能够就会形成更多成绩，而且会被前方车辆用喧闹的喇叭问候全家。因而，司机在处置这种状况时必需对本人有自信，换到自动驾驶汽车上也是一个道理，毕竟“没有城市能承受天天引发堵车的自动驾驶汽车。”

因而，从逻辑下去说，自动驾驶汽车要在驾驶作风上接近人类，一定水平的自信必不可少。承受了这一概念，你就得丢弃现有的平安洁癖（自动驾驶汽车必需 100% 平安）。Shashua 指出，你需求的是一个平安保证，这个保证上不能写“绝不会发作事故”，而是要写“这辆车永远不会引发事故”。

与此同时，他还主张一点，那就是你必需处理自动驾驶汽车“经济上的波动性”，这也是汽车制造商不会成为原告的金科玉律。毕竟假如每次发作事故厂商就堕入究竟谁该担任的争论，恐怕开张会成为它们的独一宿命。

随后，Shashua 提出一个假定：自动驾驶汽车要想超越人类驾驶员的均匀程度，究竟要到达什么样的平安等级？提出成绩后他很快就给出了答案，在 Shashua 看来，这根红线应该是比人类的均匀程度高上 1000 倍。这样的规范恐怕没人会说不了吧？毕竟你会失掉一个驾驶技巧比肩 Lewis Hamilton（F1 世界冠军），耐烦上可与会计师一战的超级电脑。

随后，他又在演讲台上做起了算数。从统计数据下去看，如今车辆每行驶 100 万英里，就会有一名司机丧命。从工夫下去看则是每小时路途上会呈现一同伤亡事故。这也就意味着，想要到达要求的平安规范（1000 倍），自动驾驶汽车要将下面两个数据辨别提升到 10 亿小时和 30 亿英里。很分明，这样的规范将来 10 年内恐怕难以完成，我们所说的 1000 倍真的能这样算吗？

数据≠平安

Shashua 提到这些数字是为了提早给我们敲响警钟。“制定一个规范然后去完成”是工程师们的习用手法，过来它是百用百灵，不过，它也是一种“稻草人逻辑”（偷换概念的论证办法，即一团体把另一团体的论证曲解了，然后经过驳倒曲解的论证来宣称原版也不成立），毕竟如今可没有厂商敢说自动驾驶汽车在上市前必需经过 10 亿小时的驾驶测试。

从这次演讲中大家也发现我们也正在做着心目中属于未来的事业，那就是通过互联网金融创新，不断完善人与金融、货币之间的关系，让所有人都能享受到最好的金融服务 。，Shashua 在回应各路批判和暗示时，可是十分擅用这套逻辑。

Shashua 举下面的例子是为了通知我们，平安规范不应该被数据所驱动。一家公司基本没必要拿行驶里程来证明自家产品能否合格，虽然如今各家公司都痴迷于积聚测试里程，但这些里程是为测试零碎效劳的，它不应该成为车辆平安与否的证据。

此外，Shashua 还想传递出一个理念，那就是将来几年随着自动驾驶测试规模的扩展，各种与其相关的事故还会层出不穷，只需事故不是自动驾驶汽车引发的，我们就不能直接将数据与平安性挂钩。在他看来这是一种风险且短视的做法。不过，在群众看来，这样的想法可是有些吓人。

冗余

Shashua 随后次要谈了平安和冗余的意义，他指出车身上装置的摄像头阵列能为车辆提供全方位的视觉感知，可作为自动驾驶汽车的主传感器，至于雷达和 LiDAR，则可提供“真正的冗余”，由于它们基于不同的零碎。

当然，Shashua 的论点分明是有倾向的，毕竟 Mobileye 的技术和专利次要就是基于摄像头技术的。后来，他还补充称，要想掩盖一切的必然性，每台自动驾驶汽车都至多要搭载 12 颗摄像头。

自动驾驶行业的其它领军企业则有完全不同的观念。就拿通用来说，CTO Jon Lauckner 就表示，本人仍然深信 LiDAR 是自动驾驶汽车的主干传感器。Lauckner 得出这样的结论次要是由于 LiDAR “看到”的是摄像头“看不到”的 3D 图像，而且 LiDAR 当了主力后，就可以少装几个摄像头了。

至于其它公司，有些则走上了交融途径，它们摄像头和 LiDAR 都用，取得了良好的加成效应。

在下一个议题中，Shashua 则提到了另一个论点：“历来没人定义过究竟什么是风险场景和在这样的场景下究竟该做什么。”

不过，鉴于我们讨论的是机器，它们天生就要恪守规则，因而业界必需未雨绸缪，对一些关键事项停止定义。

预测

随后 Shashua 又解释称，他的意思是一辆自动驾驶汽车基本没必要去预测其它车辆的意向。“你无须预测其它车辆预备做什么。”他大胆地说道。

这样的结论不但在逻辑上发作了腾跃，还无视了一个理想，那就是当下的自动驾驶汽车都会不连续地预测其它车辆意向，尤其是周边车辆速度，这个步骤其真实 Mobileye 的软件上也有表现。

同时，这一观念也与随后下台的英特尔实验室的发言发生了抵触，他们在演讲中花了少量篇幅讨论概率性计算，这个步骤就是在用计算机处置传感器数据以预测将来能够发作的状况。

举例子也很复杂，一个皮球蹦蹦跳跳穿过某条街道，它的途径一定会与一辆经过的自动驾驶汽车交汇。借助概率性计算，零碎必需能“看到”这个皮球并预测出下一步会不会有孩子冲过去捡球。这品种型的提早考虑才能代表着将来。

不过在 Shashua 看来，这种预测的“生成方式”会带来过多信息，影响计算机效能。他更倾向于采用“区别看待的方式”，让零碎只专注于特定目的，比方“超越那辆车”。

后来，为了证明本人观念的正确性，Shashua 放出了一段视频，Mobileye 的自动驾驶汽车驶入了他提到的复杂路口，这辆车相当大胆且自信地在车流中穿行，它竟然一路从最右车道变到了最左车道，的确相当强悍。

“占领”车道

从这段视频中我们也可看出，Mobileye 的测试车在变道时相当“霸道”，它甚至做出了许多坏司机的“流氓”操作。在从两头道向左侧变道时，这辆测试车直接占领两条车道数秒钟，让其它车辆基本没方法超车。

Shashua 则十分赞赏测试车的这种行为，他以为车辆用这几秒清楚地向其它车辆传达了本人的意图。

不过，他的共同考虑也引来了少量质疑。演讲完毕后第一个成绩就有与会者问道，“在不同的城市，你如何应对不同的驾驶作风呢？”

这的确是个大成绩，假如自动驾驶汽车以耶路撒冷的驾驶作风在洛杉矶行驶，恐怕很快就会激怒其他司机，他们会做出剧烈反响，别忘了，天使之城的司机们十分擅长在你的盲区中开车。这就意味着，Mobileye 的测试车假如认识不到这一点，很容易就会形成事故，部署的车辆越多，事故发作几率就越大。

本来，与会者以为 Shashua 会讨论下自动驾驶汽车的学习才能，后果这位 Mobileye CEO 却直接回应说：“这不是个大成绩，车辆的反响工夫会由于部署区域的不同停止相应调整，而且车辆的自信水平也会有差别。”随后 Shashua 就终止了该成绩的讨论。

碰撞

接着又有人问了他一个关键成绩：“假如 Mobileye 的自动驾驶汽车感知到了一个无法防止的车祸，它会怎样做？它要怎样做决策？它会牺牲本人来防止车祸吗？它会为了救行人而撞向另一辆车吗？”像上次一样，Shashua 听到成绩后基本没考虑就答复道，“我们称其为伦理窘境，RSS 会移除任何伦理窘境。”

这里所说的 RSS 便是 Mobileye 的“责任感知平安”（Responsibility-Sensitive Safety）模型，他们还预备将其打形成全球规范，与行业共同讨论自动驾驶汽车平安和事故的相关成绩。

Shashua 表示，在这种模型下，它们的自动驾驶汽车能采取一切举动来防止事故发作，而其它一切事物都“十分客观”。

Shashua 的理念的确让人担忧，由于每个政策失误都是被最后的错误理念带偏的。就像最近备受关注的 Facebook 隐私门，扎克伯格显然对别人的隐私和团体数据毫不关怀，每次遭到质疑，Facebook 都会用增强隐私管控的错觉来迷惑群众。

除非社会思潮发作基本性变化，否则扎克伯格不会改动本人的既定战略，因而将来 Facebook 恐怕会一错再错。

把 Facebook 那一套用在自动驾驶上？

一旦 Mobileye 玩上了 Facebook 那一套，出了车祸他们就能张牙舞爪地宣布：“这不是我们的错，我们恪守了本人的 RSS 标准。”

在演讲和问答环节完毕后，Shashua 又预备了一场圆桌会议。不过，这场会议完毕后，大家的担忧更重了。他长篇大论地讲述了在业内搭建一个规范化平安模型的重要性，而在 Shashua 看来，Mobileye 的 RSS 就是最佳选项。此外，由于如今 Mobileye 的大老板是英特尔，因而他们相对有才能将本人的平安模型推行到全行业。

在圆桌会议上，也有人问到了特斯拉和 Uber 车祸的相关成绩，Shashua 在回应时只是表示业内有必要提早定义“究竟什么是风险的”，然后应用传感器数据证明“在感应上车辆没有犯错”。也就是说，只需车辆按编好的顺序执行义务，它们对事故就没有责任。这样的逻辑的确不好了解。

在圆桌会议上，Shashua 一再强调，自动驾驶汽车的平安规范中有“不引发事故”一条就足够了。也就是说，他直接把阿西莫夫的机器人三准绳缩减到了一准绳。

那么，假定 Mobileye 的自动驾驶汽车为了防止事故在高速路上停上去呢？后续会不会形成其他车辆的追尾？RSS 模型任务的工夫线呢？车辆真的能立刻停止重新设定，然后疾速行驶起来吗？

答复这个成绩时 Shashua 显得有些芜杂无章，只是不断在反复与不引发事故相关的话题，但现实上他这属于答非所问。

答非所问

不光这个成绩，后续的有关地图精度、V2V 零碎和算法的重要性成绩上，Shashua 都纯熟地用稻草人逻辑避开。

举例来说，有人问道 Mobileye 现有地图的精度和它们的众包方案（用 Mobileye 在其它车辆上的摄像头来搭建地图），他却显得十分不快乐，宣称想失掉真正准确的地图必需在每条路途中植入磁铁，但谁又情愿花这个钱呢？很分明，Shashua 又答非所问了。

风险

这种“我就是对的”的工程师思想常常会在技术打破时呈现，我们见过太多例子，假如将这种技术打破使用于较大场景，其风险性相当骇人。

也许你会说，无所谓啦，反正测试车队只是在耶路撒冷跑。不过别忘了，Mobileye 的测试车下个月就要进军加州（而且还是城市交通复杂度十分高的旧金山），而 2021 年它们就要完成商用。

 Via.  The Register

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