【小哈划重点：贝塞特说，“足够安全”的问题还没有得到足够多的讨论，但他从事的Draper项目对此进行了很多的思考。自动驾驶汽车的主要安全问题是感知。他把感知问题分成两个部分：传感器本身和软件。你可能拥有世界上最好的算法，但是如果汽车内置传感器的图像质量很差，那就没有意义了。】
编者按：无人驾驶汽车什么时候能赢得我们的信任呢？“足够安全”又该如何定义呢？
说到安全性，人们对机器和人类的标准截然不同。2016年，美国发生了34439起致命的道路交通事故，但人们认为和其他人类一起开车“足够安全”。意外是悲惨的，但总会发生，难以避免。然而，如果道路上全是自动驾驶汽车，却发生了3万起致命事故，我们还能理解吗？我们还会称它们“足够安全”吗？那意味着什么呢？为了更好地理解这一点，我们采访了Draper自动驾驶项目经理克里斯·贝塞特(Chris Bessette)。贝赛特是世界上最权威的自动驾驶和激光雷达专家之一。
Draper是一个工程研究实验室，最初是麻省理工学院的一部分，在20世纪70年代就已经存在了。它以其在航空航天和水下交通工具方面的研究而著称，但在过去几年里，它也开始致力于提升自动驾驶汽车的安全性。
Draper涉足自动驾驶汽车似乎是一个奇怪的举动，但正如贝塞特所解释的，当你考虑到该实验室的传统时，该举确实在情理之中。
“我们一直在从事许多不同的领域，在那些领域中，你必须在平台中植入智能元素。”他表示，“我们从事的众多不同项目不可能有远程操作员，所以我们几十年来一直在打造自动化功能。我们能够利用这些深入的专业知识来帮助开发自动驾驶汽车。”
“另一方面，Draper了解要怎么开发安全性至关重要的系统。”贝塞特补充说，“无论是导弹，还是水下无人机，我们工作的应用空间都需要做到完美无缺。所以那些想法真的可以直接转用于开发自动驾驶汽车。”
图：Draper自动驾驶项目经理克里斯·贝塞特(Chris Bessette)
安全问题
贝塞特说，自动驾驶汽车的主要安全问题是感知。他把感知问题分成两个部分：传感器本身和软件。你可能拥有世界上最好的算法，但是如果汽车内置传感器的图像质量很差，那就没有意义了。
“有一点我认为我们很多人都认为理所当然，那就是人类的眼睛非常奇妙，”他说道，“肉眼比我们今天拥有的任何汽车级别的传感器都要好得多。因此，第一个挑战是使得传感器——摄像头、激光雷达、雷达等等——在质量上变得尽可能更接近于人类眼睛，如果做不到与人眼完全相当的话。”
然后，一旦你有了高质量的图像，你需要用它来做决策——识别汽车、人和其他的限制因素。“这是另一个主要的挑战，”贝塞特说，“我认为在这方面还有很多工作要做。”
Draper正在开发一种基于微电机的固态激光雷达，它适用于单芯片上的光学元件以外的所有元件。
例如，可以训练神经网络识别特定的模式，但那些模式有可能被做手脚，导致神经网络被蒙骗。
“有一个实验，有人拿了一个我们今天在路上随处可见的标准消防栓，把它涂鸦成任天堂的角色马里奥的样子。他们把它涂鸦成那样，从而骗过了所有的神经网络。他们不再知道那是消防栓了。”
那是一个非常极端的例子，但它突显了当前的技术状态是多么的脆弱。它在最理想的条件下运作得很好，但现实世界的驾驶环境却可能是困难重重的。
定义“足够安全”
贝塞特说，“足够安全”的问题还没有得到足够多的讨论，但Draper对此进行了很多的思考。贝塞特说，目前这个行业过于碎片化。要建立一个标准，我们需要各级政府与汽车设计师之间展开更好的协调。
“例如，我们有许多的原始设备制造商（OEM），它们在做自己认为正确的事情，但所有原始设备制造商都在针对‘足够好’的不同要求标准进行设计。”他表示，“因此，我认为我们需要在这方面进行更多的协调。”
他拿美国联邦航空管理局(FAA，负责监管美国航空业的机构)来进行比较：“如果FAA想要各家航空公司引入新的安全措施，那么航空公司基本上必须要遵守这一要求。而无人驾驶汽车领域则还没有类似的监管机构。”
“我认为，在这些权威机构开始成立，并开始与汽车制造商协调合作，弄清楚如何定义‘足够安全’之前，我们必须要弄清楚那个通行的定义是什么。我认为这会很困难，因为每个人设定的标准都有点不同。”
建立信任
包括福特和捷豹路虎在内的汽车制造商正在研究各种方法，来帮助使得道路使用者在与自动驾驶汽车共用街道时感到舒适。捷豹路虎在模拟道路上进行了实验，模拟道路上的汽车可以进行眼神交流，并将规划好的路线投射到路面上。福特则在测试行人对一辆配备了大量灯光指示系统的虚假自动驾驶汽车的反应。
福特测试行人对一辆座椅伪装成司机的“无人驾驶汽车”的反应。
在这两种情况下，汽车制造商都在努力让汽车的行为变得可预测——贝塞特也认为，让人们觉得与机器一起生活和工作很舒服是至关重要的。他举了Draper与另一位客户合作的一个例子：在合作中，人类与机器人组成“团队”作战，每个机器人都发挥自己的长处。
当机器人的行为是可预测的，由人和机器人共同组成的团队威力要比团队所有个体的威力总和更强大。然而，要是机器人做出某种意想不到的事情，人类队友很快就会对它们失去信任。
“我认为可预见性绝对是关键，”贝塞特说，“如果人们看到自动驾驶汽车的驾驶方式越来越像人类，他们觉得‘哦，那辆车会像我那样右转弯，’这几乎会帮助他们忘记驾驶汽车的是计算机，而不是人类。”
为未来做准备
自动驾驶汽车已经在美国的部分地区(包括Draper总部所在地波士顿)进行测试，英国政府也已宣布计划今年开始在英国测试无人驾驶汽车。然而，我们还远未能够在受严格控制的驾驶环境之外信任该类汽车。
“例如，如果一家汽车制造商想在波士顿这里进行测试，他们必须来解释他们的计划是什么，为什么想在那里测试。”贝塞特说，“他们必须申请许可证。然后，如果政府授予他们许可证，则要对它们在一定时间内何时能够操作，何时不能操作实施一些限制。如果结果显示他们的操作是安全的，符合一定的标准，那么他们就可以在更广泛的环境中进行测试，不管环境条件是否理想，比如下雨或者下雪。也就是说监管上放松一点点。”
在公共街道上行驶的自动驾驶汽车也有安全驾驶员，他们会像自己驾驶汽车一样环视周围的环境，看是否存在危险，但它们也有一个显示器(通常是一台笔记本电脑)，让他们能够看到汽车下一步的计划。如果它的行动过程看起来很危险，他们可以进行干预并采取手动控制。
在新的Draper APEX Gyroscope陀螺仪的帮助下，自动驾驶汽车能够设计得可在没有GPS的情况下安全行驶。
有些公司计划推出全自动驾驶的出租车车队。贝塞特表示，这一过渡时期将是自动驾驶汽车面临的最大挑战之一，届时，人类驾驶的汽车和自动驾驶汽车将在同一条道路上行驶。他并不提倡在这个时期开始的时候禁止人类司机上路，但他觉得这会让事情变得更容易。
“在这个过渡时期，会有一段时间，路上有很多人类驾驶的汽车，也有一些自动驾驶汽车。随着时间的推移，自动驾驶汽车的数量将会增加，而人类驾驶的汽车的数量则将会减少。”他指出。
“无人驾驶汽车和人类驾驶的汽车之间的互动将很有趣，因为无人驾驶汽车实际上是经过程序设计的，是可预测的。但它们也被设计得非常保守，可能比典型的人类司机要保守得多，这两种汽车之间会擦出什么样的火花呢？让我们拭目以待。”
（选自/techradar 编译/网易智能 参与/乐邦）
