自動(dòng)駕駛Intel Inside時(shí)代來(lái)臨？

英特爾變了。從PC Intel Inside到自動(dòng)駕駛Intel Inside，現(xiàn)在的它更像是一個(gè)自動(dòng)駕駛與智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)推手，中國(guó)，成英特爾策源地。

5月30日，英特爾宣布成立英特爾智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)大學(xué)合作研究中心（ICRI-IACV，Intel Collaborative Research Institute on Intelligent and Automated Connected Vehicles），面向自動(dòng)駕駛展開(kāi)深入研究，加速技術(shù)的落地，同時(shí)，英特爾與清華大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所簽署合作協(xié)議，共同推動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)相關(guān)課題的研究，為中國(guó)自動(dòng)駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

這是英特爾智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)大學(xué)合作研究中心推出的首項(xiàng)合作計(jì)劃，根據(jù)合作協(xié)議，各方將圍繞創(chuàng)新性的車(chē)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用以及平行駕駛等領(lǐng)域展開(kāi)聯(lián)合研究。

英特爾智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)大學(xué)合作研究中心由英特爾研究院發(fā)起建立，是英特爾大學(xué)聯(lián)合研究中心的重要組成部分，并與全球最優(yōu)秀的大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)合作，針對(duì)關(guān)鍵的前沿技術(shù)領(lǐng)域展開(kāi)持續(xù)的研究。

目前，針對(duì)可視計(jì)算中心、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)通信中心等不同的研究領(lǐng)域，ICRI已在美國(guó)、中國(guó)、歐洲等國(guó)家和地區(qū)設(shè)立了多個(gè)研究分支，引領(lǐng)全球前沿科技的創(chuàng)新。

為了支持中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的創(chuàng)新發(fā)展，英特爾智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)大學(xué)合作研究中心提出五大研究方向：

1）自動(dòng)駕駛汽車(chē)安全性；

2）自動(dòng)駕駛的人機(jī)接口，以及新配套法律法規(guī)帶來(lái)的挑戰(zhàn)；

3）開(kāi)放數(shù)據(jù)集以及基準(zhǔn)測(cè)試；

4）基于蜂窩無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)（C-V2X）、移動(dòng)邊緣計(jì)算、智慧交通以及智慧基礎(chǔ)設(shè)施研究；

5）基于新型硬件器件和架構(gòu)（例如英特爾3D Xpoint）的先進(jìn)算法研究。

分析來(lái)看，五大研究方向涵蓋了自動(dòng)駕駛汽車(chē)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及支撐自動(dòng)駕駛的大規(guī)模智能基礎(chǔ)設(shè)施。

在自動(dòng)駕駛汽車(chē)層面，英特爾、Mobileye、德?tīng)柛?、寶馬已形成自動(dòng)駕駛聯(lián)盟，四家合作伙伴將更廣泛地與汽車(chē)行業(yè)及其它潛在行業(yè)交付并拓展已開(kāi)發(fā)的解決方案。

在車(chē)聯(lián)網(wǎng)層面，英特爾與東軟、哈曼、長(zhǎng)安等多家企業(yè)達(dá)成合作，從打造下一代智能駕駛艙為切入點(diǎn)，在車(chē)聯(lián)網(wǎng)、人工智能等領(lǐng)域進(jìn)行探索，提升用戶體驗(yàn)。

在智能基礎(chǔ)設(shè)施層面，英特爾積極布局5G技術(shù)，聯(lián)手中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信等通訊運(yùn)營(yíng)商開(kāi)展5G試驗(yàn)，加速網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型，聯(lián)手華為、中興、愛(ài)立信等通訊設(shè)備制造商，加速試驗(yàn)測(cè)試共同演示驗(yàn)證。

幾乎沒(méi)有企業(yè)做到布局如此完善。

英特爾公司高級(jí)副總裁、首席技術(shù)官兼英特爾研究院院長(zhǎng)Michael Mayberry表示：“非常高興與清華大學(xué)、中科院自動(dòng)化研究所這樣中國(guó)頂尖的大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)展開(kāi)合作。基于三方對(duì)于前瞻性技術(shù)的研究與洞察，我們相信此次合作將為中國(guó)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)奠定強(qiáng)大的技術(shù)基石，作為英特爾的科技創(chuàng)新引擎，英特爾研究院致力于推動(dòng)影響未來(lái)的前瞻性技術(shù)研發(fā)。從人工智能、自動(dòng)駕駛、5G，到量子計(jì)算、神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算、概率計(jì)算等，我們始終位列全球技術(shù)發(fā)展的最前沿。未來(lái)，我們將繼續(xù)引領(lǐng)并定義技術(shù)變革之路?！?/p>

英特爾無(wú)人駕駛解決方案資深首席工程師、首席系統(tǒng)架構(gòu)師Jack Weast表示：“隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)將要以百萬(wàn)的量級(jí)在全世界的路面上部署的時(shí)候，安全的問(wèn)題就變得越來(lái)越重要。但同時(shí)我們又發(fā)覺(jué)，目前汽車(chē)業(yè)界對(duì)這個(gè)問(wèn)題驗(yàn)證的方法是不能從根本上解決這個(gè)問(wèn)題的?！?/p>

不難看出這一系列布局背后，英特爾成立智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)大學(xué)合作研究中心后將會(huì)把自動(dòng)駕駛安全研究放在第一位。

最近，Mobileye開(kāi)發(fā)了一個(gè)名為RSS(Responsibility Sensitive Safety)的責(zé)任敏感安全模型，以期通過(guò)數(shù)學(xué)的方式來(lái)界定“安全狀態(tài)”。

其目標(biāo)是通過(guò)一些數(shù)學(xué)公式從理論上來(lái)保證自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全行駛，并通過(guò)形式化以下人類駕駛中比較具有主觀性的幾個(gè)常識(shí)確保自動(dòng)駕駛汽車(chē)永遠(yuǎn)不會(huì)主動(dòng)導(dǎo)致事故發(fā)生。

Jack Weast對(duì)《AutoR智駕》表示：“為什么我們今天會(huì)和中國(guó)這兩家大學(xué)研究機(jī)構(gòu)之間成立合作研究中心，也是因?yàn)槲覀冇X(jué)得RSS確實(shí)需要完善，在加州做路測(cè)，其實(shí)路況還是要好得多，但是在中國(guó)這樣一種更加高級(jí)復(fù)雜化的路況之下做路測(cè)，使得RSS的安全場(chǎng)景更全面，一般來(lái)說(shuō)，我們必須達(dá)到自動(dòng)駕駛的三級(jí)以上，三到四級(jí)，這個(gè)時(shí)間點(diǎn)是2020年左右，但從現(xiàn)在到2021年之間，RSS還需要做大量的路測(cè)?！?/p>

根據(jù)英特爾中國(guó)研究院介紹，RSS模型要達(dá)到的目標(biāo)具有兩重含義（以下內(nèi)容來(lái)自英特爾中國(guó)研究院）：

1）自動(dòng)駕駛汽車(chē)本身不會(huì)導(dǎo)致事故（卷入事故和導(dǎo)致事故是完全不同的概念，如上文提到的例子，自動(dòng)駕駛汽車(chē)可能卷入事故，但它不是事故的責(zé)任方）。2）自動(dòng)駕駛汽車(chē)應(yīng)該在其它車(chē)輛發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)做出正確反應(yīng)。

也就是說(shuō)RSS要做的就是在事故發(fā)生前設(shè)定游戲規(guī)則，主要用于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的決策部分，可以讓其它OEM廠家將此模型直接放入他們的決策系統(tǒng)，從而促進(jìn)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，提高自動(dòng)駕駛的整體安全。

4個(gè)“常識(shí)”判斷責(zé)任方

對(duì)此，RSS通過(guò)形式化以下4個(gè)“常識(shí)”規(guī)則來(lái)確定“誰(shuí)需要對(duì)事故負(fù)責(zé)”：

1）追尾不是前車(chē)的責(zé)任，后車(chē)必須保持足夠的安全距離。

2）除非前車(chē)突然并線，紅車(chē)突然插入黃車(chē)的車(chē)道導(dǎo)致追尾，責(zé)任在紅車(chē)。3）不要刻板地使用“路權(quán)”（“right-of-way” is given not taken）。如果某輛汽車(chē)違反了交通規(guī)則進(jìn)入自動(dòng)駕駛汽車(chē)擁有路權(quán)的道路，但自動(dòng)駕駛汽車(chē)有足夠的時(shí)間剎車(chē)避免事故，則它必須剎車(chē)，而不能由于自己的路權(quán)高而向前沖，否則就要承擔(dān)責(zé)任。4）小心被遮擋區(qū)域，小孩可能會(huì)被前車(chē)遮擋。

RSS是形式模型，需符合以下標(biāo)準(zhǔn)：

合理性：當(dāng)RSS模型認(rèn)為事故中自動(dòng)駕駛汽車(chē)沒(méi)有責(zé)任時(shí)，它必須符合人類判斷的常識(shí)。

實(shí)用性：我們可以制定出一些不會(huì)導(dǎo)致事故的駕駛規(guī)則，即便事故發(fā)生，也可以明確不是自動(dòng)駕駛車(chē)輛的責(zé)任。比較極端的做法是車(chē)輛一旦遇到意外情況就立刻停止，但是這種車(chē)是沒(méi)用的，我們必須保證道路的通行能力。

什么是安全距離

安全距離是指在最惡劣的情況下仍可以避免碰撞的距離。最惡劣的情況是指前車(chē)以最大剎車(chē)加速度開(kāi)始剎車(chē)，后車(chē)發(fā)現(xiàn)后有一定的反應(yīng)時(shí)間，并在反應(yīng)時(shí)間內(nèi)仍以最大加速度前進(jìn)，然后改成以最小剎車(chē)加速度剎車(chē)，直到危險(xiǎn)解除。因此，最小安全距離的計(jì)算公式如下：

參數(shù)：Vf前車(chē)速度，Vr后車(chē)速度，反應(yīng)時(shí)間ρ、最小剎車(chē)加速度αmin,brake、最大剎車(chē)加速度αmax,brake以及最大加速度αmax,accel。

說(shuō)明：

*上述公式中的參數(shù)應(yīng)該是法規(guī)制定的合理值

1）人類駕駛汽車(chē)和自動(dòng)駕駛汽車(chē)的參數(shù)可以不同。比如自動(dòng)駕駛汽車(chē)的反應(yīng)時(shí)間一般會(huì)比人類短，而且自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以比人類駕車(chē)的剎車(chē)更有效。因此，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的αmin、brake可以設(shè)置得更大些。

2）不同路況下可以設(shè)置不同的參數(shù)（濕滑路面、冰、雪等）。

相對(duì)行駛、橫向移動(dòng)等情況都會(huì)涉及不同的安全距離的計(jì)算方式，這里不再贅述。

路權(quán)

多條道路交叉或匯合時(shí)就會(huì)涉及到路權(quán)。

有些道路的優(yōu)先級(jí)高于其他道路，在這些道路上行駛的汽車(chē)就擁有路權(quán)。RSS模型涉及到部分場(chǎng)景的解決方法，后期仍然需要擴(kuò)展模型，并對(duì)安全距離的計(jì)算進(jìn)行必要調(diào)整。

為了更好地理解路權(quán)，我們需要先定義一個(gè)名詞：縱向順序(Longitudinal Ordering)，用來(lái)代表距離交叉點(diǎn)的直線距離。如下圖所示，左圖中，在縱向順序上紅車(chē)在藍(lán)車(chē)前面，因?yàn)镈red < Dblue；右圖反之。

和上文提到的公式化安全距離一樣，我們同樣可以定義多道路交叉時(shí)的縱向安全距離。如下圖所示，紅車(chē)擁有路權(quán)，優(yōu)先級(jí)高，那么藍(lán)車(chē)必須在進(jìn)入路口前的安全距離內(nèi)進(jìn)行剎車(chē)，從而保證紅車(chē)正常行駛。

如前文所述，RSS并不是刻板地以路權(quán)做為唯一判斷，比如在下圖中，藍(lán)車(chē)來(lái)不及剎車(chē)闖入了紅車(chē)的車(chē)道，紅車(chē)也要采取剎車(chē)以避免碰撞。

甚至，RSS模型還可以支持輕微橫向位移來(lái)避免撞擊，如下圖所示：

行人和遮擋

對(duì)于行人，首先需要明確行人的路線和優(yōu)先級(jí)。某些地方行人的路線很明確，如人行道或者交叉路口的斑馬線。這些地方自動(dòng)駕駛汽車(chē)在自己車(chē)道上行駛時(shí)，一般無(wú)需擔(dān)心行人會(huì)突然闖進(jìn)來(lái)，車(chē)有優(yōu)先權(quán)，但是也必須遵循靈活運(yùn)用路權(quán)的原則。

但在有些地方，如居民區(qū)內(nèi)，行人路線不明確，這時(shí)必須謹(jǐn)慎駕駛，給行人更高的優(yōu)先權(quán)?？紤]到人類的反應(yīng)時(shí)間大概是500ms，最大加速度是2m/s2(博爾特的加速度是3.09m/s2)。那么，根據(jù)之前的公式，車(chē)輛與行人之間的安全距離是50cm，行駛時(shí)必須保證處于這個(gè)安全距離之外。

另外，需要格外注意有遮擋的環(huán)境。下圖中的車(chē)輛正在通過(guò)一排停車(chē)位，一名兒童突然以速度10km/h的速度跑過(guò)來(lái)（比如在追球）。根據(jù)計(jì)算，10km/h的速度必須要保持15m的安全距離才可能避免碰撞發(fā)生。但此時(shí)汽車(chē)側(cè)方的視野只有0.3m，顯然無(wú)法滿足安全要求。在這種情況下，RSS模型做了如下定義：

在車(chē)輛可以發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的第一時(shí)間（Te）到反應(yīng)時(shí)間結(jié)束時(shí)（Te + ρ），車(chē)輛沒(méi)有加速，且到發(fā)生撞擊或者完全停下來(lái)的時(shí)刻（Ts），車(chē)輛一直以不低于αmin,brake的加速度在剎車(chē)

從Te到Ts這段時(shí)間內(nèi)，車(chē)輛的平均速度低于行人的平均速度

這種情況下車(chē)輛是沒(méi)有責(zé)任的。這個(gè)定義隱含的論點(diǎn)是：在發(fā)生撞擊的時(shí)刻，車(chē)輛的速度比行人的速度低，或者兩者都移動(dòng)得很慢，從而使撞擊的傷害降到最低。

RSS模型通過(guò)語(yǔ)義方式來(lái)描述測(cè)量結(jié)果、操作空間等，來(lái)指導(dǎo)無(wú)人駕駛汽車(chē)的規(guī)劃、感知和動(dòng)作。

這種語(yǔ)義可以理解為我們學(xué)交規(guī)時(shí)的駕駛規(guī)范。

例如，它不會(huì)做出這種描述：以當(dāng)前速度開(kāi)13.7米，然后以0.8m/s2的加速度加速前進(jìn)，而是會(huì)發(fā)出語(yǔ)義指令，如“跟隨前車(chē)”或者“從左側(cè)超車(chē)”。

與人類駕駛類似，RSS提供的這個(gè)語(yǔ)義模型，并不是加速度矢量的幾何運(yùn)算，而是關(guān)于縱向或者橫向目標(biāo)的描述。

這對(duì)降低規(guī)劃的運(yùn)算復(fù)雜度（不會(huì)隨著時(shí)間或鄰車(chē)數(shù)量的增加而呈指數(shù)上升）、提升安全性和舒適性交互、以及傳感器融合方面都至關(guān)重要。由于采用了語(yǔ)義模型，離線驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫(kù)只需要10^5量級(jí)的駕駛數(shù)據(jù)，就可以保證RSS模型達(dá)到死亡率10^-9次/小時(shí)的安全要求。

RSS模型的開(kāi)發(fā)者，Amnon Shashua教授（英特爾子公司Moblieye公司首席執(zhí)行官兼首席技術(shù)官）曾說(shuō)： “世界上最優(yōu)秀的人類也無(wú)法避免超出他們控制能力的事故，自動(dòng)駕駛汽車(chē)亦然。但是最負(fù)責(zé)、最老練、最謹(jǐn)慎的司機(jī)，不太可能由于自己的過(guò)失導(dǎo)致事故，特別是像自動(dòng)駕駛汽車(chē)擁有360度視力和閃電般反應(yīng)速度的話?！?/p>

英特爾無(wú)人駕駛解決方案資深首席工程師、首席系統(tǒng)架構(gòu)師，Jack Weast解答RSS。

Q：RSS通過(guò)數(shù)學(xué)公式來(lái)定義安全狀態(tài)，會(huì)不會(huì)出現(xiàn)比較刻板的現(xiàn)象？是否可以理解為RSS完全是通過(guò)傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的規(guī)劃和決策，它不考慮深度學(xué)習(xí)、人工智能對(duì)優(yōu)化決策的影響？如何保證RSS所有場(chǎng)景覆蓋的全面性，以及目前英特爾和Mobileye在對(duì)RSS模型測(cè)試中，是否有值得借鑒的成果？

Jack Weast：在整個(gè)RSS中用了各種各樣的人工智能的方法，具體在駕駛策略方面，我們用的是叫增強(qiáng)學(xué)習(xí)。

增強(qiáng)學(xué)習(xí)的好處是什么？

它可以定制駕駛的方式，因?yàn)樵鰪?qiáng)學(xué)習(xí)是，如果你做了這一個(gè)判斷，它是有一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制在里面的，所以對(duì)于汽車(chē)自己的駕駛來(lái)說(shuō)，它可以做定制化。但談到整體的人工智能技術(shù)，我們有深度學(xué)習(xí)，尤其是在自動(dòng)駕駛車(chē)的認(rèn)知、計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面用的是深度學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)我們也有用到。

有關(guān)第一個(gè)數(shù)學(xué)公式的問(wèn)題。在我們的數(shù)學(xué)公式中有一些是常數(shù)，是不變的，有一些是變量，這個(gè)變量可能更會(huì)因地制宜一些。

比如在中國(guó)，我們?cè)谠O(shè)置汽車(chē)變道的距離方面就是一個(gè)變量，因?yàn)樵谥袊?guó)可能汽車(chē)變道留的距離更短一些。這也是為什么我們和清華大學(xué)等中國(guó)的高校和中國(guó)的政府機(jī)構(gòu)合作。比如政府從道路監(jiān)管方面可以接受的風(fēng)險(xiǎn)，比如在住宅小區(qū)里限速很低，在高速公路限速高得多。所以我們會(huì)通過(guò)變量的設(shè)置來(lái)去調(diào)整。

為什么我們把RSS拿出來(lái)和業(yè)界進(jìn)行共享的原因。美國(guó)政府曾經(jīng)就所有撞車(chē)的事故發(fā)布過(guò)一篇研究報(bào)告，其中總結(jié)了37個(gè)撞車(chē)前的場(chǎng)景。

這種歸類是基于美國(guó)政府相關(guān)機(jī)構(gòu)收集的多年的在美國(guó)發(fā)生的交通事故所做出來(lái)的，基本上可以覆蓋99.4%的撞車(chē)類型的交通事故的情況。我們也用RSS和美國(guó)政府的研究報(bào)告的結(jié)果做了一個(gè)比對(duì)，發(fā)覺(jué)RSS完全覆蓋了這37種類型的撞車(chē)前的場(chǎng)景。但我要強(qiáng)調(diào)的是，這是在美國(guó)的情況，而且不是百分之百，因?yàn)橹桓采w了99.4%的汽車(chē)事故，這也是為什么我們要和中國(guó)的高校合作建立這樣的一個(gè)研究中心。

我們希望能夠有更多中國(guó)的交通數(shù)據(jù)。目前，我們RSS已經(jīng)在以色列進(jìn)行車(chē)輛的路測(cè)，很快在美國(guó)也會(huì)做相應(yīng)的路測(cè)，我們希望通過(guò)和中國(guó)的合作能把RSS拿到中國(guó)來(lái)。

Q：如果在道路上跑的車(chē)輛都是自動(dòng)駕駛的車(chē)，因?yàn)樽詣?dòng)駕駛會(huì)非常守規(guī)矩，整個(gè)交通的安全狀況就非常好判斷，安全系數(shù)比較高。但實(shí)際情況來(lái)看，未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)是自動(dòng)駕駛和傳統(tǒng)駕駛的車(chē)輛混合的交通方式。從技術(shù)上如何建立更加平衡的交通體系來(lái)保證安全？

Jack Weast：其實(shí)這正是RSS誕生的初衷。

因?yàn)樵赗SS的模擬測(cè)試中，自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)公式完全是根據(jù)人類駕駛的方式和習(xí)慣來(lái)設(shè)定的。所以模擬測(cè)試也展現(xiàn)出來(lái)，其實(shí)基于RSS的自動(dòng)駕駛車(chē)輛的駕駛反映操作是擬人的，基本上和人類駕駛員是一樣的。

舉個(gè)例子，如果是自動(dòng)駕駛車(chē)，它被其他人類駕駛的汽車(chē)從側(cè)方別住了，如果是人類駕駛車(chē)肯定會(huì)減速甚至停下來(lái)，如果是基于RSS的會(huì)有同樣的處理。

其實(shí)還有一部分的內(nèi)容我可能沒(méi)有講，也就是說(shuō)在RSS中會(huì)有這樣的一個(gè)場(chǎng)景，就萬(wàn)一發(fā)生了交通事故，警察來(lái)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行處理，我們要勘察交通事故的現(xiàn)場(chǎng)，并且進(jìn)行責(zé)任的認(rèn)定。

基于RSS的自動(dòng)駕駛車(chē)輛對(duì)于安全設(shè)定的原則叫適當(dāng)?shù)姆从常瑏?lái)保障安全。也就是說(shuō)它和人類的安全理念是同樣的，因此在責(zé)任鑒定上到底是人駕駛車(chē)的責(zé)任，還是自動(dòng)駕駛車(chē)的責(zé)任，因?yàn)榛诘睦砟钍且粯?，所以更容易判斷?/p>

Q：首先RSS模型最后呈現(xiàn)的產(chǎn)品形態(tài)是什么樣的？因?yàn)楝F(xiàn)在知道它是一個(gè)模型，是軟件的東西、算法的東西，最后呈現(xiàn)在車(chē)上的狀態(tài)是什么樣的？現(xiàn)在跟大學(xué)和科研院所合作，包括你們?cè)谝陨心沁呑鰷y(cè)試，做測(cè)試的時(shí)候和做合作的時(shí)候到底在合作什么內(nèi)容？

Jack Weast：首先，RSS雖然是英特爾公司的，但我們希望把它作為一種資源貢獻(xiàn)給業(yè)界使用。

它其實(shí)就是代碼，這個(gè)代碼可以被別人的產(chǎn)品用，當(dāng)然“別人的產(chǎn)品”我指的是自動(dòng)駕駛車(chē)的基于AI的軟件。它會(huì)和所有的不同自動(dòng)駕駛車(chē)軟件兼容，都是可互操作的，可以有不同的實(shí)施方式，可以在CPU上或者是FPGA上。

至于其他的廠家怎么用，他們可以完全用自己的創(chuàng)新去做。而我們的RSS更多的是一套技術(shù)規(guī)范，或者是行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)。我們其實(shí)非常希望在中國(guó)可以做很多的事情，因?yàn)橹袊?guó)在這方面肯定會(huì)有自己本土化等各方面的創(chuàng)新。

在以色列RSS的路測(cè)是在耶路撒冷的實(shí)際道路上。你也知道耶路撒冷的路況非常復(fù)雜和混亂。我們?cè)诰W(wǎng)上有一些視頻，就是帶著RSS的自動(dòng)駕駛車(chē)輛在實(shí)際道路上做變道的駕駛實(shí)際情況。我們也非常希望在中國(guó)做RSS的實(shí)際路測(cè)。

Q：之前有很多新聞報(bào)道英特爾和Mobileye的車(chē)在以色列做路測(cè)的時(shí)候，有闖紅燈的情況，這種情況下是否有你們RSS的模型？

Jack Weast：闖紅燈的路測(cè)車(chē)?yán)镉袥](méi)有使用RSS模型，這個(gè)我現(xiàn)在不是很清楚，需要再去確認(rèn)一下。

但無(wú)人駕駛車(chē)闖紅燈是一個(gè)很好的例子。因?yàn)槟莻€(gè)路口有交通監(jiān)控的攝像頭，那個(gè)攝像頭是無(wú)線的攝像頭，它發(fā)出了信號(hào)干擾到了無(wú)人駕駛車(chē)本身的傳感器，它要感知那個(gè)紅燈，被攝像頭一干擾就感知不到紅燈了。

我們覺(jué)得這是一個(gè)非常好的例子，就是不能依賴于外界的能力，車(chē)本身必須要有非常強(qiáng)的能力來(lái)做這樣的自動(dòng)駕駛，否則的話外界的一個(gè)因素可能就影響到它了。

因?yàn)槿绻羌內(nèi)斯ぶ悄軄?lái)做駕駛決定的車(chē)，在實(shí)際非常復(fù)雜的路面狀態(tài)下，它連路都上不了，它要從匝道上到主道上根本上不去。但有RSS的車(chē)輛就不一樣了，我們有一個(gè)專門(mén)的視頻，在非常復(fù)雜、混亂狀況的交通路面上，RSS無(wú)人駕駛車(chē)成功上路，變道成功。

事實(shí)上我剛才談到了對(duì)于自動(dòng)駕駛車(chē)輛而言有三個(gè)層面：感知、規(guī)劃、行動(dòng)。而我們的RSS其實(shí)就是圍繞第二個(gè)規(guī)劃的層面，我們包裹了一層安全的防護(hù)。

但是我們談到RSS的安全一定要基于第一個(gè)層面，就是感知，你的感知必須是準(zhǔn)確的，要獲得準(zhǔn)確的感知，我們覺(jué)得不能只依賴于一套感應(yīng)的系統(tǒng)。所以在RSS的自動(dòng)駕駛車(chē)輛上有兩套獨(dú)立的感知系統(tǒng)，一套是自動(dòng)駕駛，比如地圖以及自己的攝像頭，這是一套感知的系統(tǒng)。另外一套獨(dú)立的感知系統(tǒng)就是我們談到的無(wú)線電雷達(dá)和激光雷達(dá)。通過(guò)并行的感知系統(tǒng)，可以把感知的錯(cuò)誤率降到最低。

Q：這個(gè)模型加進(jìn)去以后對(duì)整個(gè)車(chē)的系統(tǒng)有什么影響？

Jack Weast：關(guān)鍵是看你如何實(shí)施了。

其實(shí)從英特爾Mobileye的解決方案可以看到，我們這個(gè)產(chǎn)品是軟件一體的、低功耗、低成本的計(jì)算設(shè)施。

首先，它的硬件是專門(mén)用途的，針對(duì)自動(dòng)駕駛的軟件做了定制化優(yōu)化，所以它的能耗比較低。同時(shí)，我們知道在業(yè)界有很多其他廠商的做法是使用通用計(jì)算的平臺(tái)，但通用計(jì)算的平臺(tái)毫無(wú)疑問(wèn)必須在計(jì)算資源方面做到融合設(shè)計(jì)來(lái)支持一些你并不一定要用到的軟件功能，但我們無(wú)需這樣做，比如Mobileye EyeQ的產(chǎn)品線，本來(lái)它用于通用計(jì)算的部分特別少，絕大部分都是做定制化，對(duì)上層的軟件算法加速的。

所以我們的產(chǎn)品能夠真正實(shí)現(xiàn)，我們非常有信心能提供低成本、低功耗的自動(dòng)化駕駛的解決方案。其實(shí)最關(guān)鍵的一點(diǎn)是我們軟硬配套的定制化設(shè)計(jì)。

Q：除了RSS以外，世界上還有哪些主流的自動(dòng)駕駛模型？這些模型彼此之間的區(qū)別和分歧在哪里，英特爾剛才說(shuō)的是標(biāo)準(zhǔn)，英特爾打算如何讓自己的模型成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)模型對(duì)自動(dòng)駕駛的開(kāi)發(fā)會(huì)起到什么作用，能舉幾個(gè)具體的例子嗎？

Jack Weast：我先回答第三個(gè)問(wèn)題。這種責(zé)任模型是非常重要的，為什么？

因?yàn)樽詣?dòng)駕駛車(chē)的安全驗(yàn)證，讓人們?nèi)绾涡湃嗡陌踩@種方法必須是開(kāi)放和透明的方法。

也就是說(shuō)我們不可能去信任一個(gè)封閉的專有的系統(tǒng)，說(shuō)它是安全的。我們通過(guò)RSS能夠做到這三點(diǎn)，也就是開(kāi)放、透明和可驗(yàn)證，能夠讓每一個(gè)參與的人都去信任自動(dòng)駕駛車(chē)。

確實(shí)，在業(yè)界有很多類似于RSS的模型存在，這也是為什么把RSS拿出來(lái)和業(yè)界共享的原因，因?yàn)槲覀冇X(jué)得存在類似的模型是一件好的事情，我們可以互通有無(wú)，最后共同做出一個(gè)大家都遵守的、政府也支持的責(zé)任模型。

我們談到這種責(zé)任模型并不是一個(gè)新的概念，其實(shí)在工業(yè)系統(tǒng)、自動(dòng)化系統(tǒng)，在航空領(lǐng)域早就存在了。比如在航空領(lǐng)域有飛行控制系統(tǒng)，如果它感知到飛行員會(huì)做任何導(dǎo)致飛機(jī)比如墜機(jī)的操作，它就會(huì)立刻從機(jī)器控制方面阻止飛行員做任何類似的操作。還有在工業(yè)界，我們知道有機(jī)械手臂，機(jī)械手臂本身也是適用于“安全信封”的系統(tǒng)。我們現(xiàn)在嘗試的是把工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)的概念應(yīng)用到自動(dòng)駕駛車(chē)這個(gè)領(lǐng)域。

Q：總的感覺(jué)RSS這個(gè)模型現(xiàn)在的技術(shù)還是不夠完善，還在各種測(cè)試，這個(gè)技術(shù)在未來(lái)幾年會(huì)不會(huì)相對(duì)成熟一些？

Jack Weast：為什么我們今天會(huì)和中國(guó)這兩家大學(xué)研究機(jī)構(gòu)之間的成立合作研究中心，也是因?yàn)槲覀冇X(jué)得RSS確實(shí)需要完善。在加州做路測(cè)，其實(shí)路況還是要好得多，但是在中國(guó)這樣一種更加高級(jí)復(fù)雜化的路況之下做路測(cè)，對(duì)使得RSS的安全場(chǎng)景更全面。一般來(lái)說(shuō)，我們必須達(dá)到自動(dòng)駕駛的三級(jí)以上，三到四級(jí)。而且目前主流的廠商都在說(shuō)達(dá)到三級(jí)、三級(jí)以上的自動(dòng)駕駛時(shí)間點(diǎn)應(yīng)該是在2020-2021年。所以這也是我們RSS同樣的時(shí)間點(diǎn)。我們目前的想法，RSS的第一次部署應(yīng)該是在2021年左右，可能會(huì)早一年，也可能會(huì)晚一年，具體是看實(shí)際整車(chē)廠商，我們客戶的具體時(shí)間點(diǎn)。但從現(xiàn)在到2021年之間，RSS還需要做大量的路測(cè)。

Q：能夠把RSS定義為自動(dòng)駕駛的，好比是阿西莫夫三定律之于機(jī)器人的道理？

Jack Weast：對(duì)，可以這么理解。就像機(jī)器人規(guī)定不能傷害人類一樣。其實(shí)RSS是我們對(duì)自動(dòng)駕駛車(chē)打的一圈保險(xiǎn)封條。因?yàn)槲覀冎廊斯ぶ悄芟到y(tǒng)不會(huì)是完整的，RSS的目的是保證自動(dòng)駕駛車(chē)不會(huì)對(duì)人類或者是對(duì)其他的包括車(chē)載內(nèi)的物體造成傷害。

因此，RSS其實(shí)是為自動(dòng)駕駛車(chē)規(guī)定了基本原則。