“安全”在自動駕駛語境里有兩層意思。第一層是Safety（安全）。例如傳感器360度無死角覆蓋、多種傳感器融合、感知算法精準、感知—控制反饋實時。第二層是Security（保密）。一方面，日益復雜的算法和功能要求通用操作系統能夠在車上使用；另一方面，聯網的需求使汽車直接暴露在網絡上，黑客通過車載聯網娛樂系統可以輕松攻破并控制汽車。

目前國內外正在研制“無人車”，不同程度上都有人的參與，嚴格地講，有的屬于自動輔助駕駛，根據目前的人工智能技術，這類車輛有可能在短期內走向實用；而真正的無人車，特別是在開放環境（如繁忙的街道）下行駛的智能車輛，目前的人工智能技術還難以解決其面臨的困難問題，短期內還難以走向實用。其中，安全性問題即是其中之一。

中國智能車大會暨國家智能車發展論壇在江蘇常熟舉行。大會同期，由國家自然科學基金委員會主辦的第八屆“中國智能車未來挑戰賽”（IVFC）也如期舉辦。來自高校、科研機構和企業的23支車隊前來挑戰22公里的“真實高架快速道路測試”（限速60km/h）和6公里的“城區道路測試”（限速40km/h）。比賽中出現的兩個插曲，頗值得深思。

挑戰賽中的小插曲

先是，在12日的“真實高架快速道路測試”比賽上，為了保障不發生惡性意外，大賽允許參賽車的駕駛位上有人，同時在車內安裝監控，來判斷比賽中車上人員是否對車子提供了幫助。賽前，前來直播此次賽事的工作人員提出，在比賽中拍一段智能車無人行駛的鏡頭，以告訴電視觀眾這是真正的無人駕駛。這本是“露臉”的好機會，然而，排在前面的參賽隊婉拒了這一請求，以技術準備不足為由掉頭駛出比賽首車出發位置。

本報記者聽聞此事后先是一陣錯愕，但在翌日的“城區道路測試”中，接連發生的幾起意外讓記者感到情有可原。

先是武漢大學的“途e號”剛起步掉頭就直接爆胎，汽車磕在路肩，換備胎后才得以繼續比賽；再是北京理工大學“特立篤行隊”在比賽起點幾次發動都沒有成功，只好調換比賽順序；最驚魂一幕出現在下午兩點半，長安大學“智能車隊”在剛起步的短短3分鐘內，兩次失控駛向人行道路，觀看比賽的數百名觀眾為之捏汗。

“理論上無人駕駛一段距離應該問題不大。但是誰又愿意冒那個風險？雖然說理論上可行，但萬一呢？更何況在高架快速道路上的車速比在城區道路上還要快。”中國智能車大會上一位不愿透露姓名的學者告訴記者，自動駕駛還在測試階段，安全第一。

兩層“安全”

“人具有模糊處理的能力，駕車時需要掌握10米精度就可以了；但智能駕駛沒有，它需要10厘米的精度。”談到自動駕駛的安全可靠性，馭勢科技創始人兼CEO吳甘沙在國家智能車發展論壇的報告中如是說。

盡管智能駕駛自來被認為是減少交通事故發生的有效手段，但自從特斯拉無人車發生致命車禍事故以來，無人車的安全問題被無限放大。并且，自動駕駛汽車的安全問題遠不止于此。

吳甘沙近期一篇刊載于《中國計算機學會通訊》上的文章，系統地分析了自動駕駛語境下的安全問題。

“‘安全’在自動駕駛語境里有兩層意思。第一層是Safety（安全）。例如傳感器360度無死角覆蓋、多種傳感器融合、感知算法精準、感知—控制反饋實時、軟硬件多層冗余、溫度范圍大、防震、防塵等。汽車行業對功能安全也有ISO 26262標準，整個流程執行下來會讓IT工程師‘易筋洗髓’‘脫一層皮’。第二層是Security（保密）。一方面，日益復雜的算法和功能要求通用操作系統能夠在車上使用；另一方面，聯網的需求使汽車直接暴露在網絡上，黑客通過車載聯網娛樂系統可以輕松攻破并控制汽車。”吳甘沙在上述文章中寫道。

針對第一層安全問題，特斯拉在致命車禍的抗辯中指出，特斯拉autopilot已經行駛1.3億英里，這是第一起致死事故，而世界范圍內每行駛6000萬英里就有一次致死事故，美國的平均數字是9400萬英里，因此自動駕駛更加安全。

“雖然我是自動駕駛的擁躉，但必須指出，這一論據并不充分。”吳甘沙說，1.3億英里、不到1年的上路時間、10萬輛左右的數量，這仍是非常小的數據樣本。“換言之，只要特斯拉明天再出一起致死事故，拿美國均值做標準就不及格了。”

著名智庫蘭德公司的研究報告指出，要在數學意義上證明自動駕駛比人駕駛更安全，需要測試上百億英里、幾百年的時間。

“這是全世界任何一個車廠都無法完成的任務。然而人們不會因為某家車廠沒有達到理論上的低死亡率而不嘗試自動駕駛。”吳甘沙說，但如果某家車廠能夠用更多的里程來證明自動駕駛更安全，則毫無疑問將獲得更多的青睞。

信息安全未雨綢繆

針對第二層安全，北京航空航天大學交通學院副教授余貴珍在同期舉行的國家智能車發展論壇上專門以《智能汽車與信息安全》為題作了探討。他稱，智能汽車作為“四個輪子的電腦”，其使用的計算和聯網系統沿襲了既有的計算和聯網架構，也繼承了這些系統天然的安全缺陷。

“最新汽車上至少100臺車載電腦，運行6000萬行代碼，而無人駕駛則運營著2億行以上的代碼。”余貴珍說，智能車采用“感知—決策—控制”來代替人對機械部分直接控制，傳感器和智能控制等信息設備潛在地增加了信息危險面。此外，“V2X”（車聯網）無線通信將會帶來新的信息安全問題，汽車的電動化也將帶來更多的信息安全問題。

如何破解這些安全風險？吳甘沙建議，首先要仔細梳理和定義自動駕駛系統的安全需求，進行風險分析，建立具有可信計算基礎的軟硬件平臺，采用分域、虛擬化等機制隔離關鍵模塊，通過加密保護端到端的數據通路。其次，要實踐全新的安全設計方法學，安全始于設計，從確認設計到驗證實現，都要考量安全性；在運行時，是否足夠安全，能否抵御攻擊，能否在線升級、保證軟件最新，系統出現單點故障是否有足夠的冗余？萬一系統淪陷，有沒有辦法強力終止攻擊，或重獲控制權。

“開發智能網聯汽車必須要開發其他相關技術，重要的一點就是主、被動安全技術。”廣汽研究院院長黃向東在國家智能車發展論壇上的報告中也稱，安全是大家現在比較關心的新技術，“網絡技術、電子技術的作用特別大”。

此外，吳甘沙提出，如果未來存在一個安全信息市場，安全研究人員或白帽黑客發現安全缺陷，可以通過市場將該信息賣給主機廠商或技術供應商。
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