編者按：本文作者為深圳極視角科技有限公司聯合創始人，雷鋒網(公衆号：雷鋒網)專欄作家，遊走在計算機視覺業界與人工智能學術界的雙重深淵。
本文作者認為影響自動駕駛的安全問題其實可以歸結到兩大問題：網絡安全問題以及智能化水準是否足夠的問題。
今年5月，特斯拉自動駕駛汽車發生了一起緻命意外，一時間無人駕駛的安全性被推到了風口浪尖。
一直以來，雖然各個自動駕駛開發企業都都在不斷的公開自動汽車的路測資料，但是自動駕駛的安全性問題一直是業内外認識争論的關鍵點，也是自動駕駛汽車能否順利上路和順利獲得乘客、使用者使用的關鍵。
uber autonomous car（圖來自yifan,攝于2016.8.25,美國）
自動駕駛的安全問題其實可以歸結到兩大問題：
一是網絡安全問題，和所有智能裝置一樣，智能汽車也必然會存在被入侵，然後被操控的風險，并且一旦被入侵控制了，後果遠比任何一個目前的智能裝置被入侵了要嚴重。
二是智能化水準是否足夠的問題，對道路的規劃、定位、目标的識别、判斷等等智能化水準是否足夠，一旦智能化水準不夠，該識别的行人識别錯了，該前進的路線規劃錯了等等，後果也是無法設想。
無人駕駛或者說自動駕駛汽車在網絡安全友善的問題可以說無可避免，就像所有的智能裝置，隻要裝置擁有ip位址，通過ip可以入侵到汽車，進而控制汽車的引擎和刹車系統。
以這輛吉普（jeep cherokee）為例，車輛通過ip連接配接到克萊斯勒的網絡中心。克萊斯勒在被黑客發現漏洞入侵之前釋出了軟體更新檔修補了系統的漏洞。主要的問題是，開發系統的軟體工程師大多沒有考慮安全性的問題。
還有另外一個真實的例子，克萊斯勒花了巨額把自動汽車返廠修複漏洞。因為一旦其中一輛汽車被入侵了，同樣的方法幾乎可以入侵所有的汽車，是以，相比起這樣的安全危機，花費的巨額也是必須的。
如果是一個智能電冰箱，那麼冰箱被入侵了可能隻是食物變質了，冰塊融化了，但是如果是汽車被入侵了，就會産生緻命的交通事故。
在最新一次的國際黑客大會上，有黑客揚言，已具備足夠能力遠端控制裝置自動駕駛系統的熱門電動車型，讓車輛根據黑客自己的意願進行操作（如轉向），以及改變雷達探測距離數值（等探測到都已撞上了）。
不想遇到網絡安全問題，最先想到的當然是隔離網絡，是以出于安全考慮，汽車的關鍵系統如引擎和刹車系統都最好與網絡隔絕，但是，實際情況中，因為考慮到成本問題，是以一些聯網的娛樂系統會和汽車的關鍵系統會連在同一台分析電腦上，進而導緻所有系統都是聯網的。
如果實在是要聯網的話，為了防止被惡意入侵控制，是以會限制必須通過有線連接配接才可以對系統做控制修改。
除此之外，為了確定系統的安全性，在網絡授權，代碼保護和使用第三方技術供應商的稽核上都是需要嚴格把關的。舉個例子，一般第三方的技術提供方都會提供對應的測試代碼（sample code），而這些代碼都是沒有考慮任何安全問題的情況下使用的，是以，出于安全考慮，盡量不要直接使用測試代碼。再比如，不同的系統之間采用不同的網絡授權，也是目前常用的提高安全性的做法。
除了網絡安全的問題外，最引人注目的無人駕駛的安全性問題莫過于智能化判斷的準确度的問題，今年5月特斯拉自動駕駛汽車發生的緻命意外，經過調查後發現其中一個原因是汽車把前面一個白色的車廂判斷為了是天空，如圖，這個在人工智能領域備受關注的“人工智能安全性”的問題，如何才能得出安全的人工智能，進而避免像類似的事故不在發生。
tesla car accident
從軟體算法層面，目前全球範圍内，緻力于實作安全的人工高智能（safe ai）的組織中，最出名的莫過于openai，他們緻力于讓人工智能不要犯緻命的錯誤。
在人類的眼裡，可能圖像中一些細微的變化不糊影響我們去判斷一個事物，但是在機器的眼裡，可能就會完全看作是兩個事物（fooling samples），進而做出不同的應對行為，這種情況特别容易出現在通過深度學習訓練目标以及在單目攝像頭下的視訊資料。
特斯拉的事故不僅暴露了自動駕駛技術目前在軟體算法上的短闆，同時也暴露了在硬體技術的短闆。
從硬體裝置層面，像model s采用的單目攝像頭對于立體及大面積平面物體的識别存在硬傷、毫米波雷達存在識别區間限制、以及在極端情況下對于綜合情景的取舍及備援判斷等問題。
是以，事故對自動駕駛領域的硬體及算法産生促進，對于雙目/廣角攝像頭、毫米波雷達、雷射雷達的綜合采用将可望迎來破冰。特别是對于之前成本較高的雷射雷達+多攝像頭方案會帶來推動作用。另外，特斯拉的事故如果采取的是多探測器備援判斷模式，完全可以避免。
是以，出于安全性考慮，nhtsa（美國高速公路安全管理局）也有可能會在硬體配置及系統要求上，敦促相關部門出台較高門檻及規定，這對于行業而言，意味着單車附加值的提升。
雖然，自動駕駛安全隐患仍然存在着，也不可避免的存在的風險問題，但是，有一點可以确定的是，對比起目前94%的交通事故是人為原因造成的，自動駕駛的持續研究和發展必然是對人類的人身安全有着重要的意義。
本文作者：羅韻