美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 近日松绑部分自驾车限制，解决方向盘和转向所需的保护措施、重新检查安全气囊在自驾车的工作方式，并考虑禁止儿童进入车辆的左前座椅 (多数方向盘所在)，且表明在标准范围内不会对＂驾驶员＂的定义进行更改。虽然这有违安全机构曾在 2016 年表示将为 Google 等自驾系统合法重新定义＂驾驶员＂的本意，但约定每次提及时将特别明示是指人身或自驾系统。根据 NHTSA 统计，平均每天有 100 多人死于交通事故，其中 94～96% 的事故都涉及人为错误，明白宣示＂自动驾驶汽车的安全利益至关重要＂。
图1：汽车安全进化的五个时代
资料来源：https://www.nhtsa.gov/technology-innovation/automated-vehicles-safety
资料来源：https://www.nhtsa.gov/technology-innovation/automated-vehicles-safety
SAE 之外，中国《汽车驾驶自动化分级》互别苗头
美国汽车工程师协会 (SAE) 根据启用自驾功能时，驾驶员对路面的关注程度而划分为 0～5 六个级别，是业界公认的自驾标准。
●Lverl 0：驾驶员始终完全控制车辆；
●Lverl 1：个别车辆控制是自动化的，例如电子稳定性控制或自动制动；
●Lverl 2：至少两个控制可统一自动化，例如自适应巡航控制 (ACC) 与车道保持相结合；
●Lverl 3：75% 的自动化。在特定条件下，驾驶员可以完全放弃对所有安全关键功能的控制。当条件要求驾驶员重新控制时，汽车会感测到，并为驾驶员提供＂足够舒适的过渡时间＂；
●Lverl 4：车辆在整个行程中均执行所有至关重要的安全功能，因此驾驶员不应随时控制车辆；
●Lverl 5：车辆仅将人类作为乘客，不需要或不可能进行人类交互。
美国汽车工程师协会 (SAE) 根据启用自驾功能时，驾驶员对路面的关注程度而划分为 0～5 六个级别，是业界公认的自驾标准。
●Lverl 0：驾驶员始终完全控制车辆；
●Lverl 1：个别车辆控制是自动化的，例如电子稳定性控制或自动制动；
●Lverl 2：至少两个控制可统一自动化，例如自适应巡航控制 (ACC) 与车道保持相结合；
●Lverl 3：75% 的自动化。在特定条件下，驾驶员可以完全放弃对所有安全关键功能的控制。当条件要求驾驶员重新控制时，汽车会感测到，并为驾驶员提供＂足够舒适的过渡时间＂；
●Lverl 4：车辆在整个行程中均执行所有至关重要的安全功能，因此驾驶员不应随时控制车辆；
●Lverl 5：车辆仅将人类作为乘客，不需要或不可能进行人类交互。
为实现 SAE Level 5 全自动汽车，法国电信商 Orange 在 2017 年与 PSA Group 合作测试联网车 5G 网络技术。中国大陆的吉利汽车，则是致力于＂设计和制造低轨道通信卫星＂以支持自驾计划，专门用于改善车辆的地理位置并支持其连接功能。特别一提的是，几乎就在美国 NHTSA 修改法令的同一时间，中国大陆工信部发布《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批公示，以执行动态驾驶任务的＂角色分配＂以及＂有无设计运行条件限制＂为依据，同样将驾驶自动化分成 0～5 级，拟于 2021 年元旦实施，正式拥有自己的自驾车分级标准。
中国除了是全球最大汽车消费市场、更是全球最大电动车市场，意欲抢下话语权并不奇怪，且早就开始鸭子划水布局，并非外传的＂突击＂事件。细观报批稿内容，中国自 2017 年 1 月即着令＂汽标委组织＂召开关于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 标准任务分工牵头单位座谈会，同年 12 月，即由工信部正式印发《国家车联网产业标准体系建设指南 (智能网联汽车)》，由汽标委根据指南内容，明确《汽车驾驶自动化分级》作为 ADAS 工作组首批十项标准之一，并启动制订工作。另一被人误解的是：中国版自驾车缺乏传统车厂的参与。
表1：中国《汽车驾驶自动化分级》
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分级 |
说明 |
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0 级：应急辅助 |
车辆横向及纵向运动控制均由驾驶员完成 |
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1 级：部分驾驶辅助 |
驾驶自动化系统在其设计运行条件内能够持续地执行车辆横向或纵向运动控制 |
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2 级：组合驾驶辅助 |
除上述功能外，还具备部分目标和事件探测与响应的能力 |
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以上监测路况并做出反应的任务都由驾驶员和系统共同完成，并需要驾驶员接管动态驾驶任务 |
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3 级：有条件自动驾驶 |
驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务，动态驾驶任务接管用户能够以适当的方式执行动态驾驶任务接管 |
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4 级：高度自动驾驶 |
驾驶自动化系统在其设计运行条件内，能持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管；当系统发出接管请求时，若乘客无响应，系统具备自动达到最小风险状态的能力。在 4 级和 5 级自动驾驶中，驾驶员完全转变为乘客的角色，车辆甚至可以不再装备驾驶座位 |
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5 级：完全自动驾驶 |
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资料来源：中国大陆工信部发布《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批；笔者整理
集结车厂＆技术供货商，中国版定调为＂规范性国家标准＂
但事实是：重庆长安汽车、中国汽车技术研究中心、广州汽车、浙江吉利汽车研究院、东风汽车、宝马 (中国) 服务、东风商用车、浙江亚太机电、大众汽车 (中国)、东软睿驰汽车技术 (沈阳)、福特汽车 (中国)，打从一开始就名列其中。近日，长安汽车还以在线发布会的方式亮相最新＂引力＂系列的 UNI-T 运动型休旅车 (SUV)，号称是中国首款搭载国产人工智能 (AI) 芯片的智能汽车——由长安与地平线联合开发的＂智能驾驶舱 NPU 计算平台＂，未来也会搭载 L3 自动驾驶功能，拟于今年 6 月正式上市。
但事实是：重庆长安汽车、中国汽车技术研究中心、广州汽车、浙江吉利汽车研究院、东风汽车、宝马 (中国) 服务、东风商用车、浙江亚太机电、大众汽车 (中国)、东软睿驰汽车技术 (沈阳)、福特汽车 (中国)，打从一开始就名列其中。近日，长安汽车还以在线发布会的方式亮相最新＂引力＂系列的 UNI-T 运动型休旅车 (SUV)，号称是中国首款搭载国产人工智能 (AI) 芯片的智能汽车——由长安与地平线联合开发的＂智能驾驶舱 NPU 计算平台＂，未来也会搭载 L3 自动驾驶功能，拟于今年 6 月正式上市。
2019 年1 月会议，中国曾进一步明确驾驶自动化系统角色的定义。简言之，0～4 级自动驾驶的设计运行条件均有限制，而 5 级驾驶自动化排除商业和法规因素等限制外，在车辆可行驶环境下没有设计运行条件的限制。那么具体而言，中国 vs. SAE 版本有何差异？报批稿中明示，《汽车驾驶自动化分级》乃参考 SAE J3016 分级框架并结合中国当前实际情况进行调整，相同点在于：对每个具体的驾驶自动化功能分级结果基本是一致的，可减少不必要的分歧，相异之处则是：
1.中国版为＂规范性国家标准＂，而 SAE J3016 标准是＂行业指南＂；
2.SAE J3016 将自动紧急煞车 (AEB) 等安全辅助功能和非驾驶自动化功能都放在 0 级，称为＂无驾驶自动化＂，但中国版力主它们应该独立于非驾驶自动化功能之外、作为一个安全的基础分支，改称＂应急辅助＂更符合逻辑；
3.中国版在 L3 明确增加对驾驶员接管能力监测和风险减缓策略的最低安全要求，以减少实际应用的安全风险。
1.中国版为＂规范性国家标准＂，而 SAE J3016 标准是＂行业指南＂；
2.SAE J3016 将自动紧急煞车 (AEB) 等安全辅助功能和非驾驶自动化功能都放在 0 级，称为＂无驾驶自动化＂，但中国版力主它们应该独立于非驾驶自动化功能之外、作为一个安全的基础分支，改称＂应急辅助＂更符合逻辑；
3.中国版在 L3 明确增加对驾驶员接管能力监测和风险减缓策略的最低安全要求，以减少实际应用的安全风险。
表2：中国版驾驶自动化系统角色的定义
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驾驶自动化系统角色 |
说明 |
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用户 |
在驾驶自动化中的人类角色的统称 |
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驾驶员 |
对于某个具体的车辆，实时执行部分或全部动态驾驶任务和／或执行动态驾驶任务接管的用户 |
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传统驾驶员 |
在驾驶座位上，以人工方式直接操作车辆加速、制动、转向和换挡等操纵装置对车辆进行控制的驾驶员 |
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远程驾驶员 |
不在可以手动直接操作车载制动、加速、转向和换挡等操纵装置的驾驶座位上，仍可以实时操纵车辆的驾驶员 |
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乘客 |
在车内但不承担任何动态驾驶任务和动态驾驶任务接管的用户 |
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动态驾驶任务接管用户 |
当3 级驾驶自动化系统工作时，可以识别驾驶自动化系统发出的介入请求和明显的动态驾驶任务相关的车辆故障，并执行动态驾驶任务接管的用户 |
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调度员 |
在无驾驶员操作的情况下通过启动驾驶自动化系统以实现车辆调度服务的用户 |
＂信任感＆接受度＂待考验，资安须贯彻始终
即使专家一再列举各式车祸数据，试图力证自动驾驶比人类更安全，但＂信任感＆接受度＂仍是一大问题。有统计指出，英国有 2/3 的乘客对于无人车感到不自在，有 2/5 非常介意完全没有人为控制这件事，另有 1/10 担忧无人车遭到入侵或破坏。殷鉴不远，过去曾有黑客使用两吋电气胶带就让车辆时速从 35 英里自动加速至 85 英里的案例。McAfee Advanced Threat Research (ATR) 亦通过 AI 技术刻意混淆时速标志分类，对 Mobileye EyeQ3 摄影系统发起攻击，同样让特斯拉 (Tesla) Model S 时速从 35 英里自主加速至85 英里。
即使专家一再列举各式车祸数据，试图力证自动驾驶比人类更安全，但＂信任感＆接受度＂仍是一大问题。有统计指出，英国有 2/3 的乘客对于无人车感到不自在，有 2/5 非常介意完全没有人为控制这件事，另有 1/10 担忧无人车遭到入侵或破坏。殷鉴不远，过去曾有黑客使用两吋电气胶带就让车辆时速从 35 英里自动加速至 85 英里的案例。McAfee Advanced Threat Research (ATR) 亦通过 AI 技术刻意混淆时速标志分类，对 Mobileye EyeQ3 摄影系统发起攻击，同样让特斯拉 (Tesla) Model S 时速从 35 英里自主加速至85 英里。
对此，McAfee 首席工程师 Mo Cashman 提出几项建议：
1. 自驾车从早期设计决策到制造、营运乃至退役，皆必须采取适当措施来减轻整个产品生命周期中的网络威胁；
2. 随着新系统出现，新的攻击面和媒介会不断涌现，制造商须采取适当措施提高网络弹性、辨别是真正的威胁或仅是小噪声，并确保从云端到车辆端点的连接都受到保护；
3. 善用人机协作，机器学习可用于自动发现新的攻击方法，创新的问题解决方案和安全团队的独特才智可增强响应能力；
4. 应用信号、特征压缩等多种分析技术并密切监视变动，尤须留意接近阈值时是否有误报情况；
5. 威胁来自多条路径，宜就整个企业和系统进行安全性和风险管理，加强协作并在制造商的数字工厂、云端服务、工业控制和供应链采取一致性动作，将网络安全融入企业文化。
1. 自驾车从早期设计决策到制造、营运乃至退役，皆必须采取适当措施来减轻整个产品生命周期中的网络威胁；
2. 随着新系统出现，新的攻击面和媒介会不断涌现，制造商须采取适当措施提高网络弹性、辨别是真正的威胁或仅是小噪声，并确保从云端到车辆端点的连接都受到保护；
3. 善用人机协作，机器学习可用于自动发现新的攻击方法，创新的问题解决方案和安全团队的独特才智可增强响应能力；
4. 应用信号、特征压缩等多种分析技术并密切监视变动，尤须留意接近阈值时是否有误报情况；
5. 威胁来自多条路径，宜就整个企业和系统进行安全性和风险管理，加强协作并在制造商的数字工厂、云端服务、工业控制和供应链采取一致性动作，将网络安全融入企业文化。
图2：针对停车标志发起数字白盒攻击，导致自定义交通标志分类器将其误分类为时速 35 英里的限速标志
资料来源：https://www.mcafee.com/blogs/other-blogs/mcafee-labs/model-hacking-adas-to-pave-safer-roads-for-autonomous-vehicles/
资料来源：https://www.mcafee.com/blogs/other-blogs/mcafee-labs/model-hacking-adas-to-pave-safer-roads-for-autonomous-vehicles/
德勤 (Deloitte) 对来自 20 个地区的 3.5 万名驾驶年龄段的消费者进行了调查，发现 48% 的美国消费者认为全自动驾驶汽车是不安全的，有 68% 消费者担心与多吨自驾卡车共享道路、56% 担心乘坐共享的出租车或类似车辆，更有 58% 消费者表示不会为新车中的自驾技术支付超过 500 美元的费用，故建议汽车制造商应合理化资本报酬率以保持盈利，将重点更多地放在电动汽车上。市调机构 ResearchAndMarkets 分析，除了克服关于安全的公众信任，自驾汽车市场还聚焦于：廉价运输、乘车共享和部分所有权，最终将减少直接租赁和直接拥有。
自驾车为产业生态激起阵阵涟漪
市场领先的汽车制造商正积极寻求自驾汽车产品，但这将对原装设备制造厂 (OEM) 和传统汽车制造商产生重大影响。汽车生态系还面临因电动汽车 (EV) 破坏，而改变零部件供应链、消费者价值感知和产品生命周期管理。就传统生产和销售周期而言，无人驾驶汽车将因 AI 和大数据分析的使用、允许实时决策及事后分析而翻转消费者认知；而收集的信息将用于汽车业微调及大规模客制化，将促进汽车行业在部分所有权、乘车共享和车辆即服务经济方面的戏剧性转变。着眼于数据采集，自驾汽车软件公司 Oxbotica 与思科 (Cisco) 建立合伙关系。
市场领先的汽车制造商正积极寻求自驾汽车产品，但这将对原装设备制造厂 (OEM) 和传统汽车制造商产生重大影响。汽车生态系还面临因电动汽车 (EV) 破坏，而改变零部件供应链、消费者价值感知和产品生命周期管理。就传统生产和销售周期而言，无人驾驶汽车将因 AI 和大数据分析的使用、允许实时决策及事后分析而翻转消费者认知；而收集的信息将用于汽车业微调及大规模客制化，将促进汽车行业在部分所有权、乘车共享和车辆即服务经济方面的戏剧性转变。着眼于数据采集，自驾汽车软件公司 Oxbotica 与思科 (Cisco) 建立合伙关系。
其目的是在行驶中实现无缝、安全的大容量数据共享，预计每秒可进行 150 次独立的车辆检测，且每行驶一小时可从光达、摄像头和雷达等传感器及 ADAS 日志生成多达 80GB 的数据；若一天持续不断运作 16 小时，就会积累 1.2TB 的数据！其中大部分是在车辆返回基地时所收集的。Oxbotica 坚信到 2024 年，每年将有超过 7,000 万辆新的联网汽车进入市场，届时每天、每辆汽车需上传和下载的数据达 8.3GB，包括串流媒体信息娱乐、高清导航、车辆遥测和 ADAS 设置；相较之下，智能手机的日平均量仅有 1/5。
为此，Oxbotica 于去年 9 月在伦敦展开路测并设计符合 OpenRoaming 规范的系统——思科发起，由 OEM 或自驾软件公司授予嵌入式凭证，允许终端设备无需输入用户名和密码就能连接到受信任的 Wi-Fi 热点和网络，特别适合部署于汽车充电站点、停车结构和车辆服务中心等处所；结合 Cisco DNA Spaces，可提供对用户行为和位置的可行见解，为访客创造更有意义的体验。研调单位 Frost & Sullivan 更表示，预估 2030 年整个汽车产业产出数据量将达 ZB 规模；若能善加管理和运用，将为汽车商揭露、驱动新营收来源，促进竞争优势和业务多元化。
图3：OpenRoaming 有助于确保从蜂窝 LTE 和 5G 到 Wi-Fi (包括 Wi-Fi 6) 的无缝漫游
资料来源：https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/enterprise-networks/802-11ax-solution/nb-06-open-roam-seam-aag-cte-en.html
资料来源：https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/enterprise-networks/802-11ax-solution/nb-06-open-roam-seam-aag-cte-en.html
