“自動駕駛如何安全落地”已成為智能網聯汽車行業的焦點與共識。

　　9月26日，毫末智行CEO顧維灝在2021世界智能網聯汽車大會上發表了《自動駕駛 安全先行》主題演講。當下，自動駕駛既是汽車產業轉型升級的重要引擎，安全也給產業發展帶來前所未有的關注，是整個行業必須面臨的“第一課”。顧維灝認為，自動駕駛的安全是個系統工程，產品能力、用戶的正確使用、政策的指引缺一不可。“自動駕駛企業首先要練好‘安全’內功。毫末智行脫胎于主機廠，安全是刻在毫末骨子里的意識。我們也認為，‘安全’應該成為每家自動駕駛企業的DNA。”

　　（毫末智行CEO顧維灝在2021世界智能網聯汽車大會發表演講）

　　顧維灝透露，目前行業普遍使用100萬像素攝像頭，而毫末智行為保障“看得更遠、更清晰”的安全駕駛，2022年會率先量產使用800萬像素的攝像頭。同時毫末全棧自研的中國首個CSS安全認知模型、云端安全員等技術、措施都在加碼多場景下的安全自動駕駛。

　　在同日召開的世界互聯網烏鎮峰會上，特斯拉CEO伊隆·馬斯克也表示：數據安全是智能聯網汽車成功的關鍵，特斯拉樂見相關法律法規出臺，加強數據管理。顧維灝與馬斯克，在一南一北兩個頂級峰會上共同為智能網聯汽車的“安全”問題發聲。

　　此次毫末智行CEO 顧維灝受邀出席“城市復雜場景自動駕駛應用順義專場”，與順義區政府領導、工信部裝備工業發展中心總工程師劉法旺、中科院自動化所研究所主任王飛躍、同濟大學教授朱西產、美團副總裁夏華夏等共同探討“自動駕駛的安全落地”。

　　（毫末智行低速物流車“小魔駝物流版”亮相2021世界智能網聯汽車大會）

　　世界智能網聯汽車大會由北京市政府、工業和信息化部、公安部、交通運輸部、中國科協聯合主辦，是智能網聯汽車領域高水平、高層次、規模最大且具有重要影響力的國際會議。

　　以下為顧維灝演講實錄：

　　大家好，我是毫末智行的CEO顧維灝，今天很榮幸由我來向大家分享毫末在自動駕駛安全方面的一些核心思考和成果。首先向大家介紹一下公司，毫末智行2019年在北京注冊成立，是一家致力于自動駕駛的人工智能技術公司。公司以數據智能為驅動，利用成本和規模的優勢，逐步落地自動駕駛產品。目前開展了乘用車，無人物流車，和智能硬件三大業務，已取得了階段性的成果。

　　經過兩年多的努力，我們目前已經量產了十款產品，包括乘用車在WEY摩卡、坦克300等車型上的落地，未來預計三年搭載乘用車數量超過100萬。同時也感謝夏老師（美團副總裁、智慧交通平臺總裁夏華夏）的信任和美團也合作了一年多，另外也感謝順義區的領導能夠支持我們無人物流車在大家的監督和鼓勵下積極創新。

　　雖然產品看似很多，但是所有的產品我們都有個非常基礎的底層邏輯，就是安全。

　　我們認為，自動駕駛的安全是個系統工程。產品能力、用戶的正確使用、政策的指引缺一不可。安全，需要每一個環節都作為最重要的底層邏輯在設計和實現。產品設計階段要設計完備，研發落地要執行徹底，在車端既要有冗余、敏感的傳感設備，也要有快速的大腦，和能夠保障一致性推理系統。

　　人工智能的迭代需要更多的數據反饋和數據訓練，在這個過程中要做好數據安全，利用服務器端的運算能力，做更充分的安全驗證，現在這個階段，或者在很長階段內，也都需要云端的安全保障，作為安全的最后一道閘口，需要穩定、低時延的5g，也需要用信息安全保障控制的精確性和安全性。當然，最重要的是產品落地實踐都需要在政策指導下進行。

　　下面我分別簡單介紹下毫末在各個環節上的實踐。

　　首先在安全設計上，毫末智行建設了協同場景安全的模型。我們認為，在很長的時間內輔助駕駛、自動駕駛、人工駕駛都會共同出現在社會交通流中，我們的目標是自動駕駛或者輔助駕駛，能夠降低整個社會的交通事故率。所以，我們總結了一些行車過程中，程序必須遵守的公理，作為自動駕駛的實現準繩，然后用符號學習或者深度學習來實現。在符號學習上，我們設計了場景庫，要求每次車輛在相同的場景下的動作都是可解釋的；用深度學習和強化學習，增加駕駛行為的泛化性。以此讓車輛變得越來越聰明。

　　其次，我們也設計了車規級的功能安全。將自動駕駛或者輔助駕駛的系統，設置了三層安全監控。第一層監控在AI芯片上的軟件功能是否正常，第二層在一個高可靠芯片上監控AI芯片是否工作正常，第三層在另外一個獨立熱備的控制器上監控主控制是否工作正常。用這三層監控，來保障車輛的安全。

　　另外一個安全設計，完全是以預防為主，我們叫做預期功能安全。其核心思想是，在設計階段就要明確系統的運行場景，通過功能降級、用戶參與，來提升系統的安全性。

　　最后，在安全上的設計實踐是我們雙推理的系統。有一本書叫做《思考快與慢》，說明的是人類體內有兩套決策系統，一套是下意識的，反應極快，能夠對外界刺激快速響應；另一套是因果系統，比較慢。兩套系統合作使用，表現今天的我們。

　　在自動駕駛領域，這個思想也非常重要。我們知道，今天的深度學習，可解釋性還不是非常足夠，但是很快、泛化性很強。所以我們的設計了雙推理系統，希望用深度學習系統能夠找多更多的解，用符號推理系統進行校驗，以此來保障剛才提及的CSS的一致性。

　　設計的再好，也需要落地。在毫末我們設計和實踐了3S的研發流程，我們叫做安全、穩定、高效。開發流程設計了23個檢查點，30多個檢查工具，保障每個功能、每個對與安全的設計 都能落地。

　　在車端，我們也領先的使用更多新的傳感器，今天主流的還是100萬像素的攝像頭，我們在明年會率先量產使用800萬像素的攝像頭，這樣能夠更遠的看到和識別出物體，讓系統有更多的時間做準備。當然我們也會加入激光雷達，與攝像頭配合使用，提高感知的安全度。

　　仿真驗證在今天是所有自動駕駛安全保障的重要一環。在傳統的仿真驗證中，測試人員配置仿真場景費時費力，做了很多隨意化和重復工作，效率不高。我們也創新性的將CSS認知模型中定義的語義化場景，自動進行的仿真場景轉換，通過云端并行仿真，大大提升了驗證效率，幫助我們提前發現問題，保障落地安全。

　　我們在近期無人配送車的實踐中，還發現云端安全員是必不可少的，已經成為今天自動駕駛系統的必要組成部分。他們可以提前預防安全風險的發生，做為運營安全最后的防線。

　　剛才劉局長（順義區經信局副局長劉建新）也發布了《順義區無人配送管理實施指南》，這個指南發布得非常及時，包括開放的道路、開放的時間、開放的標準，都做了詳細的一個規定。我也相信有這樣的政府班子一起來幫助自動駕駛行業快速的建設、健康的發展，可以更好的服務交通強國，相信一定會更早的迎來我們無人配送的一個新形勢、新業態，一起迎接和擁抱無人配送的新形式。