米高速道路安全管理局（NHTSA）は21日、テスラ車が2021年4月に自動運転システムを使用した際の事故について調査した。調査を行った直接の原因は、複数のテスラが自動運転システムAutopilotをオンにしたまま、既存の事故現場に侵入し、すでに路肩に止まっていた救急車やパトカー、事故車両に衝突したことだ。このような事故16件のうち、Autopilotはすべて自動車が実際に衝突する1秒も前に制御を中止し、人間の運転手に手を引き継ぐ時間を全く与えなかった。
この件は再びソーシャルメディア上で波紋を呼び、スマート自動車の自動運転安全問題に関する業界内の議論も呼んでいる。
自動運転が直面する安全上の問題
先日の米国家道路交通安全管理局（NHTSA）の報告によると、2021年6月から2022年5月15日までに、全米の自動車メーカー11社とサプライヤー1社の計392件の自動運転による交通事故が報告され、そのうちテスラ車は273件で7割を占め、約4日に3件の事故が発生した。ホンダは90件の事故報告で2位だったが、スバルは10件、フォードは5件、トヨタは4件、BMWは3件、GMは2件の事故報告をした。注目すべきは、2021年の米国のこのような補助運転事故で少なくとも6人が死亡し、5人が重傷を負ったことだ。
実は、現在テスラを含めて、自動運転技術はすべて本当のL 4級の自動運転段階に達しておらず、基本的にL 2級の自動運転の補助段階にある。多くの人はこれに対して懸念を表明している：補助運転の段階はまだそうで、自動運転が本当に到来するのはどうなるのか？
これにより、人間の運転と自動運転のどちらが安全かが話題となり、一部のユーザーはハンドルを自分の手に握るのが最も安全だと感じている、別のユーザーは、自動運転は自動車の知能技術が一定の段階に発展した先進的な成果であり、プログラムが合理的であれば、安全は保証されていると考えている。
昨年末、中汽センター、同済大学、百度の3者が共同で発表した「自動運転自動車交通安全白書」（略称：「白書」）によると、自動運転は人間の運転より安全だが、「ゼロ」事故ではないという。
『白書』では、自動運転技術の発展の第一の任務は実際に交通死傷を減らし、道路交通の安全を高めることであると強調している。自動運転技術により、自動車は全方位の感知システム、インテリジェントな意思決定システムと正確な実行システムにより、道路中の各種動態と静的目標を十分に認識し、自主的な意思決定と車両運行を実現することができる–これは、複雑で変化の多い運転環境の中で、自動運転は理論的に人間の運転よりも高い上限を備えることを意味する。
実際、自動運転の安全問題には運転安全のほかにネットワーク情報の安全も含まれており、ネットワーク安全には主に車端ネットワーク安全とクラウドネットワーク安全が含まれている。車端ネットワークはCANネットワークセキュリティ、車載イーサネットセキュリティ、COM線ネットワークセキュリティを含む、クラウドネットワークセキュリティには、アクセス要求セキュリティ、リンクセキュリティ、データセキュリティ、サービス境界セキュリティ、サービスグリッドセキュリティなどが含まれます。
業界内の観点では、現在の情勢の下で、データの安全性は特に重要であると考えている。自動運転車両には高密度ハーネスのレーザーレーダが搭載されており、ハイビジョンカメラも搭載されているため、自動運転車両が走行中に大量のデータが発生する。そのため、データの機密性、セキュリティ、完全性には特に注意が必要です。
無人運転はどのように安全を保障しますか？
もちろん、安全は常に自動車産業の発展の最も重要な核心であり、安全を検証することは、自動運転技術の鍵である。
現在、スマート運転を展開する企業も、セキュリティ問題を新たなレベルに引き上げている。自動運転、人機インタラクティブ科学技術プロジェクトの研究開発と商業化普及に力を入れる自動車30024創業会社として、集中度は、ユーザーに感知できる安全がより重要であり、設計、検証、感知の閉ループを実現してこそ、真に「安全で信頼できる」ことができると考えている。集度の夏一平CEOは、「時代の変革の起点は、自動車の『運転権』が人間からAIへ移行し、AIが自動車を駆動して進化することだ。3.0時代の自動車業界は、エネルギー変革から製品の属性変革へと遷移し、その究極の目標は自動車運転の無人化である」と述べた。
「華夏時報」の記者は集度の面から、自動運転の安全を保証するため、集度自動運転システムは英偉達「双」Orin Xチップを搭載し、全車に31個の車外センサーを搭載し、2個のレーザーレーダー、5個のミリ波レーダー、12個の超音波レーダー、12個のカメラを含むことを明らかにした。ROBO-01コンセプトカーの「ランプジャンプ式」レーザーレーダーはフロントカバーに位置し、2つのレーザーレーダーFOVは180度に達し、「鬼探触子」、左右に遮蔽物があるなどの走行シーンでは、障害物や左右横断歩行者の識別能力がより強い。
Robotaxiの商業化の着地を率先して実現した小馬自身の最高経営責任者で上海研究開発センターの王皓俊責任者は記者に対し、「小馬智行が無人化を推進する上で一貫して守ってきた原則は安全第一であり、安全第一原則の下で徐々に無人化テストを展開し、徐々に範囲を拡大していく」と述べた。
元戎啓行によりますと、自動運転軽カードはL 4級に達し、商業化が実現したということです。安全面では、自動運転軽カードにはレーザーレーダー、カメラ、ミリ波レーダー、コンビネーションナビゲーションなどのセンサーが搭載されており、これらのセンサーは人間の「目」に似ており、都市交通のさまざまな参加者を「見る」ことができる。車内に備え付けられたL 4級自動運転システムを利用して、自動運転軽カードは思考と判断ができる「脳」を持ち、センサーが各種交通参加者を「見た」後、最適な走行経路を迅速に計画と決定することができ、また「鬼探子」、「割り込み」などの複雑で特殊な道路状況を解決することができる。
ネットワークセキュリティ問題と隠れた危険性に対して、自動運転開発者のジェスチャー科学技術は、情報偽装、改ざん防止検査メカニズム、アクセス権限認証メカニズム、通信リンク暗号化に関するセキュリティメカニズムと措置、データ暗号化、サイバー攻撃検出と防止メカニズム、そしてセキュリティ脆弱性検出メカニズムなど、多くのセキュリティメカニズムと措置を設計して対応している。
もちろん、業界関係者が記者に紹介したように、レーザーレーダーをどれだけ採用しても、カメラをどれだけ使っても、どれだけのデータが蓄積されても、corner caseは常に存在しており、思わぬ極端なシーンはやはりシステムを「無策」にしてしまい、人を積み、ハードウェアを積んで根本的な問題を解決することはできない。ADASと自動運転会社が直面する量産の難題でもある。
「自動運転に対するユーザーの高まる需要と事故の頻発との矛盾を解決するには、コアはやはり体系化された安全設計を通じてシステムレベルの安全冗長性を確保し、ユーザーの人身安全を最大限に保証しなければならない」。上記の人は言った。
6月14日、工業・情報化発展成果発表会で、自動運転試験と安全性の問題について言及した際、工業・情報化部の辛国斌副部長はスマートネットワーク自動車試験モデル区のデータを紹介した：2021年のこのモデル区の自動運転モデルの下で、真実の道路試験の総距離は約308万キロで、統計可能な事故は21件あり、平均14.7万キロごとに発生した。
辛国斌氏は、このデータは国際的にも先進的なレベルにあると述べた。次に、工信部は引き続き発展と安全を統一的に計画し、公共安全の最低ラインを堅持し、管理政策、技術革新標準体系、テストモデルなどの面で協力して力を入れ、自動運転の機能要求、情報安全などの重要な基準を公布し、適時に参入試験点を展開し、スマートネットワーク自動車産業の発展を推進する。
