前言
自動駕駛時代的大幕已悄然拉開，我們幾乎每天都可以在各類媒體上看到特斯拉、Uber、Google/Waymo、蘋果、百度等公司又投入重金于研發自動駕駛系統，傳統車企也相繼發力。一提到無人駕駛，我們的腦海中想到的可能就是炫酷的外觀、強悍的性能、智能的系統。但如果這一天真正到來時，你敢上車嗎？
盡管自動駕駛廠商知名度不斷提高，公眾對自動駕駛汽車技術的了解越來越廣泛，但許多人仍對自動駕駛汽車的安全性猶豫不決。根據自動車輛教育合作伙伴（PAVE）進行的一項民意測驗，近四分之三的受訪者認為自動駕駛技術“還沒準備好迎接黃金時段” 。近一半（48％）的人說，他們永遠不會坐上無人駕駛的出租車或乘車共享車輛。
因此，如果無人駕駛汽要得到認可，汽車工業必須生產出值得信賴的汽車。可信賴性所依賴的特征，以及可信賴的開發路徑。
 
 自動駕駛汽車的價值
1. 公路安全
在過去的幾十年里，汽車廠商與土木工程師在減少高速公路傷害和死亡方面取得了巨大的進步。今天的汽車具有緩沖空間、安全氣囊、可折疊的轉向柱、防抱死剎車等。道路有了改進的牽引面，吸收能量的障礙，更好的標識和警報系統。然而，司機仍然是高速公路死亡事故最大的肇事者，據不完全統計，30%是由于超速，30%是由于酒后駕駛，16%是由于分心駕駛。
在自動駕駛世界中，車輛不會受到人類駕駛員的疏忽、不良態度或醉酒駕駛的影響。相反，車輛處于持續的電子引導之下，與輔助基礎設施(例如GPS)保持持續的通信，并且處于對周圍車輛、障礙物和環境條件的永久監視狀態。車輛作為一個整體，保持適當的位置和足夠的間距，導致受傷和死亡明顯減少。
 
2. 交通流量與道路通行能力
高速公路和城市街道的擴建只能滿足不斷增長的人口的需要。自動駕駛汽車可以更好地利用現有的道路。在緩慢行駛的交通中，人類司機往往很自私，而且擠得太緊(如果我留出三個車身長度，每個人都會擠到我前面)；然而，這種空間恰恰是允許人們更自由地進入高速公路和改變車道所需要的。自動駕駛汽車將情感因素排除在駕駛決策之外。在開放、暢通的高速公路上，人工駕駛車輛的安全行駛距離可以減少5倍以上，而自動駕駛汽車則可以通過密切溝通實現每公里行駛更多車輛。
 
3. 能源消耗
通過車輛之間的通信，一臺無人駕駛車可以向附近的人發出需要剎車的信號，這樣整個車隊就可以減速，避開影響人類駕駛汽車的手風琴效應。這種協調的動作可以在速度和更好的能源使用上實現更平穩的過渡。
 
4. 運輸可用性
盡管 Uber 和 Lyft 等服務可以為那些不愿意或不能開車的人提供門到門的運輸服務，但它們并不總是適合這種情況。無人駕駛汽車可以載著青少年到達目的地，而不用讓父母擔心服務司機的人品。對于有身體缺陷(失明、健康問題、身體殘疾)的人來說，自動駕駛汽車可以提供既熟悉又適合任何特殊需要的交通工具。
 
  5. 簡單&方便
無人駕駛車輛不需要駕駛。乘客在車輛行駛時工作或交際。人在shopping的同時車輛可以自己尋找停車位。
 
 公眾反應
盡管今天的消費者認識到了無人駕駛的潛在優勢，但他們仍然很謹慎。美國汽車協會最近的調查(2017年和2019年)顯示，55% 的美國司機認為到2029年大多數汽車將具備自動駕駛能力。然而，今天超過70% 的人害怕乘坐自動駕駛汽車，54% 的人認為如果與無人駕駛車輛同行，他們的安全就會受到威脅。在2017年的一項調查中，保險公司AIG發現，超過70% 的美國受訪者擔心無人駕駛車輛的安全(黑客控制車輛)和隱私(個人數據丟失)。
正如先前的技術革新一樣，無人駕駛車輛不能被粗魯地推向公眾；相反，人們必須找到足夠的安全感與舒適感去接受這些新技術和新設備，特別是當涉及到他們的安全時。
時間回到1857年，Elisha Otis 安裝了第一部客用電梯。盡管早期的電梯是由人工操作員手動控制的，操作員會打開和關閉電梯門，讓電梯運行，并讓電梯與人們出口的樓層保持一致，但潛在的乘客表現出極大的信任已經是十多年前的事了。無人操縱電梯始創于1900年，然而它在20世紀40年代才開始被廣泛接受。
因此，小編認為自動駕駛汽車同樣需要安全操作、時間和熟悉性的證明，以找到信任和接受。這個過程顯然是已經開始了，目前推出的一些輔助駕駛功能，包括車道偏離警告，自適應頭燈和避免碰撞系統。持續的發展將進一步提高駕駛員/乘客對該技術能力的信心。

（車道指引）

另一個階段可能是演示自動駕駛汽車在封閉環境下的性能，例如在機場、校園、工商業園區、港口等等。
一個好的用戶界面也會有所幫助。英特爾、斯坦福大學和西北大學的研究都表明，信任是通過視覺或音頻反饋來提高的。如果車輛告訴乘客為什么要采取具體行動(比如聲音告知車輛正在因為前方有行人而減速) ，乘客就會對車輛的能力更有信心。
但是，信任來之不易，并且很容易失去。2018年發生的兩起涉及自動駕駛技術的致命事故引起了公眾和政府的直接關注。
 
一些例子
在人類乘客和自動駕駛汽車之間建立信任是公眾使用自動駕駛汽車的基礎。當前缺乏信任可能源于備受爭議的爭議以及涉及乘客和自動駕駛汽車的事故。
特斯拉的FSD（全自動駕駛）車輛引起了人們的關注，因為其技術的發布沒有適當的以安全為重點的通信，同時要求駕駛員不斷監控道路。
Uber的自動駕駛汽車在一次試駕中因未能識別出行人而引發爭議。自動駕駛汽車的風險和不信任使安全成為公司及其乘客的頭等大事。
作為中國領先的自動駕駛汽車生產商，百度在建立自動駕駛汽車技術的公眾信任方面也取得了一些進展，例如ApolloANP, Novotel。

（Apollo軟件架構）
可信賴包括哪些要素？
小編大致總結為以下5點：
1.人身安全
確保一個系統的運作沒有不可接受的人身傷害或健康損害的風險
2. 系統安全
保護系統免受意外或未經授權的訪問、修改或誤用
3. 可靠性
系統及其組件在規定的條件下在規定的時間內履行其所需功能的能力
4. 適應性
系統及其組件在出現故障時維持可接受的服務水平的能力，其主要目的是防止或至少減少系統因損壞或失去運行而中斷的任何嚴重影響。
5. 隱私
保護個人有權控制的信息或影響可能收集和儲存的與他們有關的信息，以及可能由誰或向誰披露這些信息。
 
標準化與立法
對于上述的5個要素，每一要素的工作都取得了不同程度的進展，但這些工作各自為政，而且方向各不相同。雖然一項科技在初步發展階段無法避免其中的分歧，但行業標準化是勢在必行的。
航空業和鐵路系統都有嚴格的標準和管理機構，自動化公路車輛必須達到同一水平。目前，工業界還沒有就自動駕駛/聯網汽車上路之前必須具備的條件、能力或基準達成一致。
 
目前強制標準化已初步開始，包括：
ISO 26262(道路車輛-功能安全)
ISO 21434(汽車網絡安全)
ISO/PAS 21448(道路車輛-預期功能安全)

（ISO標準）
如果行業不能實現有效的標準化，那么訴訟、問責以及政府監管的聯合行動就有可能進行干預。這種情況以前也發生過。在 Ralph Nader 的“Unsafe at Any Speed”一書中評論了汽車行業在安全問題上的懈怠態度，引起了公眾的一片嘩然，并導致全美通過了安全帶法律。對于自動駕駛汽車來說，缺乏趨同和標準化同樣可能導致相關立法。
 
技術角度
自動駕駛汽車可以在統計數據上取得成功，在現實世界中以合理的事故率行駛數千英里。具有諷刺意味的是，無人駕駛車輛的致命弱點和它們的相對優勢是一樣的：缺乏戰術上的人類決策。
當面對一個非常不可能但卻至關重要的情況時，無人駕駛車將面對一個它以前從未解決過的場景：如果母親摔倒后嬰兒車撞到街上怎么辦？如果兩個劫匪劫持了汽車，如果黑客破壞了剎車系統，如果當一輛卡車經過時，太陽反射的強光使傳感器失明怎么辦?
此外，作為人類設計師和用戶，我們可能完全不知道這臺機器會如何響應這些新穎的場景。當面對邊界環境時，人類對其他人的行為有一種共情理解。我們可以想象我們自己在每個場景中，我們可以想象我們自己的反應范圍，但無人駕駛汽車目前沒有表現出任何重要的先見之明。
罕見事件從定義上來說是罕見的，但如果我們的街道上到處都是自動駕駛車輛，那么這種百萬分之一的可能性事件每年就會發生數百萬次。這種頻率稀有性原則在許多工程領域和人類行為中最后都得到了論證。
第二個基本擔憂并非來自于任何形式的公眾直接反感，而是來自統計學和機器人技術的另一個基本方面。要將機器人設備融入現實世界，關鍵在于它們的傳感器和執行器；這些設備讓它們在我們的世界中有一種有形的嵌入。
然而，傳感器和執行器在適應環境變化方面與人類不同。老生常談的人臉識別，如果存在眩光、背光、太陽鏡、模糊甚至是復雜背景等問題，那么人臉識別往往是不可靠的。自主化的基本原則是，即使上下文環境發生變化，所吸收的信息質量和效用下降，也需要保持決策和操作的成功；然而，自動駕駛汽車可能遇到的環境變化范圍是極端的。這些現實世界的挑戰也是目前學術界與工業界聯合研究亟待解決的問題，在這些環境中誕生了許多自主傳感器、算法模型和決策器。

復雜的道路場景
特斯拉的自動駕駛汽車確實已經在加州和內華達州的高速公路上行駛了數百萬英里，然而，這真的能告訴我們目前無人駕駛算法和硬件具有很好的可依賴性嗎?世界各地的道路系統千差萬別，不同地區的天氣狀況對那些特別依賴于對環境理解的傳感器來說要糟糕得多。大雨或大雪和糟糕的道路標記會對許多汽車的視覺算法造成重大損害。
 
總結
在關于無人駕駛交通的公開辯論中，信任已經是一個中心主題。接受任何技術都需要信任。
新技術往往無法實現它們的承諾，要么是因為這些承諾的夸張本質，要么是因為它們的軟件系統沒有經過充分的測試和調試，無法進行豐富的真實交互。
放平時，電話或電腦的故障可能令人惱火和沮喪，有時這種故障甚至會使生命處于危險之中，但在我們的道路上，人的生命總是處于危險之中。因此，隨著交互的短暫失敗所帶來的風險與環境中剛開始的威脅成比例地增加，信任的重要性也隨之增加。考慮到即使是生產車輛，很多環節也是機器人主控，人們如何來雇用、評估和適當地信任他們的無人駕駛車輛仍將是它們獲得更多公眾認可的一個主要因素。這是一個集中了設計、測試和評估與日益廣泛的公共使用相結合的挑戰。
 
全息路口的構建將大幅度提升城市道路的綜合交通感知能力,不僅為交管業務打造細致化路網數字底座,更為交管智能體的持續推進輸送新思路,這其中,雷視融合一體機等新型路側感知單元的落地使用將成為此類應用快速落地的關鍵。通過提供業務所需的精細化感知信息,搭建業務所需的交通算法模型,形成宏觀、中觀、微觀、個體的全方位交通認知,打造出“智能、快速、綠色、安全”的城市道路公路,并為十四五期間發展自動駕駛和車路協同的出行服務和搭建基于5G的應用場景和產業生態提供強有力的技術支持。未來,隨著人工智能、5G、大數據等技術的不斷發展,可以窺見全息路口前景的無限廣闊。