全球最著名的決策咨詢公司--蘭德咨詢發布了關于自動駕駛汽車（AV）安全的最新報告，報告提供了現在的自動駕駛汽車亟需的安全評估體系，尤其是道路已經成為一個實驗室，人類司機、乘客和行人被迫參與自動駕駛汽車測試的情況。

　　蘭德咨詢認為，現在人類司機、乘客和行人被迫參與到這項“未經他們同意但不能選擇退出的項目--自動駕駛汽車測試”，這一現實產生的自動駕駛汽車與人類的沖突，如Uber自動駕駛測試車的致命事故，將會影響公眾對自動駕駛技術的態度。

　　蘭德咨詢的報告，旨在提供評估自動駕駛汽車安全性的測量標準體系，供公司、政策制定者和公眾廣泛使用。需要的朋友可以找文末彩蛋，獲取報告英文版，僅供學習使用，請勿用于商業用途。下面是關于這份報告的內容。

　　Uber事故前贊助的報告

　　Uber自動駕駛測試車輛在亞利桑那州的致命事故，就引起了公眾對自動駕駛技術的安全擔憂。值得一提的是，這份報告是Uber在事故發生前贊助蘭德咨詢研究的結果。

　　但蘭德咨詢是一家非營利性機構，希望通過研究和分析幫助改善政策和決策，并且強調，蘭德咨詢的報告并不一定反映其研究客戶和贊助商的意見。同時，該報告是為Uber自動駕駛部門提供的，是蘭德咨詢研究報告系列的一部分。

　　Uber的系統安全負責人NoahZych表示，亞利桑那州的死亡導致公司“深刻反思我們在這一點上取得了什么，以及我們可以對我們的開發方法做出哪些改進。”

　　Zych說，公司員工感到“有責任和義務盡可能廣泛地分享從中學到的經驗教訓，這樣我們就可以幫助推動每個人前進，并希望能夠防止這類事件發生，而不僅僅是為了我們自己，而是為了所有人。”

　　自動駕駛需要安全標準

　　報告作者指出，技術開發人員認為，這是短期必須接受的不確定風險，以便在長期內獲得安全利益。但是，該報告倡導必須更加清晰地溝通風險，并努力降低風險、甚至消除風險。

　　要達到上述目的，需要整個行業就自動駕駛汽車的安全性達成共識。

　　在報告中，蘭德咨詢的研究人員對自動駕駛汽車的安全性進行了定義，并且提出來相關的評估標準，還明確的關鍵的概念并闡明了可能進行和傳達的各種測量方法。

　　可能測量的事項如下：1、無人駕駛汽車在其自身與汽車前部和側面之間留出多少空間？2、當傳感器被遮擋或視線不好時會如何操作？3、由于其自身的缺點或附近其他人的駕駛不暢，它多久進行超車或踩剎車？等等。

　　報告認為應該有一個明確的“分類法”來描述一輛自動駕駛汽車，可以再“何時、何地和何種情況下”安全運行，讓政府和公眾之間沒有歧義。報告甚至提出，對自動駕駛在無人出租車運營中，只能在某些情況下的想法。

　　報告還提出了一種結構化的方法，來思考如何在自動駕駛汽車演變的不同階段，也就是L0－L5的不同測試標準。如報告認為，其中一個關鍵因素是試圖定義和評估自動駕駛汽車的“道路技術”，就好像過去評估人類司機一樣。

　　自動駕駛數據需要共享

　　互聯網時代提示了數據的重要性，而自動駕駛技術同樣凸顯了數據了重要性，但是，由于競爭因素的存在，自動駕駛公司之間并沒有進行披露和數據共享以促進安全，早前美國聯邦政府關于數據共享的呼吁并沒有效果。

　　報告再次呼吁了公司之間、公司與政府之間要進行此類共享，并且建議要在自動駕駛的各個階段找到更多共享安全信息的方法，在政府或者第三方的支持下，將一家公司的模擬或者駕駛場景與其他公司的進行比較。

　　目前，加利福尼亞州的交管部門要求在加州測試的自動駕駛公司，要定期報告自動駕駛汽車在道路行駛的“脫離”次數，就是人類必須從自動駕駛系統中接管車輛控制權的次數，這是極少數情況下自動駕駛技術開發人員被迫透露的數據。

　　報告的主要內容

　　1、自動駕駛汽車沒有安全標準

　　本報告將安全定義為消除、最小化或者是管理其對公眾的傷害，重點是人，盡可能的包括動物和財產。

　　對公眾和政策制定者萊斯或，將自動駕駛汽車的安全性與傳統車輛的安全性進行比較具有重要意義，但是對于每種類型的車輛收集的可比數據的廣度和深度存在限制。

　　2、報告的提供安全體系

　　該體系顯示了在不同階段（開發，演示和部署）在不同環境（模擬，封閉和有或沒有安全驅動程序的公共道路）中進行測量。

　　測量安全性的方法必須有效、可行、可靠且可操作。它們可以領先（即與安全結果相關的駕駛行為的測量）或滯后（即涉及傷害的實際安全結果）。

　　關于行業和公眾之間安全的更清晰的溝通對于公眾接受自動駕駛至關重要，與安全相關的溝通越一致，信息的內聚性和可理解性就越強。

　　基于報告的建議

　　1、在自動駕駛汽車發展期間，監管機構和公眾應該關注公眾的安全，而不是發展本身的進展（這是研究者的關注）。

　　2、應該利用示范階段作為公司外部關于安全的溝通時間（例如，政策制定者或公眾）的機會，認識到在沒有數億或更多英里驅動的情況下可以顯示的限制，并且存在由于公司之間的差異以及他們使用的技術，目前尚未接受全行業的示范方法。

　　3、在暴露積累之前產生的安全事件足以進行統計學上有意義的比較，應視為案例研究。來自案例研究的信息可以促進整個行業以及政策制定者和公眾的廣泛學習。

　　4、鑒于跨行業和政府有更廣泛的學習潛力，應鼓勵建立信息共享協議。它必須精確地納入措施，格式，背景，頻率，治理，數據安全性和其他因素。

　　5、需要一種有助于理解和溝通運營設計領域的通用分類法。指定自動駕駛汽車可在何處，何時以及在何種情況下運行的通用方法將特別能夠實現與消費者和監管機構的組織間和組織內通信和通信。它還有助于通過開發和部署來跟蹤給定自動駕駛車輛的進展情況，還應包括最小風險條件。

　　6、需要研究如何在系統通過頻繁更新演變的環境中測量和傳達自動駕駛汽車系統安全性。視聽安全措施必須平衡，以反映當前系統的安全水平與最近（可能是非最近的）安全記錄。