英特爾要當教導主任，為自動駕駛汽車頒佈《行為準則》
前情提要
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誰都會有恐懼，
連詹皇也不會例外
關於Intel在自動駕駛汽車版圖的野心我們早已介紹過多次，他是不可能眼睜睜地看著英偉達以月為時間單位不斷地自我超越與進化：
記得前幾天還在說英偉達Drive PX 2 AI平臺是地表最強自動駕駛汽車AI大腦，上週二，Drive PX Pegasus的出現已經取代了“最強”的名號，
但是，在全自動駕駛的領域裡除了技術還得有海量資料的餵養，所以尋找隊友、搶佔山頭便成為技術大鱷們的又一重任，所以才會有這麼多的合作、攜手與收購。在對Waymo的這一戰役上，Intel完勝黃叔叔，
而事實上，不論是曾風光無限好的Intel、彎道超車的技術大鱷Nvidia或是這個跑道上的其它選手，都明白一個道理：“群雄的時代，誰站出來制定規則，誰最有可能贏得最後的勝利！”
於是，Intel站了出來，想要消除恐懼。
而消除恐懼，最好的方式是建立信任。但講真，要想和全自動駕駛汽車建立信任，絕對沒有想像中那麼容易：
身為老司機，你有沒有坐在副駕不停叨叨，或者拼命按捺自己想怒吼、想下車甚至想換自己開車的衝動的時候？
或者最近一周，有沒有哪樣常用的電子產品呆到讓你忍無可忍地吐槽甚至想毀屍滅跡？無論是蠢萌掃地機器人還是間歇性抽風的導航？
你看，最容易建立的人與人的信任尚且如此之難，更何況，你還不得不經常處理各種‘技術毛刺’帶來的小意外，不管是閃退的App、黑屏的電腦、還是突然崩潰的影印機……所以，讓你放心地把方向盤交給技術，真的要比你想像中更難。不管你多極客、多愛嘗試新鮮事物、多富有冒險精神！
不過曾無限風光的Intel諳熟這個世界的運轉規則：改變技術容易而改變人心很難。
從體驗感上給你溫暖
英特爾自動駕駛解決方案部門的用戶體驗創意總監Matt Yurdana帶領他的團隊正在進行一項任務：設計和建立全自動駕駛車輛與人們的“信任互動”。
他們邀請一些人來到Intel位於亞利桑那州的錢德勒車輛實驗基地，進行全自動無人駕駛汽車的封閉路測。
人們坐進副駕或後排，分別進行了請求車輛、開始行程、更改行程、處理錯誤和緊急情況處置這五個環節的測試。雖然人們都知道在封閉的實驗道路環境下，機器處置的回應速度一定優於自己的反應速度，但幾乎所有人都表現得非常緊張。
這非常容易理解，所以Matt Yurdana們的任務就是根據測試結果對車內進行更擬人化的科技研發，也就是讓冰冷的自動駕駛汽車更人性化，更具有溫度。比如，更能理解你語音的意思，並以更溫柔的、更像人的方式與你交流……
從演算法上建立規範保障
不懂代碼沒關係，你如果看過《社交網路》，你該記得這一幕：
小紮的臉書帝國正是開啟于這一個天書般的公式，而這個公式的背後也就是我們常說的演算法，要解決一個或一類問題的一個系統性的方法或是策略機制。
上週二，Intel旗下的Mobileye CEO Amnon Shashua在首爾的世界知識大會上公佈了一套演算法標準，這些數學公式將確保全自動駕駛汽車（包括卡車）在道路上的行駛安全。
簡單點來理解，還記得著名的《機器人三大法則》麼？
第一定律：機器人不得傷害人類個體，或者目睹人類個體將遭受危險而袖手不管；
第二定律：機器人必須服從人給予它的命令，當該命令與第一定律衝突時例外；
第三定律：機器人在不違反第一、第二定律的情況下要盡可能保護自己的生存。
而現在，Mobileye的這套30頁的《演算法標準》類似于全自動無人駕駛車輛的第一版《法則》——只不過現實的技術標準可比科幻小說的文字枯燥多了，這個《法則》是由一個個的公式組成，提供演算法、具體情況下的具體參數，並力圖確保事故的發生不會是因為全自動無人駕駛車輛的故障。
如圖，在這種路況環境下，《Mobileye法則》給出了自動駕駛汽車應該用何種演算法進行決策和計算的標準。
也許你覺得路上的情況千差萬別，30頁怎麼規定得過來？《Mobileye法則》這一版首先是保證最低安全的標準化——每輛自駕車必須滿足的最低要求是什麼，如何驗證這些要求？其次是保證這個《法則》參數的可擴展性，是否可以以最低的成本擴展到各個平臺的更多的汽車上。
從另一個意義上講，我們把演算法標準叫作《法則》是因為：
其一，《法則》建立了全自動無人駕駛車輛責任感安全的模型，換句話說就是從演算法上明確了全自動駕駛車輛即使面對其他車輛採取不可預測或魯莽的行動，也不會造成事故。
也就是說，如果你去乘坐一台全自動無人駕駛車輛，它在最大程度上會避免事故的發生，雖然也不排除因為不可測的原因而造成事故，但在原則上，全自動無人駕駛車輛是絕對不會主動去違章或是製造事故。
其二，《法則》建立了全自動駕駛車輛默認緊急政策的概念，這意味著當緊急事件發生時，車輛應該採取哪些行為來保護乘客以及其它人員安全，直至返回安全狀態。
感興趣研究公式的，戳閱讀原文,給你30頁pdf.（文件較大，真得耐心等會兒）。
他們邀請一些人來到Intel位於亞利桑那州的錢德勒車輛實驗基地，進行全自動無人駕駛汽車的封閉路測。
人們坐進副駕或後排，分別進行了請求車輛、開始行程、更改行程、處理錯誤和緊急情況處置這五個環節的測試。雖然人們都知道在封閉的實驗道路環境下，機器處置的回應速度一定優於自己的反應速度，但幾乎所有人都表現得非常緊張。
這非常容易理解，所以Matt Yurdana們的任務就是根據測試結果對車內進行更擬人化的科技研發，也就是讓冰冷的自動駕駛汽車更人性化，更具有溫度。比如，更能理解你語音的意思，並以更溫柔的、更像人的方式與你交流……
從演算法上建立規範保障
不懂代碼沒關係，你如果看過《社交網路》，你該記得這一幕：
小紮的臉書帝國正是開啟于這一個天書般的公式，而這個公式的背後也就是我們常說的演算法，要解決一個或一類問題的一個系統性的方法或是策略機制。
上週二，Intel旗下的Mobileye CEO Amnon Shashua在首爾的世界知識大會上公佈了一套演算法標準，這些數學公式將確保全自動駕駛汽車（包括卡車）在道路上的行駛安全。
簡單點來理解，還記得著名的《機器人三大法則》麼？
第一定律：機器人不得傷害人類個體，或者目睹人類個體將遭受危險而袖手不管；
第二定律：機器人必須服從人給予它的命令，當該命令與第一定律衝突時例外；
第三定律：機器人在不違反第一、第二定律的情況下要盡可能保護自己的生存。
而現在，Mobileye的這套30頁的《演算法標準》類似于全自動無人駕駛車輛的第一版《法則》——只不過現實的技術標準可比科幻小說的文字枯燥多了，這個《法則》是由一個個的公式組成，提供演算法、具體情況下的具體參數，並力圖確保事故的發生不會是因為全自動無人駕駛車輛的故障。
如圖，在這種路況環境下，《Mobileye法則》給出了自動駕駛汽車應該用何種演算法進行決策和計算的標準。
也許你覺得路上的情況千差萬別，30頁怎麼規定得過來？《Mobileye法則》這一版首先是保證最低安全的標準化——每輛自駕車必須滿足的最低要求是什麼，如何驗證這些要求？其次是保證這個《法則》參數的可擴展性，是否可以以最低的成本擴展到各個平臺的更多的汽車上。
從另一個意義上講，我們把演算法標準叫作《法則》是因為：
其一，《法則》建立了全自動無人駕駛車輛責任感安全的模型，換句話說就是從演算法上明確了全自動駕駛車輛即使面對其他車輛採取不可預測或魯莽的行動，也不會造成事故。
也就是說，如果你去乘坐一台全自動無人駕駛車輛，它在最大程度上會避免事故的發生，雖然也不排除因為不可測的原因而造成事故，但在原則上，全自動無人駕駛車輛是絕對不會主動去違章或是製造事故。
其二，《法則》建立了全自動駕駛車輛默認緊急政策的概念，這意味著當緊急事件發生時，車輛應該採取哪些行為來保護乘客以及其它人員安全，直至返回安全狀態。
感興趣研究公式的，戳閱讀原文,給你30頁pdf.（文件較大，真得耐心等會兒）。