根据赛为安科技，所了解“安全第一”始终都是自动驾驶的核心理念和价值观，其最终目标是自动驾驶系统作为AI驾驶员，能够替代人类实现完全“无人驾驶”——或许这一行业并不存在100%的安全，但这并不妨碍自动驾驶技术朝着100%安全的目标去不断发展与完善。而为了达到这一目的，自动驾驶技术就需要在感知、算法、算力三大根源层面进行不断升级，既要做到完善，也要做到冗余，以最终达到对人类的完全替代。

根据白皮书研究显示，对于自动驾驶的安全技术保证，大概可以从以下四个方面来保证。

在感知层面，环境感知是自动驾驶的前提条件。环境感知系统融合激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器的优势，实现车身周围360°视距，在复杂变化的交通环境中稳定检测并跟踪交通者的行为和速度朝向等信息，为决策规划模块提供场景理解信息。

感知算法采用多传感器融合或多摄像头融合的框架，并基于深度神经网络及海量的自动驾驶数据，以更准确识别出障碍物类型、并稳定跟踪障碍物行为，为下游决策模块提供稳定的感知能力。在目前主流的两种融合方案中，基于多传感器融合方案的感知系统是最受欢迎的选择，其可通过异源感知通路形成冗余，为自动驾驶系统提供高容错能力，从而提升系统安全。

具体谈到感知系统的优势时，我们可以与人类进行比较。人类的感知只要依靠大脑通过双眼获取的视觉信息，而双眼的视距仅有120°，不仅中心像素远高于边缘像素，也会受到黑夜、大雾等环境影响，在人类驾驶时很难对环境获得全维感知；而采用多传感器融合方案的感知系统则能够降低这些影响，并通过感知技术的不断进步，最终将其彻底抵消。这也是为何国内自动驾驶企业都选择多传感器技术路线的原因，这一点我们在下面再讲。

在算法层面，算法是自动驾驶技术的大脑，而基于算法的感知、预测、决策和执行动作都将直接影响车辆自动驾驶的能力和效果。算法以“安全第一”为原则，并基于交通安全规范与共识规则，能够为车辆规划出安全、高效、舒适的行驶路径和轨迹——这同样是一个颇具前瞻性的功能，仅在车辆通过红绿灯左转的这一场景下，成熟的算法系统就能为车辆的车速、行驶轨迹、转向角度等进行合理规划与控制，确保车辆能够以让乘客感到舒适的速度与侧倾的前提下，自然地并入左转后的同向车流中，并且保证不压线、不事故。

为了实现这一理想化的功能，我们就必须提升算法的泛化能力，具体则要通过应用数据挖掘和深度学习算法来实现智能规划驾驶行为。这其中既有常规场景下，基于海量测试数据训练的深度学习模型，在常规驾驶场景下保证自动驾驶车辆安全高效平稳的通行；也有一套安全算法层，针对各种典型危险场景设计了一系列安全驾驶策略，保证自动驾驶车辆在任何场景下都能做出安全的驾驶行为。

随着自动驾驶的道路测试数据越来越多，积累大量的极端场景的数据，自动驾驶核心算法通过数据驱动的深度学习算法模型，持续不断进化成提前预判、安全谨慎驾驶的“老司机”。

算力层面，为了服务算法不断提升的泛化能力，终端搭载的芯片算力也必须进行不断升级。目前市场普遍认为，只有算力留出更多冗余，才能够为“硬件预埋、OTA升级”的后续需求提供更多空间，但与此同时，在“软件定义汽车”的理念成为行业共识的背景下，整车厂对于更高算力、更高吞吐量、更低延时以及低功耗的SoC芯片需求愈加紧迫——对此，有媒体曾指出，芯片和算法的协同进化不应该是捆绑关系，而是芯片赋予算法更多的自由度，解放算法实现时的牵绊。如果芯片本身算力不足、开放度不高，芯片与算法的协同只能起到削足适履的效果。这意味着自动驾驶技术真正所需求的，应该以大算力、高兼容性为基础，同时提供开放、灵活的开发环境，尽量减少算法适配芯片的时间与成本的SoC芯片。

显而易见的是，伴随着越来越多车企具备高阶驾驶辅助系统的车型量产下线，自动驾驶的数据量将会发生结构性的改变，其改变不仅仅在于数据量本身指数级的膨胀，由于数据类型的转变，自动驾驶技术会更看重数据传输的带宽与数据搬运的效率。由此，配合5G+V2X技术，建立云端超算中心也将成为算力层面的关键性一步，这种类似“开外挂”似的举措不仅能够为海量测试数据训练的深度学习模型提供算力支持，也能保证云端与终端间的高效协同。

简而言之，感知、算法与算力实际就是将人类驾驶在百年来总结的各项知识、经验与逻辑，翻译成机器能够理解的语言以让机器进行自我学习，在让机器掌握能够模仿、学习人类驾驶逻辑的基础上，再借助比人类更强的感知能力、更快的反应思考速度、更多的参考案例与对各项法律法规的严格遵守能力，让自动驾驶达到并超越人类驾驶，变得足够安全——借助大算力平台与超算中心，自动驾驶技术已经能够算力需求，接下来各大自动驾驶企业要做的应该是以提升多传感器数量＆质量来提供全面甚至冗余的感知数据，再借助算法进行高效的吸收消化，促成自动驾驶技术越发安全。

当然，在这一过程中，采集到的数据应当越多越好，对应的成本也应越低越好，如此才能保证一家自动驾驶安全的竞争力走在行业前列。

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