全球最著名的决策咨询公司--兰德咨询发布了关于自动驾驶汽车（AV）安全的最新报告，报告提供了现在的自动驾驶汽车亟需的安全评估体系，尤其是道路已经成为一个实验室，人类司机、乘客和行人被迫参与自动驾驶汽车测试的情况。

　　兰德咨询认为，现在人类司机、乘客和行人被迫参与到这项“未经他们同意但不能选择退出的项目--自动驾驶汽车测试”，这一现实产生的自动驾驶汽车与人类的冲突，如Uber自动驾驶测试车的致命事故，将会影响公众对自动驾驶技术的态度。

　　兰德咨询的报告，旨在提供评估自动驾驶汽车安全性的测量标准体系，供公司、政策制定者和公众广泛使用。需要的朋友可以找文末彩蛋，获取报告英文版，仅供学习使用，请勿用于商业用途。下面是关于这份报告的内容。

　　Uber事故前赞助的报告

　　Uber自动驾驶测试车辆在亚利桑那州的致命事故，就引起了公众对自动驾驶技术的安全担忧。值得一提的是，这份报告是Uber在事故发生前赞助兰德咨询研究的结果。

　　但兰德咨询是一家非营利性机构，希望通过研究和分析帮助改善政策和决策，并且强调，兰德咨询的报告并不一定反映其研究客户和赞助商的意见。同时，该报告是为Uber自动驾驶部门提供的，是兰德咨询研究报告系列的一部分。

　　Uber的系统安全负责人NoahZych表示，亚利桑那州的死亡导致公司“深刻反思我们在这一点上取得了什么，以及我们可以对我们的开发方法做出哪些改进。”

　　Zych说，公司员工感到“有责任和义务尽可能广泛地分享从中学到的经验教训，这样我们就可以帮助推动每个人前进，并希望能够防止这类事件发生，而不仅仅是为了我们自己，而是为了所有人。”

　　自动驾驶需要安全标准

　　报告作者指出，技术开发人员认为，这是短期必须接受的不确定风险，以便在长期内获得安全利益。但是，该报告倡导必须更加清晰地沟通风险，并努力降低风险、甚至消除风险。

　　要达到上述目的，需要整个行业就自动驾驶汽车的安全性达成共识。

　　在报告中，兰德咨询的研究人员对自动驾驶汽车的安全性进行了定义，并且提出来相关的评估标准，还明确的关键的概念并阐明了可能进行和传达的各种测量方法。

　　可能测量的事项如下：1、无人驾驶汽车在其自身与汽车前部和侧面之间留出多少空间？2、当传感器被遮挡或视线不好时会如何操作？3、由于其自身的缺点或附近其他人的驾驶不畅，它多久进行超车或踩刹车？等等。

　　报告认为应该有一个明确的“分类法”来描述一辆自动驾驶汽车，可以再“何时、何地和何种情况下”安全运行，让政府和公众之间没有歧义。报告甚至提出，对自动驾驶在无人出租车运营中，只能在某些情况下的想法。

　　报告还提出了一种结构化的方法，来思考如何在自动驾驶汽车演变的不同阶段，也就是L0－L5的不同测试标准。如报告认为，其中一个关键因素是试图定义和评估自动驾驶汽车的“道路技术”，就好像过去评估人类司机一样。

　　自动驾驶数据需要共享

　　互联网时代提示了数据的重要性，而自动驾驶技术同样凸显了数据了重要性，但是，由于竞争因素的存在，自动驾驶公司之间并没有进行披露和数据共享以促进安全，早前美国联邦政府关于数据共享的呼吁并没有效果。

　　报告再次呼吁了公司之间、公司与政府之间要进行此类共享，并且建议要在自动驾驶的各个阶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，将一家公司的模拟或者驾驶场景与其他公司的进行比较。

　　目前，加利福尼亚州的交管部门要求在加州测试的自动驾驶公司，要定期报告自动驾驶汽车在道路行驶的“脱离”次数，就是人类必须从自动驾驶系统中接管车辆控制权的次数，这是极少数情况下自动驾驶技术开发人员被迫透露的数据。

　　报告的主要内容

　　1、自动驾驶汽车没有安全标准

　　本报告将安全定义为消除、最小化或者是管理其对公众的伤害，重点是人，尽可能的包括动物和财产。

　　对公众和政策制定者莱斯或，将自动驾驶汽车的安全性与传统车辆的安全性进行比较具有重要意义，但是对于每种类型的车辆收集的可比数据的广度和深度存在限制。

　　2、报告的提供安全体系

　　该体系显示了在不同阶段（开发，演示和部署）在不同环境（模拟，封闭和有或没有安全驱动程序的公共道路）中进行测量。

　　测量安全性的方法必须有效、可行、可靠且可操作。它们可以领先（即与安全结果相关的驾驶行为的测量）或滞后（即涉及伤害的实际安全结果）。

　　关于行业和公众之间安全的更清晰的沟通对于公众接受自动驾驶至关重要，与安全相关的沟通越一致，信息的内聚性和可理解性就越强。

　　基于报告的建议

　　1、在自动驾驶汽车发展期间，监管机构和公众应该关注公众的安全，而不是发展本身的进展（这是研究者的关注）。

　　2、应该利用示范阶段作为公司外部关于安全的沟通时间（例如，政策制定者或公众）的机会，认识到在没有数亿或更多英里驱动的情况下可以显示的限制，并且存在由于公司之间的差异以及他们使用的技术，目前尚未接受全行业的示范方法。

　　3、在暴露积累之前产生的安全事件足以进行统计学上有意义的比较，应视为案例研究。来自案例研究的信息可以促进整个行业以及政策制定者和公众的广泛学习。

　　4、鉴于跨行业和政府有更广泛的学习潜力，应鼓励建立信息共享协议。它必须精确地纳入措施，格式，背景，频率，治理，数据安全性和其他因素。

　　5、需要一种有助于理解和沟通运营设计领域的通用分类法。指定自动驾驶汽车可在何处，何时以及在何种情况下运行的通用方法将特别能够实现与消费者和监管机构的组织间和组织内通信和通信。它还有助于通过开发和部署来跟踪给定自动驾驶车辆的进展情况，还应包括最小风险条件。

　　6、需要研究如何在系统通过频繁更新演变的环境中测量和传达自动驾驶汽车系统安全性。视听安全措施必须平衡，以反映当前系统的安全水平与最近（可能是非最近的）安全记录。