說起《速度與激情》系列

大家第一時間想到的是劇中出現的炫酷車技

還是他的經典臺詞“For Family”呢？

看過“速9”之后

說實話我對“速10”有些擔憂

畢竟開著跑車上太空都能被他們想出來

這天都上了，“速10”不得來個地心探險

開著鉆探機入個地試試？

事實還真沒有

他們只是坐著被遠程劫持的卡車

載著炸彈去炸梵蒂岡和Aldeadávila大壩了

……

正因如此，看過“速10”之后

除去被眼花繚亂的壯觀場景深深折服的同時

我也對未來駕駛多了一些隱憂

遠程操控：車也會被“黑”？

最讓人的擔憂的

是黑客把我們的汽車

變成小朋友手中的遙控賽車

在數字化時代下

人們利用5G高帶寬、低延時的特性

隔著屏幕就能獲得對車輛的遠程控制能力

如果黑客入侵車輛系統(tǒng)

可以通過WiFi、藍牙以及自動駕駛的云端數據

從而取得車輛的控制權

在看到電影中但丁黑進了卡車的駕駛程序

準備炸梵蒂岡的場景后

我開始對自動駕駛的數據以及網絡安全充滿擔憂

感知系統(tǒng)：不夠清明的雙眼

即使普通人難以遇到電影中的黑客危機

但自動駕駛的硬件也會讓人憂心

比如在雨、雪等惡劣天氣里

許多基于視覺的感知系統(tǒng)

包括雷達和攝像頭

在雨、雪等惡略天氣中也常會出現感知失靈的情況

導致車禍的發(fā)生

感知系統(tǒng)作為車輛自動駕駛系統(tǒng)中的關鍵系統(tǒng)

卻是引發(fā)多起自動駕駛交通事故的主要因素

對抗攻擊：自動駕駛的隱憂

自動駕駛應用的種種識別算法

對于大家來說相對陌生

但你一定聽說過特斯拉車主的“見鬼梗”

駕駛特斯拉在墓地周邊時

感知系統(tǒng)會通過雷達成像提醒車主周圍都是“人”

感知系統(tǒng)的識別算法

與人眼理解世界的邏輯不同

圖像上的小小改變

就可能對算法的識別能力形成“攻擊”

一點不起眼的污漬

一張小小的貼紙

都可能讓自動駕駛汽車“指墓為人”

更可怕的，是有可能造成

指示牌文字識別錯誤

以及在高速駕駛中無法識別遠處障礙物等

如果因為識別失誤

直接撞上障礙物

不僅自動駕駛汽車能夠“見鬼”

也能讓車主“見鬼”

面向未來，自動駕駛路在何方？

在自動駕駛的級別界定中

L2過度至L3可以稱之為自動駕駛系統(tǒng)的分水嶺

它代表著駕駛主體從人轉為駕駛系統(tǒng)的過程

然而駕駛主體的轉移也會引出一個非常重要的問題

自動駕駛事故的法律責任如何判定

目前我國也只是在某些城市的特定道路上

進行自動駕駛車輛的試點

相關法律還未發(fā)布

這也在一定程度上延緩了國內自動駕駛系統(tǒng)的發(fā)展

防止入侵，提升系統(tǒng)安全

面對自動駕駛系統(tǒng)入侵

廠商們在車輛生產時

就需要對車輛的基礎設施中加入安全能力

比如數據安全加密、通訊信道加密

以及加入車輛入侵檢測系統(tǒng)

并且在云端對系統(tǒng)持續(xù)進行安全升級

交叉印證，擦亮雙眼

面對極端天氣等情況造成的感知系統(tǒng)失靈

目前通過遠紅外攝像頭、毫米波雷達、聲納

等多傳感器融合感知

在感知層面進行交叉印證

是解決這類情況比較有效的方式

模型升級，算法加持

如今AI發(fā)展如此迅猛

自動駕駛系統(tǒng)更需要緊跟人工智能發(fā)展脈搏

不斷在算法、數據層面助力模型升級

從而提升自動駕駛系統(tǒng)的主動安全能力

法理與技術并行

前一段時間就由于生成式AI的發(fā)展速度與倫理問題

以及法律規(guī)范的發(fā)展速度無法對等

導致許多AI領域的專家呼吁

所有AI實驗室停止訓練

比GPT-4更加強大的AI系統(tǒng)至少六個月

自動駕駛系統(tǒng)的發(fā)展也是一樣

在技術研發(fā)的同時

我們更要加強對相關法律

以及社會層面問題的同步研究

才能確保技術在安全的范圍內發(fā)展

伴隨著以人工智能為代表的科技高速發(fā)展

以及人們對未來駕駛的無限憧憬

我們未來的駕駛方式只會更加多樣

充滿了駕駛的速度與激情

但駕駛安全則是我們永恒的命題