原標題：解讀 Mobileye 的 RSS 模型，對自動駕駛有什么意義？

一提到 Mobileye，大多數(shù)人的第一反應是基于視覺方案的 ADAS 以及自動駕駛方案的芯片及算法供應商。 在被 Intel 收購之后，雙方的聯(lián)盟也成為了自動駕駛領域的一大陣營。

事實上，除了視覺相關的技術之外，Mobileye 還希望通過別的一些手段來使得自動駕駛能夠更加安全、快速落地。他們開發(fā)了一套叫做 RSS（Responsibility Sensitive Safety 責任敏感安全模型）的體系，希望通過建立數(shù)學公式的手段，來使得自動駕駛汽車有能力判斷自身的安全狀態(tài)，從而盡可能避免事故的發(fā)生。

在 IEEE 智能車大會上，GeekCar 和英特爾無人駕駛解決方案首席工程師兼首席系統(tǒng)架構師 Jack Weast 聊了聊，從他那里，我也知道了 Intel 以及 Mobileye 對于 RSS 模型的一些詳細信息。

什么是 RSS 模型？

要搞清楚 RSS 模型有什么用，首先得明白它是什么。

從本質上來看，RSS 模型是一整套數(shù)學公式，將人類對于安全駕駛的理念和概念轉化成為數(shù)學公式和計算方式，用來界定什么樣的駕駛行為才是安全的駕駛。

Jack Weast 告訴我，他們認為人類的駕駛雖然有很多問題，但潛意識里對安全有很強的意識。例如開車時候要和前車保持安全距離、并線的時候要留出足夠的空檔、有人加塞的時候要減速等等。這樣的安全意識是人類的本能并且非常有效，基本上可以保障各種駕駛情況下的安全性。

因此，RSS 模型希望把這樣的本能變化成一套嚴謹?shù)墓剿惴?，來指?AI 的決策算法在特定場景下做出合理安全的判斷。

在定義 RSS 模型的時候，有兩個原則必須要遵守：

1. 自動駕駛汽車絕對不可以因為自身的原因引發(fā)碰撞或者事故；

2. 當別的車輛造成潛在風險、并且可能會產生交通事故的時候，自動駕駛汽車應采取怎樣恰當?shù)膽獙Ψ绞?，來避免可能發(fā)生的交通事故。

在實際建立模型的時候，RSS 模型通過四條形式化的規(guī)則，來確保車輛在自動駕駛狀態(tài)下能夠保證安全以及避免成為制造車禍的一方：

1. 和前車保持安全距離；

2. 給側邊的人或車留下足夠的反應時間和空間；

3. 在堵車的時候更謹慎；

4. 要合理使用路權（路權的使用應優(yōu)先考慮安全）。

在不久前，Mobileye 發(fā)布的一份官方報告中，他們例舉了 37 種可能發(fā)生事故的場景，包括了車輛并行狀態(tài)的安全間距、安全并線的間距、避免追尾的最小安全距離、路邊有行人闖入機動車道時的安全車速等等。

從官方給出的數(shù)據(jù)來看，這 37 種狀況基本覆蓋了 99.4%的車禍可能性，也說明 RSS 模型目前已經達到了一個相當健全可用的狀態(tài)。當然，RSS 模型肯定還沒有覆蓋所有意外的可能性，還需要 Intel 以及 Mobileye 不斷去完善。

以下是部分官方列舉的場景：

RSS 模型的意義在哪？

要搞清楚這個問題，首先得明白 RSS 模型和自動駕駛系統(tǒng)的關系。

從一般認知來看，自動駕駛可以分為感知——決策——執(zhí)行三個步驟。其中感知主要依靠包括車身傳感器、高精地圖等部分來實現(xiàn)；在決策層面，更多是依賴一套經過 AI 訓練的算法來判斷當前狀況下，車輛應該做出什么反應；最后通過包括控制轉向、剎車、加速等各種動作的車身電子部件實現(xiàn)對應操作。

而 Mobileye 在創(chuàng)建 RSS 模型的時候，則是把 RSS 定位在決策之后、執(zhí)行之前。

Jack Weast 告訴我，RSS 模型本質是一套科學的算法，是在車輛本身通過 AI 算法做出判斷之后，把這個指令輸入到 RSS 的模型中，來驗證對應的結果。用他的話來說，RSS 模型就是決策算法的「安全封條」。

比如說，如果決策算法在某個狀態(tài)下做出了剎車的判斷，那么這個判斷就會輸入到 RSS 模型中，得出剎車操作是否能在當前狀況下保證車輛的安全。

如果結果顯示安全，那么這個命令會直接執(zhí)行；如果結果顯示有危險，那么 RSS 模型會把這個指令返回到決策算法，進行二次決策直到得到最安全的結果。

用下面這張圖簡單說明 RSS 模型和決策算法以及執(zhí)行的關系：

由于決策算法是通過不斷學習各種狀況，來使得算法能夠判斷出各種場景下做出對應的決策，本質上還是一個概率學的問題。因此，人工智能算法還不能 100%保證做出決策的安全，特別是隨著路況、車輛性能、傳感器配置等各種外界因素的影響，現(xiàn)階段下很容易做出不夠正確的判斷。

另外， Jack Weast 在演講中還談到過這樣的數(shù)據(jù)，目前人類駕駛的事故概率是 10^-6 ，無人駕駛要達到 10^-9 的事故率，也就是目前航空業(yè)的安全水平才會被外界所廣泛認可。要實現(xiàn)這樣的安全水準，大概需要 30 億英里的里程來訓練算法。而目前數(shù)據(jù)量最大的谷歌累積里程也就是百萬級，遠遠達不到數(shù)據(jù)量。因此，這樣的方式在很大程度上限制自動駕駛的發(fā)展速度。

在這個前提下，RSS 模型的介入就有了很大意義。RSS 模型屬于一個嚴謹?shù)臄?shù)學算法，通過控制某個特定狀況下，外界包括道路限速、車速、距離、天氣等等各種可能存在的變量，來計算出明確的結論，指導人工智能算法像真實人類一樣進行安全判斷。從官方給出的數(shù)據(jù)來看，大約只需要 10^5 量級的自動駕駛里程數(shù)據(jù)，就可以保證 RSS 模型實現(xiàn) 10^-9 的事故率。

從這個角度看，RSS 模型對于自動駕駛的普及有著很重大的意義。

開放是關鍵

在采訪中，Jack Weast 和我強調最多的就是 RSS 模型是一個開放的體系，希望能夠幫助所有自動駕駛的參與者，使得整個行業(yè)快速發(fā)展。

他們也不會因為自身是自動駕駛方案的供應商之一，而限制 RSS 模型應用的軟硬件方案。事實上，行業(yè)的快速落地也會使得 Intel 和 Mobileye 在自動駕駛領域商業(yè)模式更快的建立，這也是他們極力推行 RSS 模型的原因之一。

為了能夠讓更多的參與者使用 RSS 模型，Intel 和 Mobileye 選擇將 RSS 模型進行開源，提供一套透明的框架，使得任何參與者能夠直觀的看到 RSS 模型的原理以及效果。這樣一來，能夠最大程度的降低主機廠、自動駕駛企業(yè)、監(jiān)管部門等參與者的質疑。

我們能夠見到 Intel 以及 Mobileye 的努力，但背后的挑戰(zhàn)依然存在。

RSS 模型在建立之初，就希望能夠全球范圍內通用的自動駕駛驗證模型，加速產業(yè)落地。從歷史來看，Intel 在 USB 以及 PCI 協(xié)議的制定上，都有過類似開源的行為。但考慮到自動駕駛受到車輛本身性能配置、傳感器能力、道路狀況等一些可控以及不可控因素的影響很大，因此開源的模型需要面對更大的挑戰(zhàn)。當更多的人使用這套模型，背后意味著更大的責任和更高的安全性要求。

另外，自動駕駛行業(yè)還處在起步階段，大家對于數(shù)據(jù)的敏感程度還很高，如何取得信任依然是很大的挑戰(zhàn)。

Jack Weast 表示，RSS 模型在每個地區(qū)都需要和主機廠、自動駕駛企業(yè)以及政策制定者等合作，才能滿足特定地區(qū)不同法規(guī)、駕駛習慣下的安全需求，從而建立更嚴謹?shù)陌踩Ｐ?。目前，他們已經通過自建車隊等方式，來逐漸完善 RSS 模型。在國內，他們也在通過寶馬的車型進行測試。

總之，自動駕駛的應用絕對是一個復雜而艱巨的過程。而作為消費者，我很樂于見到這類能加快自動駕駛落地的技術被開發(fā)應用。

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