针对上周 Uber 自动驾驶汽车发生的交通致死事件，英特尔在今日发表的一篇冗长的博客文章中作出了严肃的回应。Mobileye 首席执行官 Amnon Shashua 教授讨论了有关自动驾驶汽车技术，以及围绕他的更广泛的现实状况，而不仅仅是透明度：“我认为，现在是时候就纯自动驾驶汽车的安全验证框架展开有意义的讨论了”。
上周的事故中，过街行人 Elaine Herzberg 被 Uber 自动驾驶汽车撞击后身亡。事发时，车子处于自动驾驶模式，这也是美国首例自动驾驶汽车导致的死亡事故。
受这一负面消息影响，很多人担心这项技术尚未做好在公共道路上使用的准备。在博客文章中，Shashua 分享了“一些关于观察感知和安全决策方面的内容”。
尽管高级驾驶辅助系统（ADAS）已经在主动制动等方面得到了普遍的应用，但解释传感器在信息处理上仍面临一定的难题。
Shashua 将这项技术称作未来自动驾驶的一个基本元素：“这是一套 ADAS 中的高精度感知系统，其已经通过数十亿英里的驾驶验证了可以拯救生命”。
最近人工智能领域的发展，比如深度神经网络，已经让很多人认为可以很容易地开发出高度精确的物体检测系统，而计算机视觉专家的十余年经验却被忽略。
这一趋势吸引了许多新参与者，尽管这些技术是有帮助的，但时代遗留下来的识别并关闭成百上千个角落的案例、对数以千万级的数据进行的注释、以及对数十款 ADAS 产品进行具有挑战性的预生产验证测试，仍不应该被略过。
在安全相关的领域，经验是尤其重要的！
Shashua 还谈到了透明度和冗余等话题，针对 Mobieye 此前发布的敏感响应安全模型发表了意见：“决策执行必须符合人类判断的尝试”。
至于冗余，我们来看看 Mobileye 在这方面做了些什么：“为了表明我们真的有做到冗余，我们构建了一套单独的端到端摄像系统、以及一个单独的激光雷达（LIDAR）和纯雷达系统”。
本例中，真正的冗余特指依赖于独立的数据来源系统。即 LIDAR、雷达、摄像头等，而不是将一切糅杂到一起的系统“这样的系统融合对驾驶有利，但不利于安全”。
最后，Shashua 还对 Uber 事故的视频片段进行了简短的分析。他解释道，该公司采用了自家的软件来分析视频，即便视频质量很低，但也应该能够在碰撞发生前 1-2 秒完成识别。
至于 Uber 自动驾驶汽车在撞人前是否已经检测到了 Herzberg 的存在，目前暂不得而知。