本文摘要：7月16日，Uber公布了业界第一个“安全性案例”，这是一个研发无人驾驶车辆的标准化安全性框架，该框架涵括了自动驾驶系统测试以及功能安全性等在内的多个安全性环节，通过拉链框架图的形式展现Uber在车辆安全性测试上的细节。目前，世界各地的监管机构，技术开发人员和行业标准制订机构早已积极开展了一系列的方法来确保自动驾驶车辆安全性。 然而，无人驾驶技术的复杂性和整个行业所用于的开发方法各异，造成目前仍没一个标准或测试协助公众理解企业如何解决问题车辆的安全性问题。

7月16日，Uber公布了业界第一个“安全性案例”，这是一个研发无人驾驶车辆的标准化安全性框架，该框架涵括了自动驾驶系统测试以及功能安全性等在内的多个安全性环节，通过拉链框架图的形式展现Uber在车辆安全性测试上的细节。目前，世界各地的监管机构，技术开发人员和行业标准制订机构早已积极开展了一系列的方法来确保自动驾驶车辆安全性。

然而，无人驾驶技术的复杂性和整个行业所用于的开发方法各异，造成目前仍没一个标准或测试协助公众理解企业如何解决问题车辆的安全性问题。在安全性方面碰过壁的Uber，近两年仍然期望在无人车安全性方面重回公众的信任。去年，他们公布了强迫安全性自我评估，明确提出了五个安全性原则：通晓（Proficient）、过热安全性（Fail－Safe）、不断更新（ContinuouslyImproving）、弹性（Resilient）、有一点信赖（Trustworthy）。环绕这五项原则，7月16日，Uber自称为公布了业界第一个“安全性案例”，这是一个研发安全性无人驾驶车辆的标准化框架，该框架涵括了自动驾驶系统测试以及功能安全性等在内的拉链步骤图，页面可以看见Uber在车辆安全性测试上的步骤及细节。

Proficient是指车辆在没硬件和软件故障的情况下可以确保充足的安全性，这必须无人车在研发过程、车辆运营测试过程、操作过程以及法律约束等方面有充足的安全性。在研发过程中，首先要设计好车辆不具备的功能以及操作者域，然后在系统、硬件、软件、功能安全性、质量设计上创建工程生产标准，并更进一步测试人组单元、子系统和整个系统的功能。

在任务专家对车辆现实道路下测试，车辆渐渐构建了通晓。除了要证明车辆在长时间状态下的安全性，还要确保在遇上故障后系统也能作出大于风险的处置，这就是Fail－Safe。

通过设计校验和故障检测系统，可以减低车辆的安全性风险，同时也要展开充足多的容错系统的数据训练，不断改进（ContinuouslyImproving）任何有可能影响自动驾驶车辆安全性的异常情况，并通过必要修正和采行预防措施，评估和解决问题车辆的安全性问题。在一些合理可意识到的误解以及不可避免的事件情况下，自动驾驶可采行弹性（Resilient）安全性方式，最后研发出有有一点信任的车辆。Uber公布的这份安全性框架，好比局限于硬件、软件、测试、仿真、或人工训练等独立国家的模块，而是一个更大的安全性决策树，可以十分直观地看见在研发自动驾驶汽车时所要考虑到的安全性问题，Uber敦促行业内人士积极参与评价该安全性框架，期望在更加多人的完备下最后沦为行业标准。

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