中国工程院院士、中国汽车工程学会理事长李骏：99％自动驾驶事故源于预期功能安全
中国工程院院士、中国汽车工程学会理事长、清华大学教授李骏
“当前，国内汽车行业对预期功能安全的重视程度远远不够，很多车企也没有自己的安全白皮书。可以说，国内车企的安全策略、安全技术、安全保障、安全文化体系全都没有搭建起来，媒体应该为此大声疾呼！”中国工程院院士、中国汽车工程学会理事长、清华大学教授李骏针对发展预期功能安全（SOTIF）的必要性与挑战，以及未来“中国SOTIF”的解决路径，接受了《中国汽车报》记者专访。
预期功能安全的必要性
李骏首先强调了自动驾驶汽车是为了解决人类驾驶的不安全问题。据NHTSA（美国交通部高速公路安全管理局）统计，美国高速公路上每年死亡约2.5万人，94％是由驾驶员导致的驾驶功能不能奏效造成的。如何解决这一问题？惟一的办法就是进行“方向盘革命”，也就是自动驾驶。
但自动驾驶又会产生新的人类驾驶员所没有的安全问题——Unknown（未知）、Unsafety（不安全），也就引出了一个概念SOTIF。简单来说，预期功能安全强调的是避免因为预期的功能表现局限而导致不合理的风险。也就是说，汽车在所有功能没有失效的情况下，依然发生的驾驶安全问题都归类于SOTIF。自动驾驶汽车引发的安全问题中，99％都来源于预期功能安全。
安全是自动驾驶技术发展的核心。李骏认为：“技术盲目向前发展不是自动驾驶发展的初心，而要把驾驶安全的风险降下来。所以自动驾驶的初衷要回归解决人类出行安全的大问题上来，技术开发的主线是安全。”
特别是智慧城市、智慧交通的建设最终都要落到智能汽车上，才能减少交通拥堵和交通事故等困扰社会的问题，才能衍生出新的产业。“SOTIF是智能网联和自动驾驶落地的关键点，所以眼下最重要的事情就是专注SOTIF，其重要性就相当于要保证电动汽车的电池不能着火一样。”李骏说。
SOTIF有场景差异
李骏分析，但目前行业对于SOTIF还没能找到一个完整的解决方案，甚至还没有一套基础理论，特别是SOTIF在不同国家与地区存在明显差异。自动驾驶汽车和传统汽车的最大区别在于，传统汽车是基于载荷谱和道路谱的输入来设计的机械和电子性能，其中载荷谱和道路谱可以在全世界实现统一，但自动驾驶汽车是基于场景的，场景在各个国家是千差万别，所以会有“中国SOTIF”。
在中国，SOTIF有一些特殊性，城市布局不合理、驾驶行为不规范、交通场景太复杂。自动驾驶安全是建立在必须把驾驶安全放在第一位的基础上，但现实是，很多驾驶者并不把驾驶安全放在首位，特别是不够重视其他车辆或行人的安全，这些都是中国交通环境给SOTIF带来的特殊挑战。
在此背景下，掣肘SOTIF的因素可归结为车内挑战和车外挑战。车内挑战是指自动驾驶车辆自身的感知、定位、规划等技术，还不足以克服Unknown Unsafety，也就是说单车智能水平不一定能应对所有SOTIF挑战。“很多在单车智能领域走在前沿的供应商反映，下一步开发的最大挑战就是SOTIF。”李骏说，应对之策是要提升感知性能和数据收集，持续提升单车智能水平。
车外挑战，意味着有聪明的车，还要有聪明的路，二者相互融合要达成一种平衡。所以当下要大力推进智慧城市、智慧交通、智能汽车融合一体化，因为自动驾驶必须在这样的生态下才能实现。李骏强调，5G、V2X的作用不在于信息娱乐，而是要回归方向盘。应对之策是加强路侧基础设施对车辆的赋能，形成中国特色的基础设施。
解决两大问题迫在眉睫
为了大力发展预期功能安全，今年5月，由李骏担任工作组组长的中国智能网联汽车产业创新联盟智能网联汽车预期功能安全工作组正式成立。他表示，目前最迫切的是解决两个问题，一是把中国的“Unknown”场景库中，特别是最关键的、可能发生重大安全隐患的场景库建立起来；二是把中国的“Unsafety”，也就是不安全的、特别是可能引起重大交通事故以及多车不安全的因素解决掉。这些都要纳入自动驾驶开发流程、国家标准和国家汽车质量认证。与此同时，自动驾驶的出险问题也要纳入SOTIF领域里进行研讨。
李骏指出，既要看到自动驾驶光鲜的一面，也要看到其弱点，即尚存在很多待解的安全问题。我国幅员辽阔，预期安全功能场景众多，“众人拾柴火焰高”，要集合全国汽车行业上下游企业的力量，在政产学研界的共同努力下，才能实现中国智能网联汽车整体安全性能的提升。
“自动驾驶车辆从无到有，从样车到实车的历程已经成为历史。现在我们面临的是自动驾驶车辆安全与否的问题，下一步是提升稳定性，最后是降低价格和成本。”李骏表示，要把自动驾驶汽车变成一个商品，就必须要按照商品的规律去做，这样自动驾驶汽车才有前途。
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