自动驾驶江湖里的扛把子，关外谷歌独孤求败，关内百度傲视群雄。
谷歌的Waymo无疑是圈子里跑的最快的那一个。10月30日，美国加州车管所DMV正式向Waymo颁发了完全无人驾驶测试牌照，即谷歌的无人车可以合法在美国加州的公开道路上测试没有安全员的无人驾驶汽车，业内第一！10月24日，谷歌宣布在其在美国亚利桑那州投放的无人车开始向乘客收费，率先实现自动驾驶商业化突破，业内第一！10月10日，Waymo宣布旗下自动驾驶汽车实际道路测试里程已经超过1000万英里，业内第一！数个业内第一的加持下，Waymo的估值更是从一年前的750亿美元直接飙升到了1750亿美元，一时风光无两，号令天下莫敢不从。
百度可能是国内最像谷歌的那一个，但跟谷歌的孤傲不同，百度在自动驾驶得圈子里把开放共享、合作共赢玩到了极致。11月1日，百度世界大会上，百度与一汽红旗合作的L4级自动驾驶量产乘用车惊艳亮相，2019年就有望小批量下线示范，2020年开始大批量运营。同时，百度与沃尔沃达成协议共同开发纯电动高度自动驾驶汽车。三个月前的百度AI开发者大会上，百度与苏州金龙合作开发的全球首款L4级量产自动驾驶巴士阿波龙下线。时至今日，百度Apollo的合作伙伴已经达到131家，想在中国大干一场的整车企业似乎都越来越想跟百度交朋友。技术不断突破，产品不断推出，朋友圈不断壮大都给了Robin·李“再赢一次”的底气和信心。
目前，自动驾驶行业的发展重心已经从技术突破逐渐转向商业化落地，谷歌与百度两家公司的竞争和角逐也由单纯的技术对垒转移到了线下商业化运营的各显神通。谷歌Waymo已经在上海自贸区注册子公司，两家公司或许在不久的将来就将在中国展开正面的扳腕厮杀。
图 2 Waymo 已在上海自贸区注册子公司
关于两家公司的比较和讨论历来不缺，但似乎都缺少实锤。自动驾驶安全性评价报告是业内认可，并能直接体现厂商自动驾驶汽车研发进展和安全性准备工作的文件。谷歌和百度都已经分别公开了自己的自动驾驶安全报告，这两份报告也将成为我们再一次比较谷歌和百度最重要的线索和依据。
首先，关于自动驾驶汽车的安全性评价报告，还是不得不提及美国的自动驾驶指导政策。
美国是全球最早在政策和立法上对自动驾驶技术持开放态度的国家，这也直接促进了自动驾驶行业在美国的蓬勃发展，进而奠定了美国在自动驾驶领域的全球领先地位。但自动驾驶技术的兴起和接连出现的无人车事故也引发了社会对于这项技术是否安全的热烈讨论。
美国政府一方面乐于看到自动驾驶技术在本土的落地开花，另一方面又要想办法解决社会争议，为自动驾驶技术更大范围的应用普及铺平道路，联邦政府也在尝试制定一个统一的自动驾驶指导框架，为各州市的政策法规制定者和自动驾驶研发单位提供更具参考价值的解决方案，美国交通部联合美国高速公路安全管理局NHTSA出台了一系列美国自动驾驶汽车指导政策。
前美国运输部长Anthony R. Foxx谈及促使联邦自动驾驶汽车指引政策出台的三点原因：（1）自动驾驶技术的崛起不可避免，是发展的必然方向；（2）将关于自动驾驶技术的知识和想法在早期编入政策，将能更好的提升交通安全效果；（3）随着技术的发展，“不知道”将会变成“知道”，政策的推出不计划对高度自动驾驶汽车做任何的定论，只是希望在政策中明确未来所做一些行政行为的指导思想和基本框架。
图 3 美国交通部发布的自动驾驶汽车指导政策AV1.0、AV2.0、AV3.0
2016年9月，第一份自动驾驶汽车指导政策AV1.0——《联邦自动驾驶汽车政策》火热出炉，其核心内容就是美国高速公路安全管理局将要求厂商和其他机构提供安全性评价报告，并同时提出15项安全评估标准，包含了自动驾驶汽车设计、开发、测试和部署运营的各个方面。
2017年9月，美国交通运输部部长赵小兰签发了AV2.0版本——《自动驾驶系统2.0：安全愿景》。新版本进一步精简了内容，简化了流程，降低了门槛。对于自动驾驶汽车安全性评价报告的强制要求变为自愿性发布，原AV1.0版本中的15项安全评估标准也缩减为12项。
2018年10月，美国交通部发布了AV3.0——《准备迎接交通未来：自动驾驶汽车3.0》。作为AV2.0的升级版，在鼓励无人驾驶汽车技术创新方面显得更加激进，包括认为自动驾驶系统也是驾驶员，允许企业开发没有方向盘、脚踏板、后视镜的自动驾驶车型，取消了奥巴马时代指定的10大自动驾驶汽车试验场等等。安全性方面，AV3.0仅在AV2.0的基础上增加了商用车监控。
图 4 三版自动驾驶指导政策中安全标准对比
AV2.0中的12项安全标准要素也成为了后来自动驾驶厂商发布安全性评价报告最主要的对标和参照。截止目前，行业内一共发布了7份具备自动驾驶汽车安全性评价性质的报告，分别来自谷歌Waymo、通用、福特、百度、Nuro、英伟达和Uber。
显然，目前发布的自动驾驶安全性评价报告很难让所有人满意，Consumer Watchdog集团的隐私和技术项目主管约翰·辛普森就认为目前这些报告更像是营销手册，而不是真正意义上的安全报告。
图 5 截至目前的7份自动驾驶安全性评价报告
谷歌Waymo
关键词：完全无人驾驶、全流程安全设计、350万英里公开道路测试
2017年10月，谷歌Waymo发布了《Waymo Safety Report：On the Road to Fully Self-Driving》，成为行业内第一份自动驾驶汽车安全性评估报告，同时也直接影响了美国交通部发布的AV2.0的政策框架，可能也是在内容上最接近AV2.0要求的自动驾驶汽车安全性评估报告。
这份长达43页的安全评估报告，直接将目标定在了特定地理区域和特定条件下的完全自动驾驶（L4级别自动驾驶），不遑多让自己在自动驾驶领域的领头羊和老大哥地位，而报告开篇第一句话——“作为第一家在公共道路上完成自动驾驶的公司，Waymo一切都得自己来”更是透着强烈的骄傲感。
由于是业内第一份对外公开的报告，Waymo还在中间穿插了大量现在看起来更像是科普性质的内容和章节，如自动驾驶汽车如何工作和配置、高精地图如何创建等等。这也符合美国交通部希望通过厂商自愿公开安全评估报告，来让公众接受和了解自动驾驶汽车的初衷。
图 6 谷歌Waymo无人车传感器搭载方案
第三章自动驾驶车辆测试和认证方法是该报告的核心内容。详细阐述了Waymo如何通过一系列的测试流程来确保其无人驾驶车辆的可靠和安全：
三大子系统（车辆、硬件、软件）都经过了严格的测试。车辆是由2017年款的克莱斯勒Pacifica混合动力Minivan改装的，加入了自动驾驶系统，改装车辆通过菲亚特克莱斯勒的认证，符合联邦机动车辆安全标准；Waymo自己研发的自动驾驶系统硬件与改装车辆进行整合，在FCA测试的基础上，Waymo还对这些硬件进行了数千次额外的测试；自动驾驶软件的各个组件，包括感知、行为预测、规划，以及整个软件都经历了严格的测试，软件的每一次更新都会经历模拟测试、封闭路段测试和公开道路测试。
完整集成的自动驾驶汽车测试，包括封闭道路的防撞测试、可靠性和耐久性测试，配备测试安全员的公开道路测试。2017年安全报告发布之时，Waymo的自动驾驶车辆已经完成了超过350万英里的实际道路测试。最近公布的结果，这一数字已经超过了1000万英里。
图 7 谷歌Waymo无人驾驶累计测试里程已经超过1000万英里
Waymo用这份安全报告宣告自己江湖地位的同时，也是对八年多自动驾驶汽车研究工作的全面总结。从报告来看，Waymo在项目之初就试图把控自动驾驶系统研发、设计、制造、集成、测试和运营的全部流程，从而能够在真正意义上践行每一个系统层级、每一个开发阶段都实现安全设计的理念。这种“全面且稳健的安全设计理念”仍然值得Waymo身后的追赶者借鉴和学习。
图 8 谷歌Waymo安全报告《On the Road to Fully Self-Dring》
百度Apollo
关键词：L3自动驾驶产品APC、安全设计、安全运行、MOBILEYE RSS
百度于2018年7月发布《Apollo Pilot Safety Report》。虽然也是冠以“Safety Report”，但百度的报告并未完全迎合美国指导政策中的相关要求，更多考虑了中国市场和用户的接受程度。报告的主角是Apollo Pilot for Passenger Car（简称APC），百度对APC的定义是中国首个L3级自动驾驶产品。APC将在2020年量产上市，优先适用于高速自动驾驶系统、城市交通拥堵辅助系统、自动泊车系统三大高频场景。
图 9 百度Apollo Pilot for Passenger Car，中国首个L3级自动驾驶产品
百度的安全报告距离谷歌Waymo安全报告的发布已经过了大半年的时间。L3级自动驾驶这样的定位反而显得有些娇羞，毕竟从Apollo 3.0的发布来看，百度应该也是掌握了限定场景L4级自动驾驶的相关技术。但从2020年计划量产的角度，又足见百度试图加速推动自动驾驶商业化的野心。
在完成对APC产品的定义之后，百度用长达60多页的篇幅详细阐述了“安全设计”和“安全运行”两大方面。从篇幅的编排来看，安全设计是这份报告的重点内容，而安全设计主要针对车辆和自动驾驶系统本身，包括操作安全（车内系统），环境安全（车外系统），行为安全和功能安全。
但值得玩味的是，在报告的开篇，百度就提出了自动驾驶整体安全框架，并附道“在这个安全框架里，我们秉持‘正确的驾驶习惯是最好的安全的理念’。我们认为好的习惯胜过任何安全设计”。百度在提出这样的安全框架和核心理念之时，很大程度上似乎仍然将需要接管的L3级自动驾驶系统的安全寄托于人类驾驶员。
图 10 APC自动驾驶整体安全框架
安全设计相关的四章内容，基本能够帮助我们理解百度在L3级自动驾驶方面的技术路径选择和对于安全问题的考量:
1.人机交互系统。报告很详细的给出了APC的HMI的设计方案，包括共享全面屏、环绕氛围灯、智能方向盘和体感座椅等。在功能设计上，还考虑到用户接触自动驾驶HMI可能经历的两个阶段：探索期和成熟期。探索期需要HMI系统为初次使用APC的用户推送车辆重要信息，同时APC默认采用偏保守的驾驶策略，让用户建立对自动驾驶系统的信任感；而在成熟期，HMI会加强精准的预先提示。
2.接管机制。由于APC是L3级自动驾驶，还是需要驾驶人员在ODD边界以外接管驾驶。百度提出的目标是在自动驾驶95%以上的时间里，不对用户做接管准备的强制要求，同时在即将超出ODD边界时，给用户预留至少10秒接管时间。基于这一目标，百度设定了不同情况下的接管机制，包括预判类的正常接管和非预判类的自动安全操作，另外百度针对驾驶员异常的情况，APC还专门设计了“特别关怀安全停车”功能。
3.环境感知系统。百度在报告中的描述是实时感知+预先感知+生态感知，换句话说，就是传感器系统+高精地图+车联网。百度APC的传感器系统，并没有搭载激光雷达，而是选择了偏视觉的方案。目前来看，2020年之前业内提供低成本、可量产、车规级的激光雷达产品仍存在巨大不确定性，对于急于实现自动驾驶量产的百度来说，这样的方案选择也在情理之中。
- 驾驶决策DPS。DPS系统是APC安全设计中相当核心的部分。但在面向2020年实现APC量产这一目标时，百度在驾驶策略方面的步伐则显得有些拘谨和保守，全面性和可解释性这两大目标更多也是出于监管和法律的考虑。因此我们看到百度的DPS中影响安全的Basic部分舍弃了机器学习，更多采用的是基于模型和规则的策略，只在提升舒适性和经济性的Advanced DPS中引入机器学习。
图 11 百度APC DPS系统设计框架
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百度还试图给自己的驾驶策略加上双保险，请来了业内老司机Mobileye保驾护航，将Mobileye的自动驾驶责任敏感安全模型RSS融合应用在了APC的安全模型中。RSS简单来说就是将车辆安全驾驶行为定义成了一整套数学公式，嵌套在决策层和执行层之间，车辆决策系统发出的指令必须还得经过RSS的认可才可执行。虽然APC引入Mobileye RSS是出于更加安全的考量，但这种策略性的割舍和战略性的引入倒显得“百度大脑”这回有点不太自信。
- 百度生态。生态是在这份安全报告中反复提及的概念，也是百度构建Apollo自动驾驶平台的核心价值和优势。基于百度地图和Apollo数亿的日活用户，百度可以轻松实现道路级的生态感知，交通数据收集和上传，驾驶策略的优化，高精地图的分钟级更新等等。
客观的说，百度的安全报告在技术层面并没有展现出太多令人兴奋的内容，并且对于一些具体的技术细节也未作更深入的展开，但如果从2020年计划量产的角度出发，百度的选择和内容上的编排也无可厚非，毕竟安全报告不是技术前瞻分析报告，让消费者接受认同APC是可靠的、安全的才是百度最想踏出的那坚实一步。
图 12 百度Apollo安全报告《Apollo Pilot Safety Report》**
