自动驾驶诞生新名词Autonowashing，你听过吗？
文库划重点：这是研究员Liza Dixon提出的，并在她的论文《The Greenwashing of Vehicle Automation》中进行了解释。对于任何从事自动化或自动驾驶汽车技术的人来说，这都是一个必须要知道的问题。
听说过“Autonowashing”吗？这是最近的新词。这是研究员Liza Dixon提出的，并在她的论文《The Greenwashing of Vehicle Automation》中进行了解释。对于任何从事自动化或自动驾驶汽车技术的人来说，这都是一个必须要知道的问题。Dixon把它定义为：
“对部分或半自主的产品、服务或技术做出未经证实或误导性的声明，歪曲适当程度的人工监督的做法。Autonowashing也可以扩展到完全自治的系统，当系统能力被夸大，超出了在所有条件下能够可靠执行的能力时。Autonowashing使得一些东西看起来比它实际的自治程度更高。”
“Autonowashing的目标是区分和／或提供一个实体的竞争优势，通过使用表面语言来传达与系统的技术能力不一致的系统可靠性级别。自动操作也可能在无意中发生，当一个人不自觉地将有关自动化系统功能的错误信息重复给另一个人时。“Autonowashing”就会被认为是一种虚假信息的形式，从某种意义上说，它是病毒式的。”
Autonowashing是当前自动驾驶技术行业狂热的必然结果，该行业包括许多备受瞩目的、获得大量资金支持的供应商，如Aurora、Cruise、Nvidia、Tesla、Uber和Waymo，它们都参与了一场完全自主的竞赛。
这些公司（Argo AI可能除外）夸大了自己系统的能力，人工智能和机器学习在公共道路和高速公路上的神奇的特性。但他们真正该做的是认真考虑自动配售的概念，并彻底重新思考他们的公关和营销信息。AV技术是改善我们道路和高速公路安全的几十年漫长旅程的一部分；它不是立即结束所有人类痛苦的灵丹妙药。
“整个无人驾驶汽车社区采取的是基础研究，并作出了准备部署的假设。你们错了，他们没有做任何功课。反而做出了错误的决定，认为这项技术比实际情况更接近部署。”
道路安全这样重要的事情怎么会变成一场比赛吗？
DARPA挑战赛
DARPA是美国国防高级研究计划局（DARPA），目前的“无人驾驶”技术商业化竞赛源于一项军事挑战。
在2004年的“大挑战”（Grand Challenge）中，没有人完成这项任务，有人可能会错误地将其解读并得出结论称，自动驾驶汽车将在10年或15年后“得到解决”。谷歌聘请了2005年获胜团队的主要成员，组建了自己的自动驾驶汽车项目（现在的Waymo），数十亿美元的投资涌入，这项技术的商业化竞赛开始了，我们可以快速前进到今天的位置。
然而，似乎没有人停下来思考，完成一个复杂的挑战，可能不会告诉我们任何关于该技术在一个复杂系统中的适用性。
在我看来，未来20年最伟大的拯救生命技术不会是“自动驾驶”，而是基于视觉的驾驶员监控系统（DMS），再加上人类因素科学的应用，使我们成为更安全的驾驶员。美国国防部高级研究计划局（DARPA）的所组织的这项活动初衷并不是应讨好科学家，应该以人为本。
Autonowashing让我患上了MADD［1］（Mothers Against Drunk Driving）
DMS不仅在解决驾驶员分心和疲劳问题上发挥着关键作用，而且在解决醉酒问题上也有积极影响。疲劳和醉驾都可以归为损害范畴，我相信DMS在未来几年减轻酒后驾驶的影响方面发挥着重要作用。驾驶员的人为因素监控的目标是提供可靠的，实时的理解驾驶员的认知状态，因为它适用于大部分事故风险。
我不是鼓吹基于DMS形势下任何形式的“nanny－tech”（保姆科技）——一辆车不能在任何情况下把你出卖给警察。然而，DMS技术显然在检测驾驶员损伤和适应安全系统的相应反应方面发挥了作用。这包括：
1．如果司机被认为有安全问题，就会禁用像GM Super Cruise 或者 Ford Active Drive Assist这种“高速公路辅助”。
2．基于对驾驶员损伤程度的测量，提高自动紧急制动和车道保持系统的灵敏度。
3．如果司机被认为受到了伤害，将使用交通标志识别摄像头的数据激活一个非过载限速器。
4．增加视觉和听觉警报，并利用座椅振动来提示司机停车休息。
《SAFE》和《RIDE》法案都涵盖了强制安装DMS的内容，《驾乘（减少人人驾驶受损）法案》也涵盖了减轻受损驾驶的措施。然而，美国的道路安全政策目前落后于欧洲NCAP等欧洲机构的倡议和最新的欧洲一般安全条例。
Autonowashing并不会带来很大的影响，但Liza Dixon的论文也对交通安全的争论做出了很大的贡献。
［1］ MADD的任务是制止酒后驾驶，帮助打击吸毒驾驶，支持这些暴力犯罪的受害者，防止未成年人饮酒。
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