这只不过是一个老生常谈的问题，这或许也是一个怪异的现象。在近几年中，自动驾驶的热度仍然居住于高位，不免舆论提到自动驾驶便似一场派对，不仅能协助增加交通事故，也需要建构未来高科技文明，或许自动驾驶带给的就是歌舞升平，祥和盛世。
然而，一旦自动驾驶引起事故时，批评抨击之声有如排山倒海而来，或许又从一个极端南北了另一个极端。自动驾驶汽车到底是更加安全性还是更加危险性？有观点指出不安全性就是耍流氓，也有声音指出新技术带给新问题很长时间，况且由人引起的交通事故堪称高居不出。
那么，当我们在谈自动驾驶汽车安全性时到底该如何看来呢？ ● 安全性是简单的系统工程几经百年的发展，传统汽车工业只不过早已十分成熟期，构成了十分严苛的研发体系。随着汽车的大大发展，安全性的标准也日益苛刻，这其中相当大程度是由于汽车智能化所引发的。对于传统汽车来说，一辆汽车在研发、生产、用于等各个环节都会经过了一系列的安全性测试，其安全性标准也是十分完备的。
一辆不怎么智能的汽车要确保安全是比较较为更容易的，只要确保机械层面的可靠性和稳定性就基本能确保安全性。但随着汽车电子/电气系统的数量大大减少，安全性挑战就显得更加大，因为电荷的多少都有点智能。有的豪华轿车上一般都有几十个甚至上百个ECU（电子掌控单元），其中制动器系统、发动机控制系统、气囊系统等等都是与安全性涉及的系统。那么对于汽车开发者来说，首先这些系统认同是无法经常出现故障，但一旦系统经常出现故障时必需要让汽车需要确保安全性驾驶员，这乃是汽车的功能安全性。
目前，行业内广泛接纳的就是道路车辆功能安全性标准ISO 26262（ASIL有四个等级，分别为A、B、C、D，A是低于的等级，D是最低的等级）。这套标准体系于2011年发售，其目的就是为了符合汽车电子/电气系统的数量大大减少的情况下的功能安全性设计。与传统汽车比起，自动驾驶汽车系统更为简单，无论在感官还是决策规划等层面都再次发生了质的转变，这也使自动驾驶汽车面对着新的安全性挑战。因此，自动驾驶汽车早已打破了传统汽车所遵循的ISO 26262的功能安全性标准的范畴，还包括了其他安全性概念，比如信息安全等。
中国软件评测中心智能网联成汽车测试实验室专家指出，自动驾驶汽车安全性只不过最少有三个层面：驾驶员不道德安全性、功能安全性和信息安全。这三个层面都有所重合，但也各有所注重。驾驶员不道德安全性，主要是自动驾驶的能力能否符合驾驶员任务的市场需求，特别是在是在危险性条件下；功能安全性，侧重于系统随机故障下能无法确保理应的驾驶员能力；信息安全，则是系统否需要不不受外界侵略的影响。
从企业的角度来看，也建构起了比较完备的安全性标准体系。例如，Waymo的自动驾驶安全性计划就覆盖面积了5个安全性领域。
不道德安全性，同人类驾驶员一样，要遵从交规；功能安全性，系统故障时要确保安全运营；撞击安全性，再次发生撞击时要维护乘客安全性；运营安全性，乘客与车辆交互时，要保证乘客安全性舒适度的体验；非撞击安全性，物理角度的人车交互，比如电气系统和传感器无法对人造成危害。● 自动驾驶汽车的安全性威胁就自动驾驶来说，有所不同的对象对于安全性也具有有所不同的解读。
比如，在电气工程师眼里，自动驾驶汽车安全性就是功能安全性，出有故障了怎么让车还能安全性驾驶员；在程序猿眼里，安全性就是怎么让汽车跟黑客博弈论；对于普通用户来说，安全性就变得更为隐晦，就是什么事都无法有。就当下而言，最不受注目的只不过还是自动驾驶汽车的功能安全性。
禾多科技创始人兼任CEO倪凯指出，对于自动驾驶而言，最重要的是功能安全性，信息安全虽然与自动驾驶涉及，但不只针对自动驾驶。道路车辆功能安全性标准ISO 26262主要是针对系统故障/过热所造成的问题，但对于自动驾驶来说即使系统不经常出现故障，也不会因为环境因素（还包括其他车辆出现意外）等不确定性而带给新的安全性问题。这就牵涉到到新的安全性标准的规范预期功能安全性（Safety of the intended function），主要针对非系统故障原因带给的安全性问题，补充了ISO 26262所覆盖面积将近的部分。那么从预期功能安全性角度来看，自动驾驶系统的局限性主要来自三个方面：感官层，如对场景环境无法作出准确号召；决策层，如算法逻辑不合理，作出错误决策等；执行层，无法根据决策准确继续执行或有效地继续执行。
执行层只不过是主机厂和Tier1的专长，比如在底盘制动器掌控方面，博世就发售iBooster+ESP的校验设计方案，以提高安全性。目前，自动驾驶系统的主要安全性挑战在感官层和决策层。『博世iBooster』在感官层，目前被普遍注目的就是天气变化、光照因素给摄像头、雷达、激光雷达等传感器带给的挑战。这方面也必须通过技术升级大大填补，例如大陆集团、博世等都在研发全新一代的激光雷达等产品。
中科慧眼创始人、副总经理崔峰也指出环境感官是影响当前自动驾驶汽车安全性的主要因素之一，环境感官方面，传感器性能不受材质、结构、加工工艺等多方面影响。就国内发展情况来说，这又与中国的材料、光学能力等基础学科实力有关。同时也与工业水平有关，特别是在是高精尖的传感器。
但从另一个角度来说，自动驾驶成本又是企业所考量的最重要因素，并不是所有的解决方案都会采行高精尖的设备，因此这也是带给安全隐患的因素。激光雷达公司禾赛科技CEO李一帆就曾提及，一切企图走捷径的、人肉小白鼠众包式的低成本传感器方案都是无稽之谈，是犯罪！除了感官层以外，与安全性有根本性关系的就是决策层，目前的AI水平似乎是有显著严重不足的，训练算法的程度过于，无法几乎覆盖面积所有场景和脑溢血车祸。自动驾驶汽车必须海量的测试，2016年美国智库兰德公司曾得出一个数字：路测里程须要超过110亿英里。大量的路测试验以及后期分类标定、数据处理等方面仅存许多不确认因素。
当前，人与AI的区别在于人有很强的迁入自学能力，对未遇上过的交通场景也能自如应付，这也是AI必须侧重研究的方向。但AI还有个问题在于神经网络的黑盒，给其输出数据得出结论输入结果的过程并无法被说明，也就是说AI得出决策的过程并不半透明，无法debug（排除故障）也造成了自动驾驶汽车的不可控性。不过，这一方面也有了一些突破，英伟达曾声称关上了黑盒。
当埃航的事故再次发生时，外界广泛关心的是自动驾驶空难否不会在自动驾驶汽车上重演。这只不过牵涉到的是自动驾驶系统的仲裁逻辑问题，在传感器过热后经常出现了人和电脑争夺战机器控制权的对立。
禾多科技创始人兼任CEO倪凯指出这种安全事故并会在自动驾驶汽车上再次发生，在汽车行业，无论是辅助驾驶员还是自动驾驶的广泛逻辑都是，一旦人工接管后，人类基本就享有了对汽车的意味著控制权（车辆底盘的底层执行器依然有部分ECU起起到，但不牵涉到到驾驶员不道德层面）。换句话说，汽车的自动驾驶领域中，人类司机的控制权是优先于系统的，因此会经常出现埃航事故中人类驾驶员和电脑竞争控制权的情况。虽然说道L4和L5不具备不必须人介入的能力，但不是说道人没介入权。
● 没意味著的安全性，只有比较的安全性安全性一直是自动驾驶汽车南北商业化之前必需迈过的门槛，于用户而言最关心的问题有可能是，当前自动驾驶汽车事故屡屡再次发生，安全性到底何时才能获得解决问题呢？『麦肯锡2018年自动驾驶调研报告』麦肯锡曾针对上下班领域的专家展开过一项调研，在2018年所公布的一份自动驾驶调研报告中表明，安全性和可靠性是推展自动驾驶的另众多瓶颈。30%的调研对象指出2025年左右有可能解决问题安全性问题，而33%的人指出有可能在2025-2029年之间，另外36%的调研对象指出有可能之前2030年之后。可以显现出，基于专家的观点，从大概率上来说自动驾驶安全性问题基本上在2025-2030年这个节点上需要获得解决问题。
另外，自动驾驶并会因为经常出现几次事故就暂停行进的步伐，技术成熟期本身就不是一蹴而就的。倪凯指出，并不只是机器，人类的驾驶员不道德也面对着某种程度的问题。例如，在极端的情况下（汽车部件几乎过热），不管是自动驾驶还是人类驾驶员只不过都正处于不安全性的境地。
因此，要认清安全性的相对性，在研发自动驾驶系统时，要保证即使面临汽车某些部分的过热，自动驾驶也需要平稳、可信、安全性地解决问题。但从另一个角度来说，用户所面对的安全性威胁并不是几乎确信通过技术去解决问题。当前主流车型配备的仍然是L2及以下的辅助驾驶员系统，人仍然具备意味著掌控权。而自奥迪A8首度配备L3级自动驾驶技术以来，宝马、吉利、广汽等车企都计划于2020年前后构建L3量产。
虽然L3比较L2是质的转变，但在L3级自动驾驶技术下，用户仍然要维持对机器的监管，这个级别的自动驾驶安不安全性的问题更大程度上是人的驾驶员不道德否安全性。与此同时，或许有用户困惑，自动驾驶流行否不会给普通路人带给安全隐患？就当前而言，高阶的自动驾驶测试基本在堵塞测试场地展开，大自然不不存在对用户的安全性威胁，而量产自动驾驶技术上路也依赖道路安全性规范的完备程度，基于苛刻的制度拒绝而踏上商业化。
只不过，在许多领域，安全性本身就是一个专门的专业，没意味著的安全性，只有比较的安全性。在有所不同的发展阶段，对安全性也具有有所不同的解读和拒绝，基于该阶段下的技术，在合理的范围内不应最大化地做一定场景内的安全性。
安全性也是没无限大的，而某种程度是依赖技术手段，是必须持续演变的一个过程。一味的提倡或泼冷水是不理性的，但将安全性让坐落于利益的不道德更加不是非。全文总结：当初，泰坦尼克的悲剧让世人愤慨，被称作誓言击沉的巨轮在处女航中之后誓言再行来。然而，事后有研究人员找到，泰坦尼克事件毕竟瑞士奶酪情景的一个经典案例（在几片瑞士奶酪中，每一块奶酪中的孔都代表着有可能错误的东西，把它们冲刷在一起，通过排序的孔就构成一条危险性的道路）。
对于汽车来说也是如此，安全性是一个明确的概念，而某种程度局限在技术或者人为的单方面因素。同时，安全性总有一天是第一优先级，不管你在不在乎，安全性就在那里。
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