자동화 된 운전, 안전 제일 산업의 관점에서 볼 때,자가 운전 차량은 안전, 투명성, 실용성 및 경제라는 네 가지 목표를 달성해야합니다.
자동 조종 장치는 안전을 보장하기 위해 자율적 인 차량의 대규모 배포를 달성하기 위해, 따라서 각 도시 생활을 만질 것은 업계 전체의 공동 발전의 기본 목표되었다. 둘째, 전체 산업 자동 조종 장치는 승객들에게 투명하게 정보를 유지해야 승객이 완전히 그들을 자동차의 안전에 대한 자신감을 향상하기 위해 자율적 인 차량의 작동을 이해 할 수 있도록. 셋째, 안전 경우, 투명도 이유뿐만 아니라 오픈 방식으로 승객, 자율 차량은 복잡 할 수 있도록 정말 길을 실행할 수있는 차를 운전 자동, 도로 조건에서 운전. 마지막으로, 경제적으로 말하기, 자율 차량은 사람들이 감당할 수 있도록해야한다, 전체 사회는 자율적 인 차량 제기 보안과 편리함을 즐길 수있을 것입니다 섹스는 세계의 소수의 사람들을위한 것이 아닙니다.
그러나 결국, 착륙? 네 가지 목표를 자율적 인 차량의 성공은 안전 유일한 전제 조건? 달성 할 수있다,뿐만 아니라 업계의 가장 큰 과제는 해결 될 수 있습니다. 순간, 가능한 한 빨리 안전 기준을 설정하는 업계의 발전을위한 자동 조종 긴급한 필요가 더 발견 좋은 보안 솔루션.
행동 인텔이 보안 기술 연구 자동 조종 적극적으로 자동차 운전자 지원 분야에서 성공적인 경험의 년을 기준으로 승진, 인텔 및 그 자회사와 모빌 아이 (Mobileye)가 2017 년 검증 자율 차량 안전 공식을 제안 - 책임 민감한 보안 모델 (RSS , 책임 민감한 안전성). 수학 공식에 다른 차량이 어떤 반응을할지, '안전한 상태'를 정의, 자율 차량은 수석 수석 엔지니어와 인텔 무인 시스템 솔루션의 수석 건축가와 같은 사고를. 일으킬 수 없습니다 잭 Weast는 RSS의 목적은 자율 차량은 인간이나 다른 물체에 해가 차에 포함 원인이되지 않도록하는 것입니다 말했다 그러므로, RSS는 사실상는 아시모프의 3 대 법칙으로, 자동 조종 장치에 대한 기본 원칙을 로봇에 대한 이유.
RSS는 자율적 인 차량과 관련된 모든 사람이 자율적 인 차량을 신뢰할 수 있는지 확인, 공개 투명하고 검증 될 수 있습니다. 더 중요한 것은, 인텔과 모빌 아이 (Mobileye)은 RSS를 업계와 공유 할 수있는 자원의 목적으로 업계는 교류에이고 일반적인 산업 보안 표준 프로세스의 구축을 가속화 할 수 있습니다.
동시에, 인텔 이미 예루살렘에 백 개 자율적 인 차량의 모빌 아이 (Mobileye)는 시험의 첫 단계를 시작했다. 도로 시험은 RSS 모델은 보안을 향상시킬 수 있습니다 입증, 인텔과 모빌 아이 (Mobileye) 솔루션은 매우 효과적이다 프로그램. 인텔과 모빌 아이 (Mobileye)가 공개적으로 업계를 선도하는 기술 중립적 인 기준을 형성하기 위해 다른 회사와 협력의 과정에서 예상되는 현재 사용중인 시험 차량 안전 시스템을 공유하고있다. 가까운 미래에, 팀은 이에 따라 미국에서 테스트를 할 것입니다 도로 테스트 및 모빌 아이 (Mobileye) 기술 BMW 자율적 인 차량의 사용이 중국에서로드 테스트를 배포됩니다. 모든 도로 테스트 데이터와 RSS 모델을 개선하는 데 도움이됩니다 경험 자동 운전 혁신의 지역화 할 것, 진행을 계속 기여한다.
급속한 산업 발전을 구동하지만, 보안 기술 연구 시스템의 투명하고 열린 외부를 필요로 초가을 자동 운전을 달성하기 위해,뿐만 아니라 더 광범위한 연구 협력을 필요로한다.이를 위해 인텔은 인텔 중국 지능형 네트워크를 시작했습니다 대학 협력 연구 차와 센터 및 칭화 대학, 자동화의 과학 연구소의 중국 아카데미와 협력 계약을 체결하고, 공동으로, 자동 파일럿 연구 자동차 관련 주제를 촉진 보안 자율적 인 차량입니다 자동차, 중국 지능형 네트워크의 혁신과 개발을 지원하기 위해 연구의 기본 방향.
말할 필요도없이, 자동 조종 장치 산업은 궁극적으로 교수와 모빌 아이 (Mobileye) CEO Shashua 이전에 대표되는 유일하고 진정한 대량 생산을 달성하기 위해 보안 문제, 자동 조종 및 착륙을 해결, 승객의 신뢰를 승리하는 것입니다 안전 기준의 부재, 모든 자동 결국 차 투자를 운전하는 것은 비용이 많이 드는 과학 실험 될 수 있습니다.