盖世汽车讯 据外媒报道，私营保险经纪公司Lockton与面向“物理AI”时代的现实世界智能平台Nexar，共同推出一套“人类基准”框架，旨在依据现实世界中的人类驾驶行为，对自动驾驶汽车（AV）的安全性进行评估。该框架填补了自动驾驶生态系统中长期存在的一项空白：即此前一直缺乏一套独立且广受认可的标准，用于衡量自动驾驶汽车相对于人类实际驾驶方式的安全性水平。

图片来源：Lockton

为何“人类基准”至关重要

若缺乏标准化的基准，保险公司、监管机构及自动驾驶（AV）企业将面临结构性的挑战。保险公司难以区分不同自动驾驶系统之间的风险差异，从而不得不采取粗放的承保策略，甚至限制承保能力。监管机构则因缺乏统一的参照标准，难以对自动驾驶企业提出的安全声明进行有效评估。而自动驾驶技术的开发者们，也苦于没有经过第三方验证的有效途径，来证明其系统的性能已达到公众最易于理解与接受的那个标准。

“若要实现自动驾驶技术的规模化推广，其安全性必须依据一套可信、独立的基准进行衡量——而这套基准必须立足于真实的道路驾驶场景。我们提出的这一框架，正是为了提供这样一套基准，”Lockton公司执行副总裁兼全球技术风险业务负责人Preet Gill表示。“随着自动驾驶技术在物流、出行服务及商业车队等领域的广泛应用，即便是不直接承保自动驾驶车辆的保险公司，也将面临相关的风险敞口；而我们的职责，正是在这些风险演变为系统性风险之前，协助各方对其进行审慎评估。”

基于真实世界数据构建的独立框架

该框架融合了Lockton的风险管理和保险专业知识以及Nexar的真实驾驶数据，旨在解答一个根本性问题：在类似条件下，自动驾驶系统（AV）的安全性能是达到、高于还是低于人类驾驶水平？

该框架被设计为一个开放且不断发展的参考标准，而非专有评级，其目标受众是三个需要获得可靠答案的群体：构建保险方案的保险公司、评估安全索赔的监管机构以及寻求第三方验证方法来证明其性能的自动驾驶系统开发商。

“自动驾驶系统首次可以参照一个并非由任何利益相关方制定的标准进行基准测试，”Nexar首席商务官Jon Miller表示，“这正是可信验证所需要的，也是该框架能够实现的。”

数据基石

该框架由BADAS 2.0提供支持，这是Nexar旗下的一系列碰撞预测模型。BADAS 2.0完全基于真实世界的驾驶数据进行训练——涵盖100亿英里的行驶里程及6000万起关键安全事件，且未掺杂任何合成数据；凭借这一优势，其平均精度高达99.4%，并在全部四项主要的行业基准测试中均位列榜首。Nexar拥有一个由35万台摄像头组成的庞大网络，覆盖了94%的美国道路；这一网络所具备的规模优势，为确立“人类驾驶行为基线”奠定了坚实的基础。

初始框架组件

该框架包含两项支持基于风险评估的初始Nexar功能：

Nexar风险指数（Nexar Risk Index）—— 一项环境风险评估工具，通过考量地理位置、环境状况及驾驶情境，对自动驾驶车辆（AV）的运行域进行评估，从而在进行系统对比之前确立情境化风险基准。

Nexar Apex —— 一个提交平台，允许自动驾驶公司针对专门为其特定运行环境精选的真实世界“边缘案例”集，对其系统进行验证；验证结果将展示其系统相对于人类驾驶基准的表现水平。

立足于既定实践

Nexar的数据已被领先的自动驾驶（AV）开发商所采用，用于支撑已公开发布的安全论证及经过同行评审的研究成果。该框架将那些已在业界最高标准的审视下投入应用的实践方法予以规范化；通过Lockton的风险治理专长与Nexar的数据基础设施相结合，这些成熟的实践现得以推广至更为广阔的市场。