安全一直是我們的第一優先考量。我們認為在追求自動駕駛車的未來時，安全是一個道德上的必要條件。但是不需等到未來，因為我們擁有的科技已經可以在今日挽救更多的生命。

我們根本上相信目前所做的一切都必須進一步擴大規模，並不斷尋找最佳方法來搭配科技和市場需求。我們希望使用電腦視覺技術來幫助減少交通事故的傷亡人數，因此，這些功能現正進一步擴展成為完全自動駕駛車的基本構成要素。

同樣的，專為自駕車所開發的新科技，也正協助擴大先進駕駛輔助系統(ADAS)的範疇，並讓道路安全能夠達到更上一層樓的境界。

自動駕駛車技術使ADAS達到更高境界

自動駕駛公認的分級標準可以分為五級(零級為無自動駕駛)，ADAS系統被劃分在1級和2級，而3-5級則代表不同程度的自動駕駛，包含部分特定條件下的自動駕駛以及完全無人干預的全自動駕駛。

雖然目前市面上已經可以購買到具1級和2級自動駕駛功能的車款，但真正具備不同程度自動駕駛能力的汽車仍在開發當中，我們知道自動駕駛車在技術上是可行的，但是要讓它們能夠實際上路的真正挑戰在於回答更為複雜的問題，例如和安全保障和社會接受度相關的問題。有鑑於此，在交通路線製圖(mapping)和安全這類驅動自駕技術進一步發展的領域當中，我們正不斷追求創新。

我們圍繞著自動駕駛車所研發出的各種技術將把ADAS帶往更高的境界。

英特爾資深副總裁暨Mobileye執行長Amnon Shashua在CES 2019開幕首日發表專題演說（來源：Intel）

例如，Mobileye開發了道路體驗管理(Road Experience Management；REM)技術，以群眾合作的方式取得自動駕駛車所需的地圖——我們稱之為全球道路手冊(Roadbook)，我們正利用這些地圖來提高ADAS功能的準確性，實例之一是福斯汽車與Mobileye利用先前公佈的數據收集資源，不斷努力實現將前置攝影機與Roadbook科技相結合的L2+主張，並且針對廣泛營運的L2+產品持續進行研發計畫，以解決大規模市場佈署問題。

我們還開發了科技中立的責任歸屬安全模式(RSS)數學方法，以實現更安全的自動駕駛汽車決策，這樣的努力已經越來越受到關注，因為產業和政府都宣布計劃為其自動駕駛車計畫採用RSS，幫助業界致力於建立自動駕駛車安全的產業標準。例如，中國交通運輸部旗下的標準機構 「中國智能交通產業聯盟」已經批准了一項使用RSS作為其即將推出之自駕車安全標準架構的提案。法雷奧集團(Valeo)為其自動駕駛車計畫採用了RSS，並同意就產業標準進行合作，百度也宣佈在Apollo計畫(Project Apollo)當中成功實踐開源RSS。

今日，我們正將RSS技術帶回ADAS實驗室，並建議將其用於自動緊急煞車(automatic emergency braking；AEB)的主動式強化版本、也就是所謂的自動預防性煞車(automatic preventative braking；APB)。APB能夠使用公式演算法來判定車輛陷入危險狀況的時刻，相對於緊急煞車的做法，APB將透過執行難以察覺的預防性微幅煞車來幫助車輛回歸到較為安全的位置以防止碰撞。

如果使用經濟實惠的前置攝影機，在每輛車上都安裝APB功能，我們相信這項技術可以大幅降低因為錯誤的駕駛決策造成的車輛前後碰撞，如果再加入環繞式攝影機偵測和地圖功能的話，就能夠在更多情況下執行預防性煞車，可望進而完全消弭此類的碰撞意外事故。

像APB這樣的預防性科技是實現「零死亡願景」(Vision Zero)的關鍵，期望藉由全面性採用這類科技，可讓因錯誤駕駛決策而導致的道路交通事故傷亡人數降至趨近於零的水準，它將與全球Vision Zero工具組中的其他工具有所區分，因為這項科技存在汽車之內， 而不是在周圍的交通基礎建設中，APB不像是減速帶路段或降低速限等方式會干擾交通流量， 而是僅在必要時主動調整車輛的速度以保持安全，在不影響交通流量的情況下提升安全性。

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