【原创好文】智能制造到底能帮制造企业解决什么问题？#智能制造#
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弄明白这个问题之前，我们先得仔细的研究制造企业最大的难点是什么？
如果让制造企业的人来说，可能五花八门的啥都有。但我就用一个词来总结“波动”——计划和变化之间的永恒博弈。
波动为什么会产生？
世界上任何经济模型都有2个核心内容，那就是需求和供应，但这两者往往都存在着匹配偏差，这类匹配偏差是绝大多数中间成本和利润产生的原因。
匹配偏差主要体现在3个方面:
时间
时间的偏差具体的到生产过程，基本上可以用三个T来解释：
TT:基于客户需求定义的平均每一件产品的需求时间CT:基于生产实际方法和工艺实现的平均一件产品的生产时间LT:从得到需求信息到交付到客户时间
当TT而LT则意味着客户需求得到满足需要等待的时间，如果这个时间大于竞争对手，那么需求自然就会流向其他的供应者
空间
空间偏差具体到生产过程，基本上可以解释为供应者到需求者之间的空间位置偏差，这个偏差越大，所需要克服的中间成本也就越高。
最直观的偏差就是供应方和需求方的距离，需求回流向更容易获得的供应方，当然这个前提是中间成本优势之下。
能力和资源
能力和资源的偏差其实是所有偏差里面最难解决的，比如专利独有的技术会带来特殊的供需关系，又或者特定原材料、工具、工艺、品质特性等因素。
企业对抗这种偏差的方式无非就是用库存缓冲，用良好的计划和排期来尝试达到最佳的平衡水平，从而尽量让匹配偏差带来的价值流向自己。但库存缓冲意味着成本，而且面对着随时可能发生变化的需求，非常不利。
尽管排期和计划能够一定程度上帮助企业更加合理的调整和适应匹配关系，但是很难得到全面的信息而做出有效的调整，甚至可能一次的局部调整会是更加庞大的变化的触发点。
偏差不可怕，可怕的是细节
但现实往往是复杂的，上述偏差之中每一个都附带着很多影响因子。
时间因素的核心影响因子包含：
· 人员：人员技能，责任心，缺勤率等因素
· 机器：平均故障率，维修时间、换装时间、备件齐备情况等因素
· 物料：物料质量、上料准确性、运输方式、上料频率等因素
· 方法：工艺方法、工艺复杂度、精度要求等因素
· 环境：生产物理环境、人际关系等因素
空间偏差也受到很多实际的因子影响：
· 距离
· 运输成本
· 运输方式
· 运输条件
能力和资源偏差：
· 工艺能力水平
· 产出能力的调整能力
· 质量稳定水平
· 专有工艺
越是产品复杂的制造企业，其参与到业务过程的影响因子也就越多，假设各个环节出现的概率为P，且整个业务过程有N个环节，那么整个流程的稳定性S =P1*P2*P3*....*Pn。所当n越大的时候稳定性就越差。也正是因为上述各种因素的不稳定，带来了制造企业最头痛的问题——计划永远赶不上变化，即所谓的“波动”。
智能制造如何帮助企业解决波动问题？
首先我们得定义智能化是什么？
智能，是智慧和能力的总称，中国古代思想家一般把智与能看做是两个相对独立的概念。是人类大脑中文化知识的积累。它是一种生理和心理的潜能，这种潜能在个人经验、文化和动机的影响下，在一定程度上得以实现。
根据霍华德·加德纳的多元智能理论，人类的智能可以分成8个范畴：
1.言语语言智能：指人对语言的掌握和灵活运用的能力，表现为用词语思考，用语言和词语的多种不同方式来表达复杂意义；
2.数理逻辑智能：指人对逻辑结果关系的理解推理思维表达能力，突出特征为用逻辑方法解决问题，有对数字和抽象模式的理解力，认识解决问题的应用推理；
3.视觉空间智能：指人对色彩、形状空间位置的正确感受和表达能力突出特征为对视觉世界有准确的感知，产生思维图像，有三维空间的思维能力，能辨别感知空间物体之间的联系；
4.音乐韵律智能：指人的感受、辨别、记忆、表达音乐的能力，突出特征为对环境中的非言语声音，包括韵律和曲调、节奏、音高音质的敏感；
5.身体运动智能：指人的身体的协调、平衡能力和运动的力量、速度、灵活性等，突出特征为利用身体交流和解决问题，熟练地进行物体操作以及需要良好动作技能的活动；
6.人际沟通智能：指对他人的表情、说话、手势动作的敏感程度以及对此作出有效反应的能力，表现为个人能觉察体验他人的情绪情感并作出适当的反应；
7.自我认识智能：指个体认识、洞察和反省自身的能力，突出特征为对自己的感觉和情绪敏感，了解自己的优缺点，用自己的知识来引导决策，设定目标；
8.自然观察智能：指的是观察自然的各种形态对物体进行辨认和分类、能够洞察自然或人造系统的能力。
智能化是指事物在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能满足人的各种需求的属性。
那么综合来说，智能化就是让工厂、让设备、让整个供应链具备人的智慧能力，如：
· 让机器和人交流交互，将数据结果用语言表达出来
· 让机器具备数据分析能力，从数据中分析出有用的信息，并分析出问题所在
· 让机器具备视觉，能够感知距离、方位和空间等，实现查找、对比、筛选、定位等空间操作信息的感知能力
· 让机器具备自身的运动控制能力，实现精准、细微、协作等运动配合能力
· 让机器理解他人的表情、说话、手势等情绪情感因素，并采取合适的语言、运动、分析等反应
· 让机器具备认识、洞察和自我反省的能力，从而可以不断的来改进自身行为
智能化的作用
首先我们有一个明确的前提，那就是波动是无法被消除的这个认知。这个世界是由无数不确定中的确定组成的，万事万物皆有因果。
人类是如何实现让企业应对波动的？这个答案非常简单“适应”。在制造企业里面适应能力越强的公司，其生存能力和盈利能力也就越强，相应的其发展历程也就非常的久远，如果观察整个世界的企业发展历史，几乎所有百年以上的企业都经历过近乎奇迹般的转折，有的甚至有多次的转折，其实这就是它们适应能力的体现。
人类为了让企业适应各种波动，最初只是利用人的智能将各种信息汇总在一起形成一个看起来最佳的计划，但是伴随着工业产品的复杂度越来越高，人类的能力已经无法做到将千千万万的信息都管理起来了。为此智能化就逐渐成为了帮助我们实现这种适应能力的最佳路径，即让一个人工智慧来实现信息汇总和最佳匹配计划的工作。
所以为了完美的计划，首先诞生的是MRP或者ERP系统，它们将纷繁复杂的信息收集起来，用计算机来批量，人们需要的只是制定和修改规则即可。
眼下我们常说的MES或者WMS之类的系统也与之类似，实际上是用计算机强化人们批量处理这些信息和数据的能力。
这相当于给机器、工厂、供应链赋予了一定的数据分析能力，但这一点都不智能，给机器设定的规则往往是历史经验得出，一但面对真实环境因素的变化，系统只会给你一个鲜艳的感叹号。
这也是绝大多数上了这些系统的企业所诟病的，由于系统的柔性不够成了压在企业身上枷锁。看似高效的处理能力反过来变成了抽在追赶机器的人身上的皮鞭。
那么当人类遭遇这种突然变化的情况下会如何操作？人们会展开行动，收集更多的信息，并且找到带来问题的根本原因，从而找到让这种波动不再产生影响的方法，并修改和优化系统的规则。
其实不管是丰田生产方式还是6sigma，又或者其他任何企业改善，都是在进行着企业适应能力的改造。
所以要想实现真正的这种智能化，还需要给机器赋予更多的能力。
自我反省能力：识别当前数据和规则的局限性，以及改进所需的信息能力，并且依据收集到的信息建立新的分析能力和信息处理规则。
空间和物理感知能力：从传感器、摄像头等感知设备收集针对性的数据
运动控制能力：依据获得的新数据和新规则，来调整和修订设备运作过程，以实现对新规则的执行。
情绪感知能力和语言交互能力：将问题总结和分析的结果与关联方的人类进行汇报、沟通等反馈能力。
这些智能能力如果单独的具备，并不足以形成我们需要的智能，他们还必须组合形成有逻辑认知的思维能力。为此一个所谓的智能制造企业应该具备的基础有：
1.整个业务过程的相关因素所有变量都有数据的收集能力
o 从订单创建到订单交付的全流程信息数据
o 从材料下单到产品交付的全流程物流数据
o 与流程相关的全流程现金流数据
2.每个过程步骤的数据分析能力
o 过程步骤的输入、输出等关联信息。比如订单包含的信息与生产、物流、现金等个流程的逻辑关系
o 过程步骤的运作逻辑和子过程信息。比如加工步骤、工艺、生产参数等相关
o 信息的分析对比、筛选、定位等能力。比如识别设备停机的原因，是由于物料参数变化导致的，并且通过对比历史物料参数和在库物料参数识别问题是由什么参数变化带来的，然后自动将仓库的物料进行冻结、转储、退料等操作。
3.过程步骤中的行动控制能力
设备控制能力
o 调用生产参数、程序的能力
o 自动更换备件、模具、工装等设备控制能力
o 识别生产偏差并且采取措施的能力
物料运输管理能力
o 运输能力
o 物料数量、位置等信息的识别
o 物料装卸能力
4.分析结果的反馈能力
o 异常数据展示
o 分析过程反馈
o 采取的应对措施解释互动能力
总结来说，智能制造实际上是对人的能力的升级那些过去我们因为统计能力、计算能力不足的情况将会被机器替代和实现。
实现智能制造的关键
要让机器增强人类的能力，前提是我们必须清楚的知道人类在这个系统中承担的什么样的角色，和每种生产波动情形下，人们所需要的能力。
其次就是依据人们所需要的能力，来提供更加便利的辅助技术，增强人们的能力。
所以智能制造的关键就是要识别人的价值，然后用技术增强这部分创造价值的工作的能力。
本文为冠卓咨询原创文字作品，任何人或组织不得对本文进行篡改，转载或以盈利为目的行为，一经发现，将负法律责任。
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弄明白这个问题之前，我们先得仔细的研究制造企业最大的难点是什么？
如果让制造企业的人来说，可能五花八门的啥都有。但我就用一个词来总结“波动”——计划和变化之间的永恒博弈。
波动为什么会产生？
世界上任何经济模型都有2个核心内容，那就是需求和供应，但这两者往往都存在着匹配偏差，这类匹配偏差是绝大多数中间成本和利润产生的原因。
匹配偏差主要体现在3个方面:
时间
时间的偏差具体的到生产过程，基本上可以用三个T来解释：
TT:基于客户需求定义的平均每一件产品的需求时间CT:基于生产实际方法和工艺实现的平均一件产品的生产时间LT:从得到需求信息到交付到客户时间
当TT而LT则意味着客户需求得到满足需要等待的时间，如果这个时间大于竞争对手，那么需求自然就会流向其他的供应者
空间
空间偏差具体到生产过程，基本上可以解释为供应者到需求者之间的空间位置偏差，这个偏差越大，所需要克服的中间成本也就越高。
最直观的偏差就是供应方和需求方的距离，需求回流向更容易获得的供应方，当然这个前提是中间成本优势之下。
能力和资源
能力和资源的偏差其实是所有偏差里面最难解决的，比如专利独有的技术会带来特殊的供需关系，又或者特定原材料、工具、工艺、品质特性等因素。
企业对抗这种偏差的方式无非就是用库存缓冲，用良好的计划和排期来尝试达到最佳的平衡水平，从而尽量让匹配偏差带来的价值流向自己。但库存缓冲意味着成本，而且面对着随时可能发生变化的需求，非常不利。
尽管排期和计划能够一定程度上帮助企业更加合理的调整和适应匹配关系，但是很难得到全面的信息而做出有效的调整，甚至可能一次的局部调整会是更加庞大的变化的触发点。
偏差不可怕，可怕的是细节
但现实往往是复杂的，上述偏差之中每一个都附带着很多影响因子。
时间因素的核心影响因子包含：
· 人员：人员技能，责任心，缺勤率等因素
· 机器：平均故障率，维修时间、换装时间、备件齐备情况等因素
· 物料：物料质量、上料准确性、运输方式、上料频率等因素
· 方法：工艺方法、工艺复杂度、精度要求等因素
· 环境：生产物理环境、人际关系等因素
空间偏差也受到很多实际的因子影响：
· 距离
· 运输成本
· 运输方式
· 运输条件
能力和资源偏差：
· 工艺能力水平
· 产出能力的调整能力
· 质量稳定水平
· 专有工艺
越是产品复杂的制造企业，其参与到业务过程的影响因子也就越多，假设各个环节出现的概率为P，且整个业务过程有N个环节，那么整个流程的稳定性S =P1*P2*P3*....*Pn。所当n越大的时候稳定性就越差。也正是因为上述各种因素的不稳定，带来了制造企业最头痛的问题——计划永远赶不上变化，即所谓的“波动”。
智能制造如何帮助企业解决波动问题？
首先我们得定义智能化是什么？
智能，是智慧和能力的总称，中国古代思想家一般把智与能看做是两个相对独立的概念。是人类大脑中文化知识的积累。它是一种生理和心理的潜能，这种潜能在个人经验、文化和动机的影响下，在一定程度上得以实现。
根据霍华德·加德纳的多元智能理论，人类的智能可以分成8个范畴：
1.言语语言智能：指人对语言的掌握和灵活运用的能力，表现为用词语思考，用语言和词语的多种不同方式来表达复杂意义；
2.数理逻辑智能：指人对逻辑结果关系的理解推理思维表达能力，突出特征为用逻辑方法解决问题，有对数字和抽象模式的理解力，认识解决问题的应用推理；
3.视觉空间智能：指人对色彩、形状空间位置的正确感受和表达能力突出特征为对视觉世界有准确的感知，产生思维图像，有三维空间的思维能力，能辨别感知空间物体之间的联系；
4.音乐韵律智能：指人的感受、辨别、记忆、表达音乐的能力，突出特征为对环境中的非言语声音，包括韵律和曲调、节奏、音高音质的敏感；
5.身体运动智能：指人的身体的协调、平衡能力和运动的力量、速度、灵活性等，突出特征为利用身体交流和解决问题，熟练地进行物体操作以及需要良好动作技能的活动；
6.人际沟通智能：指对他人的表情、说话、手势动作的敏感程度以及对此作出有效反应的能力，表现为个人能觉察体验他人的情绪情感并作出适当的反应；
7.自我认识智能：指个体认识、洞察和反省自身的能力，突出特征为对自己的感觉和情绪敏感，了解自己的优缺点，用自己的知识来引导决策，设定目标；
8.自然观察智能：指的是观察自然的各种形态对物体进行辨认和分类、能够洞察自然或人造系统的能力。
智能化是指事物在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能满足人的各种需求的属性。
那么综合来说，智能化就是让工厂、让设备、让整个供应链具备人的智慧能力，如：
· 让机器和人交流交互，将数据结果用语言表达出来
· 让机器具备数据分析能力，从数据中分析出有用的信息，并分析出问题所在
· 让机器具备视觉，能够感知距离、方位和空间等，实现查找、对比、筛选、定位等空间操作信息的感知能力
· 让机器具备自身的运动控制能力，实现精准、细微、协作等运动配合能力
· 让机器理解他人的表情、说话、手势等情绪情感因素，并采取合适的语言、运动、分析等反应
· 让机器具备认识、洞察和自我反省的能力，从而可以不断的来改进自身行为
智能化的作用
首先我们有一个明确的前提，那就是波动是无法被消除的这个认知。这个世界是由无数不确定中的确定组成的，万事万物皆有因果。
人类是如何实现让企业应对波动的？这个答案非常简单“适应”。在制造企业里面适应能力越强的公司，其生存能力和盈利能力也就越强，相应的其发展历程也就非常的久远，如果观察整个世界的企业发展历史，几乎所有百年以上的企业都经历过近乎奇迹般的转折，有的甚至有多次的转折，其实这就是它们适应能力的体现。
人类为了让企业适应各种波动，最初只是利用人的智能将各种信息汇总在一起形成一个看起来最佳的计划，但是伴随着工业产品的复杂度越来越高，人类的能力已经无法做到将千千万万的信息都管理起来了。为此智能化就逐渐成为了帮助我们实现这种适应能力的最佳路径，即让一个人工智慧来实现信息汇总和最佳匹配计划的工作。
所以为了完美的计划，首先诞生的是MRP或者ERP系统，它们将纷繁复杂的信息收集起来，用计算机来批量，人们需要的只是制定和修改规则即可。
眼下我们常说的MES或者WMS之类的系统也与之类似，实际上是用计算机强化人们批量处理这些信息和数据的能力。
这相当于给机器、工厂、供应链赋予了一定的数据分析能力，但这一点都不智能，给机器设定的规则往往是历史经验得出，一但面对真实环境因素的变化，系统只会给你一个鲜艳的感叹号。
这也是绝大多数上了这些系统的企业所诟病的，由于系统的柔性不够成了压在企业身上枷锁。看似高效的处理能力反过来变成了抽在追赶机器的人身上的皮鞭。
那么当人类遭遇这种突然变化的情况下会如何操作？人们会展开行动，收集更多的信息，并且找到带来问题的根本原因，从而找到让这种波动不再产生影响的方法，并修改和优化系统的规则。
其实不管是丰田生产方式还是6sigma，又或者其他任何企业改善，都是在进行着企业适应能力的改造。
所以要想实现真正的这种智能化，还需要给机器赋予更多的能力。
自我反省能力：识别当前数据和规则的局限性，以及改进所需的信息能力，并且依据收集到的信息建立新的分析能力和信息处理规则。
空间和物理感知能力：从传感器、摄像头等感知设备收集针对性的数据
运动控制能力：依据获得的新数据和新规则，来调整和修订设备运作过程，以实现对新规则的执行。
情绪感知能力和语言交互能力：将问题总结和分析的结果与关联方的人类进行汇报、沟通等反馈能力。
这些智能能力如果单独的具备，并不足以形成我们需要的智能，他们还必须组合形成有逻辑认知的思维能力。为此一个所谓的智能制造企业应该具备的基础有：
1.整个业务过程的相关因素所有变量都有数据的收集能力
o 从订单创建到订单交付的全流程信息数据
o 从材料下单到产品交付的全流程物流数据
o 与流程相关的全流程现金流数据
2.每个过程步骤的数据分析能力
o 过程步骤的输入、输出等关联信息。比如订单包含的信息与生产、物流、现金等个流程的逻辑关系
o 过程步骤的运作逻辑和子过程信息。比如加工步骤、工艺、生产参数等相关
o 信息的分析对比、筛选、定位等能力。比如识别设备停机的原因，是由于物料参数变化导致的，并且通过对比历史物料参数和在库物料参数识别问题是由什么参数变化带来的，然后自动将仓库的物料进行冻结、转储、退料等操作。
3.过程步骤中的行动控制能力
设备控制能力
o 调用生产参数、程序的能力
o 自动更换备件、模具、工装等设备控制能力
o 识别生产偏差并且采取措施的能力
物料运输管理能力
o 运输能力
o 物料数量、位置等信息的识别
o 物料装卸能力
4.分析结果的反馈能力
o 异常数据展示
o 分析过程反馈
o 采取的应对措施解释互动能力
总结来说，智能制造实际上是对人的能力的升级那些过去我们因为统计能力、计算能力不足的情况将会被机器替代和实现。
实现智能制造的关键
要让机器增强人类的能力，前提是我们必须清楚的知道人类在这个系统中承担的什么样的角色，和每种生产波动情形下，人们所需要的能力。
其次就是依据人们所需要的能力，来提供更加便利的辅助技术，增强人们的能力。
所以智能制造的关键就是要识别人的价值，然后用技术增强这部分创造价值的工作的能力。
本文为冠卓咨询原创文字作品，任何人或组织不得对本文进行篡改，转载或以盈利为目的行为，一经发现，将负法律责任。
【百度魏东：自动驾驶比人类驾驶更安全，但并非100%无事故】
11月5日－10日，第四届中国国际进口博览会（以下简称“进博会”）在上海举办,大会吸引来自127个国家和地区的近3000家企业参加。其中，在以“拥抱数智化，共创智慧出行新未来”为主题的分论坛上，百度智能驾驶事业群副总裁、首席安全运营官魏东聚焦自动驾驶安全性问题，分享了自己的思考。在魏东看来：“自动驾驶比人类驾驶更安全，但并非100%无事故。”围绕这一思考与观点，魏东还同步发表了自动驾驶安全十一问署名文章 。
以下为魏东自动驾驶安全十一问署名文章原文：
当下，全球汽车业正处在百年未有之大变局，自动驾驶技术驱动产业变革已成第一路径。进入自动驾驶下半场，整个行业由技术验证、产品打造迈向了规模化布局的全新阶段，自动驾驶的安全性成为商业化落地的关键一环。自动驾驶是如何做到比人类驾驶更安全？在过去八年的耕耘中，百度Apollo从十一个方面消除安全隐患，以达到自动驾驶的安全极限。
一、如何在技术上保障100%的安全？
百度Apollo利用工程思维解决问题，百度的自动驾驶系统在设计之初，会从整车、自动驾驶系统、系统的软硬件等各个层级提出一整套安全需求，并在不同场景下对硬件、软件、系统集成、整车等方面进行不同层面的测试，以此验证自动驾驶系统是否满足了安全需求；在安全机制方面，百度提出了“一三五”安全机制，通过安全冗余、大量路测积累等方式来确保“安全第一”。
二、如何处理行驶中的系统崩溃问题？
首先可以明确的是，百度Apollo自动驾驶系统设计有足够的安全冗余，能最大程度降低故障发生概率。其次，多数车辆设有安全员，遇到紧急情况自动驾驶车辆也可以迅速切换到人工驾驶模式，保障通行安全。最后，随着“5G云代驾”技术日趋成熟，云端驾驶员将具有更广泛的视野并及时发现安全隐患，并帮助自动驾驶车辆进行脱困。
三、如何应对陌生场景？
基于风险前置的设计原则，早在研发之初，自动驾驶系统就已经把常见危险场景输入系统。如果遇到未收录场景，自动驾驶系统将通过激光雷达、毫米波雷达和摄像头等感知车辆周边的环境数据，并通过卷积神经网络模型CNN实时获取交通参与者精准的位置、类别和速度朝向等信息，从而为决策规划控制模块提供判断依据以规避风险。
四、如何应对道路封闭、管控等突发状况？
如果遇到道路封闭、管控及其他无法处理的路况，自动驾驶系统会进行有效识别，重新规划路线；如果无法规避，系统则由安全员或云端接管解决、处理。在人工无法及时控制车辆的情况下，汽车会根据紧急程度，进行减速、安全靠边停车等操作，然后再通过双闪、鸣笛、自动联系呼叫中心等措施来保障车上人员和周围车辆的安全。
五、如何避免人类驾驶过程中的不安全行为？
传统的交通事故大多是由人类驾驶员疲劳驾驶和不遵守交通规则导致，而与传统人类驾驶不同，搭载自动驾驶系统的车辆拥有可持续、可预测以及反应迅速等优势，行驶表现优于人力。
以道路安全为例，自动驾驶系统拥有与生俱来的“规则意识”，可依靠强大的自律性来保障道路交通安全；在不考虑充电的情况下，自动驾驶系统理论上可以做到7*24小时的不间断运行，并不存在疲劳驾驶问题，其运动模式基本也全都可预测模拟；此外，依靠系统实时感知能力，自动驾驶车辆还可提前识别出各个交通参与者的潜在危险，从而更好地进行应对。这也就是说，自动驾驶从根本上避免人类驾驶过程中的不安全行为，最终实现比人类更安全的驾驶。
六、如何保障路上行人安全？
自动驾驶车辆在设计之初不仅输入道路交通规则，也加入了文明驾驶、礼让行人的规则。自动驾驶系统也能360度识别各类交通参与者，再加上车路协同系统的助力， 完全不受人类视野盲区和恶劣天气能见度低的影响，做到预先感知，多种措施一同保障路上行人的安全。
七、如何保障汽车收集的道路数据安全
自动驾驶作为集车路云图于一体的出行技术，在发展过程中也必不可少会进行信息收集。为防范数据安全风险，在自动驾驶商业化运营中，涉及到必须收集的道路信息，百度Apollo均通过导航地图和测绘地图的采集资质进行合法合规的高精地图采集，同时，所有的数据处理和存储也都符合法律法规要求，并通过齐备的保密手段对各类信息进行保密处理。
八、如何保证乘客信息安全？
在个人数据方面，百度Apollo出行平台“萝卜快跑”会按政府监管要求收集必要的基础个人信息，平台对这些用户信息做高保密等级的存储，以备合规查询，严格按数据监管要求保护数据不被用于其他任何用途。
九、如何规避黑客攻击风险？
对于自动驾驶系统被黑客恶意攻击的突发问题，百度Apollo将依靠硬件安全芯片，构筑安全可信的AI平台环境；依靠安全网关，实现网段隔离、访问控制、识别异常入侵、通信加密、双向身份验证等，规避黑客攻击风险。
十、自动驾驶系统如何做到不同车型的适配性？
目前百度Apollo与极狐、广汽、威马等车企打造的无人车型都是针对具体车型进行最大限度的系统适配，在达到百度自动驾驶统一技术标准的基础上，保证产品一致性，保障安全运营。
十一、如何培养公众对自动驾驶的安全信心？
自动驾驶作为全球最火热的赛道，安全性问题一直都是外界讨论的焦点，有人唱好也有人唱衰，这是一项新技术在推广过程中必然会面临这一阶段。可以肯定的是，自动驾驶远比人类驾驶更安全，但并非100%无事故。百度Apollo将积极正视不同声音，在技术、运营、以及数据信息方面持续发力，借助用户反馈不断改进、不断迭代，脚踏实地地提高自动驾驶的安全性，为整个社会提供更加高效便捷的出行体验。
11月5日－10日，第四届中国国际进口博览会（以下简称“进博会”）在上海举办,大会吸引来自127个国家和地区的近3000家企业参加。其中，在以“拥抱数智化，共创智慧出行新未来”为主题的分论坛上，百度智能驾驶事业群副总裁、首席安全运营官魏东聚焦自动驾驶安全性问题，分享了自己的思考。在魏东看来：“自动驾驶比人类驾驶更安全，但并非100%无事故。”围绕这一思考与观点，魏东还同步发表了自动驾驶安全十一问署名文章 。
以下为魏东自动驾驶安全十一问署名文章原文：
当下，全球汽车业正处在百年未有之大变局，自动驾驶技术驱动产业变革已成第一路径。进入自动驾驶下半场，整个行业由技术验证、产品打造迈向了规模化布局的全新阶段，自动驾驶的安全性成为商业化落地的关键一环。自动驾驶是如何做到比人类驾驶更安全？在过去八年的耕耘中，百度Apollo从十一个方面消除安全隐患，以达到自动驾驶的安全极限。
一、如何在技术上保障100%的安全？
百度Apollo利用工程思维解决问题，百度的自动驾驶系统在设计之初，会从整车、自动驾驶系统、系统的软硬件等各个层级提出一整套安全需求，并在不同场景下对硬件、软件、系统集成、整车等方面进行不同层面的测试，以此验证自动驾驶系统是否满足了安全需求；在安全机制方面，百度提出了“一三五”安全机制，通过安全冗余、大量路测积累等方式来确保“安全第一”。
二、如何处理行驶中的系统崩溃问题？
首先可以明确的是，百度Apollo自动驾驶系统设计有足够的安全冗余，能最大程度降低故障发生概率。其次，多数车辆设有安全员，遇到紧急情况自动驾驶车辆也可以迅速切换到人工驾驶模式，保障通行安全。最后，随着“5G云代驾”技术日趋成熟，云端驾驶员将具有更广泛的视野并及时发现安全隐患，并帮助自动驾驶车辆进行脱困。
三、如何应对陌生场景？
基于风险前置的设计原则，早在研发之初，自动驾驶系统就已经把常见危险场景输入系统。如果遇到未收录场景，自动驾驶系统将通过激光雷达、毫米波雷达和摄像头等感知车辆周边的环境数据，并通过卷积神经网络模型CNN实时获取交通参与者精准的位置、类别和速度朝向等信息，从而为决策规划控制模块提供判断依据以规避风险。
四、如何应对道路封闭、管控等突发状况？
如果遇到道路封闭、管控及其他无法处理的路况，自动驾驶系统会进行有效识别，重新规划路线；如果无法规避，系统则由安全员或云端接管解决、处理。在人工无法及时控制车辆的情况下，汽车会根据紧急程度，进行减速、安全靠边停车等操作，然后再通过双闪、鸣笛、自动联系呼叫中心等措施来保障车上人员和周围车辆的安全。
五、如何避免人类驾驶过程中的不安全行为？
传统的交通事故大多是由人类驾驶员疲劳驾驶和不遵守交通规则导致，而与传统人类驾驶不同，搭载自动驾驶系统的车辆拥有可持续、可预测以及反应迅速等优势，行驶表现优于人力。
以道路安全为例，自动驾驶系统拥有与生俱来的“规则意识”，可依靠强大的自律性来保障道路交通安全；在不考虑充电的情况下，自动驾驶系统理论上可以做到7*24小时的不间断运行，并不存在疲劳驾驶问题，其运动模式基本也全都可预测模拟；此外，依靠系统实时感知能力，自动驾驶车辆还可提前识别出各个交通参与者的潜在危险，从而更好地进行应对。这也就是说，自动驾驶从根本上避免人类驾驶过程中的不安全行为，最终实现比人类更安全的驾驶。
六、如何保障路上行人安全？
自动驾驶车辆在设计之初不仅输入道路交通规则，也加入了文明驾驶、礼让行人的规则。自动驾驶系统也能360度识别各类交通参与者，再加上车路协同系统的助力， 完全不受人类视野盲区和恶劣天气能见度低的影响，做到预先感知，多种措施一同保障路上行人的安全。
七、如何保障汽车收集的道路数据安全
自动驾驶作为集车路云图于一体的出行技术，在发展过程中也必不可少会进行信息收集。为防范数据安全风险，在自动驾驶商业化运营中，涉及到必须收集的道路信息，百度Apollo均通过导航地图和测绘地图的采集资质进行合法合规的高精地图采集，同时，所有的数据处理和存储也都符合法律法规要求，并通过齐备的保密手段对各类信息进行保密处理。
八、如何保证乘客信息安全？
在个人数据方面，百度Apollo出行平台“萝卜快跑”会按政府监管要求收集必要的基础个人信息，平台对这些用户信息做高保密等级的存储，以备合规查询，严格按数据监管要求保护数据不被用于其他任何用途。
九、如何规避黑客攻击风险？
对于自动驾驶系统被黑客恶意攻击的突发问题，百度Apollo将依靠硬件安全芯片，构筑安全可信的AI平台环境；依靠安全网关，实现网段隔离、访问控制、识别异常入侵、通信加密、双向身份验证等，规避黑客攻击风险。
十、自动驾驶系统如何做到不同车型的适配性？
目前百度Apollo与极狐、广汽、威马等车企打造的无人车型都是针对具体车型进行最大限度的系统适配，在达到百度自动驾驶统一技术标准的基础上，保证产品一致性，保障安全运营。
十一、如何培养公众对自动驾驶的安全信心？
自动驾驶作为全球最火热的赛道，安全性问题一直都是外界讨论的焦点，有人唱好也有人唱衰，这是一项新技术在推广过程中必然会面临这一阶段。可以肯定的是，自动驾驶远比人类驾驶更安全，但并非100%无事故。百度Apollo将积极正视不同声音，在技术、运营、以及数据信息方面持续发力，借助用户反馈不断改进、不断迭代，脚踏实地地提高自动驾驶的安全性，为整个社会提供更加高效便捷的出行体验。
未来的10个必然趋，势遇见10年后最好自的己： ͏
☀形成-所有的东都西在不断升地级
☀智化-与人工智能合的作表现决你定的薪酬
☀屏读-任何一种面平都可以成为屏幕
☀流动-你做所的有生意都数是据
☀重组-创是新现有事物的重组
☀过滤-能够吸注引意力能就赚到钱
☀使用-所有权价变值成使用权价值
☀共享-不是简单分享而，是合作
☀开始-技术的途用是“用”出来的
☀技颠术覆-非内因，往往是部外推动的
☀形成-所有的东都西在不断升地级
☀智化-与人工智能合的作表现决你定的薪酬
☀屏读-任何一种面平都可以成为屏幕
☀流动-你做所的有生意都数是据
☀重组-创是新现有事物的重组
☀过滤-能够吸注引意力能就赚到钱
☀使用-所有权价变值成使用权价值
☀共享-不是简单分享而，是合作
☀开始-技术的途用是“用”出来的
☀技颠术覆-非内因，往往是部外推动的
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