解读

1. 面试官意图

   • 考察候选人能否把“伦理两难”转译为可落地的产品规则与算法指标
   • 验证对国内法规、标准、数据闭环、用户认知与商业风险的综合权衡能力
   • 观察是否具备“算法-产品-合规”一体化思维，而非只做价值判断

2. 答题红线

   • 不可直接给出“保护谁”的道德口号，必须回到“国家让怎么干、用户怎么感知、系统怎么实现”
   • 不能忽视《汽车驾驶自动化管理办法》《道路交通安全法》《个人信息保护法》以及即将发布的《自动驾驶伦理指南》草案
   • 不能脱离“数据-模型-产品”闭环：规则要可标注、可仿真、可验证、可回灌

知识点

1. 法规与标准

   • 中国2022年《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南》要求“不得将生命价值排序作为系统默认策略”，须优先“避免碰撞”而非“选择碰撞”
   • 全国汽车标准化技术委员会正在制定的《自动驾驶系统最小风险运行规范》强调“降低整体风险至ALARP（合理可行最低水平）”

2. 伦理转译方法

   • “风险最小化”原则替代“生命比较”原则：把伦理问题降维为“碰撞风险概率×碰撞严重程度”的加权函数
   • 分层决策：第一层“预防性避撞”，第二层“紧急风险最小化”，第三层“事故后减缓”

3. 产品化落地关键

   • PRD指标：FCW误报率≤0.1次/100km、AEB 对行人碰撞速度降低≥30 km/h、乘客加速度≤15 m/s²
   • 数据闭环：极端场景≥0.5%占比的Corner Case库，周级回灌，模型指标波动<1%才允许上车
   • 用户感知：HMI仅呈现“系统已紧急制动”，不提示“选择了谁”，避免二次伤害与舆情风险

4. 合规与责任

   • 黑匣子EDR记录：触发AEB前2s至后5s的车辆决策向量、感知原始包、制动压力，满足司法溯源
   • 保险接口：将“系统已尽合理避让义务”作为免赔条款输入到商业险精算模型，降低OEM连带责任

答案

“在中国法规框架下，自动驾驶系统不允许内置‘乘客优先’或‘行人优先’的生命价值排序。我的产品策略是把伦理问题转化为‘整体风险最小化’的算法目标，分三层决策：

1. 预防层：用感知-预测-规划一体化网络把碰撞概率压到准入阈值以下；指标是‘每千公里接管次数≤0.02’
2. 紧急层：若碰撞无法避免，算法在100ms内求解‘风险场’最低值，风险场函数包含‘碰撞速度减量×伤害权重×路径可行性’，其中伤害权重引用CIDAS事故数据库的统计曲线，而非主观赋值；同时把乘客加速度、行人碰撞速度均写入约束，确保对任何一方都不造成额外过度伤害
3. 减缓层：触发AEB后，自动拨打E-call、解锁车门、熄灭动力系统，把二次事故概率再降30%

落地步骤：
a) PRD里将上述逻辑抽象为可测指标，并拆分到感知、决策、控制三个子模块
b) 数据侧建立‘两难场景’仿真库，用对抗生成+真实路采混合方式，每周回灌2000例Corner Case，保证模型在‘行人突然折返’、‘乘客侧卡车并线’等场景下ROC-AUC下降<0.5%
c) 合规侧与法务共创《风险最小化策略说明书》，在工信部备案，并同步给保险公司作为责任边界依据
d) 用户侧HMI只做‘系统已紧急制动’提示，不暴露内部权重，避免乘客产生‘被牺牲’或‘被保护’的极端情绪

通过‘法规-算法-数据-商业’四位一体设计，既满足国家准入，又让用户可感知安全，同时为OEM降低法律与舆情风险。”

拓展思考

1. 如果未来法规允许“可选伦理包”，产品形态可演进为“用户不可直接选择谁生谁死，但可在APP内选择‘保守/普通/激进’三种风险容忍度”，后台对应不同的伤害权重区间，并需单独备案与加保费
2. 随着车路协同普及，决策逻辑可从“单车风险最小”升级为“路网风险最小”，把行人手机信号、红绿灯相位、对面车辆轨迹全部纳入风险场，进一步降低两难场景出现概率
3. 长期来看，伦理决策模型需与国家级事故数据平台实时互通，实现“群体学习+联邦更新”，既保护数据隐私，又让每一辆车的两难策略持续逼近社会整体最优