雖然說開發自動駕駛系統，難免會出現“不同公司選擇相似路徑”的情況。但上周英偉達 GTC 大會上推出的用于保護自動駕駛車輛不受碰撞的計算型防御駕駛策略（Safety Force Field，簡稱“SFF”），卻因為自稱“首創”遭到了 Mobileye CEO Amnon Shashua 的公開“討伐”。

　　在英特爾官方網站上發布的一篇題為《創新需要原創》（Innovation requires originality） 的文章中，Shashua 教授公開吐槽了英偉達的 SFF，指出了數十處與 Mobileye 2017 年前提出的責任敏感安全模型 RSS 論文相似的部分。

　　Mobileye CEO Amnon Shashua / 英特爾官方

　　他這樣寫道：

　　顯然英偉達的同行們這次又打著“首創”（first-of-its-kind）的幌子，抄走了我們兩年前發布的 RSS 模型的概念。在 Mobileye 看來，SFF 只是一個低配版的 RSS。如果說有什么創新成分的話，那么它可能只是在文字上花了些心思。

　　雖然說出現這種“殊途同歸”的情況在所難免，就像很多車企或者自動駕駛公司一樣，你不可能因為對方做出了和自己類似的產品就說“被抄襲”了。而且因為當時 Mobileye 發布 RSS 模型時將自己的研究成果免費公開，目的是希望行業內更多的公司、組織能夠參與進來共同開發。

　　Shashua 教授也提到，之后包括百度、法雷奧以及中國綜合智能交通產業與服務聯盟等眾多公司和團體表示將把 RSS 模型加入到自動駕駛項目研發中，甚至英偉達 2018 年也曾提出過希望進行“合作”的意向。

　　沒想到的是，一年后，英偉達推出了一個即便不是“一模一樣”但“極其相似”的技術概念。而且完全沒有對 Mobileye 表示出一丁半點的“感謝”。這一點確實讓人心生疑問。

　　簡單來說，不管是 SFF 還是 RSS，這兩套模型的基礎都是通過計算出一系列基于法律和人類行為的標準動作，并根據汽車自身的物理參數以及附近的物體和變量來實現安全的操作。不過 Shashua 教授也指出了兩個概念中其他雷同的地方：

　　RSS 為汽車定義了一個橫向和縱向的安全距離。如果這兩個安全距離出現了沖突，我們認為車輛處于“危險狀態”（Dangerous Situation），必須要進行“合理的反應”（Proper Response）。而車輛必須做出反應的這個特殊的時刻，我們稱其為“危險閾值”（Danger Threshold）。

　　SFF 同樣定義了這些類似的概念，只不過在名詞的說法上略有不同。比如它把“縱向的安全距離”（a safe longitudinal） 叫做“一維的 SFF”（the SFF in One Dimension） ；把“橫向的安全距離”（safe lateral distance） 叫做“處于高維的 SFF”（the SFF in Higher Dimensions）。

　　至于“合理的反應”（Proper Response），英偉達稱其為“安全規程”（Safety Procedure）。同時 RSS 中的“危險狀態”也被改為“不安全狀態”（Unsafe Situation）。而為了保持概念的完整性，SFF 中也有一個類似“危險閾值”（Danger Threshold） 的存在，不過它叫做“關鍵時刻”（Critical Moment）。

　　當然原文中 Shashua 教授還指出了其他相似的概念，他甚至用 8 頁 PDF 文檔列出了目前能夠找到的所有的雷同部分?？催^之后，你可能會不自覺地去思考，英偉達到底“引用”了 Mobileye RSS 多少的案例？（有一些如果不是特別熟悉這個話題的話，可能很難發現概念之間的相似性）。

　　Shashua 教授提到的其他 SFF 與 RSS 在技術細節上的相似部分 / 英特爾官方

　　類似這樣的理論研究一般都不會專利化——申請專利不是一種明智的做法，因為最理想的結果是基于原始的想法能夠衍生出廣泛的應用。而且類似這樣的事情也比較常見，比如一家 R&D 機構確定了某個研究方向，有其他公司在其基礎上不斷優化演進，甚至說產生出相反的方案來都是可能的。

　　以 IT 界為例，谷歌的開發人員可能發表了一些有趣的早期研究成果，之后過了七八個月，Uber 或者 FAIR 的人在其基礎上做優化，增加了一些自己的想法。這其實是完全沒問題的。所以，如果英偉達當時在發布 SFF 的時候能提那么一嘴，“Mobileye 之前提出了這個很棒的概念，這是我們認為更優的方案”，可能今天就不會惹得 Mobileye 老板要親自筆伐了。

　　但恰恰相反，對方不僅沒有提及 Mobileye 的 RSS，而且在網上公開可以下載的關于 SFF 的白皮書中，參考文獻的部分只有一篇“The Safety Force Field， Nvidia， 2017”，且白皮書中首行文字提到的支持 SFF 理論的數學計算都在這篇參考文獻中。

　　這篇有點神秘、涵蓋了 SFF 數學計算細節的參考文獻發表于 2017 年 / 英偉達官方

　　但有一個問題，這篇論文在哪兒都是找不到的，似乎是第一次被人引用。因為英偉達從來沒有在任何學術渠道或官方博客中公開發表過。而且它也沒有 DOI 號，同時也沒有出現在任何研究報告或文獻庫里。

　　其實，即便像英偉達和 Mobileye 這樣強勁的對手，我認為雙方也是不存在完全對立的立場的。畢竟兩家公司目前都有各自不同的業務線和贏利點，在自動駕駛的研發上也各有優勢，即使不合作也完全沒必要搞得劍拔弩張。但從學術研究這點來看，英偉達這次的做法似乎有些不那么“光彩”，而且如果最終雙方因此糾纏不清的話，今后可能對其人才招聘以及公司信譽產生影響。

　　目前英偉達方面對該問題的質詢暫無回應。