การรับประกันความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของยานพาหนะไร้คนขับ

ความท้าทายหลักในระบบความปลอดภัยของยานพาหนะไร้คนขับ

การสร้างสมดุลระหว่างการตัดสินใจแบบเรียลไทม์กับโปรโตคอลความปลอดภัย

ในแวดวงของ ยานพาหนะไร้คนขับ ระบบความปลอดภัย ความสามารถในการตัดสินใจอย่างรวดเร็วมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาความปลอดภัย ยานพาหนะไร้คนขับพึ่งพาการตัดสินใจแบบเรียลไทม์เพื่อประเมินและตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เพื่อให้แน่ใจว่าผู้โดยสารและผู้เดินเท้ามีความปลอดภัย มาตรฐานอุตสาหกรรม เช่น ISO 26262 กำหนดหลักเกณฑ์ด้านความปลอดภัยที่เข้มงวดเพื่อเป็นแนวทางในการดำเนินกระบวนการตัดสินใจ เน้นย้ำถึงความสำคัญในการสร้างสมดุลระหว่างการดำเนินการอัตโนมัติที่รวดเร็วกับการตรวจสอบความปลอดภัยอย่างรอบคอบ ตัวอย่างเช่น ความล้มเหลวในการประสานงานกันในระบบดังกล่าวเคยนำไปสู่เหตุการณ์สำคัญที่ยานพาหนะอัตโนมัติไม่สามารถหยุดรถทันเพื่อหลีกเลี่ยงคนเดินถนน ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความจำเป็นในการมีโปรโตคอลที่สอดคล้องกัน การสร้างสมดุลที่เหมาะสมระหว่างการตอบสนองอย่างรวดเร็วและความปลอดภัยตามขั้นตอนสามารถป้องกันเหตุการณ์ในอนาคตและสร้างความไว้วางใจในเทคโนโลยีอัตโนมัติได้

การแก้ไขปัญหาความถูกต้องของจังหวะเวลาในการทำงานของเครื่องจักรอัตโนมัติ

ความถูกต้องของจังหวะเวลา (Timing) มีบทบาทสำคัญต่อประสิทธิภาพในการทำงานของเครื่องจักรอัตโนมัติ โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่มีความเร็วสูง ยานพาหนะไร้คนขับจำเป็นต้องอาศัยการกำหนดจังหวะเวลาอย่างแม่นยำเพื่อดำเนินการต่าง ๆ ได้อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ โครงการของมหาวิทยาลัยเวย์นสเตทให้ความสำคัญกับการผสานรวมเครือข่ายประสาทลึก (Deep Neural Networks) และตัวเร่งความเร็ว (Accelerators) เพื่อให้มั่นใจถึงความแม่นยำด้านจังหวะเวลา ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญต่อความปลอดภัยและการทำงานที่เชื่อถือได้ ในทางปฏิบัติจริงเคยเกิดความล้มเหลวที่โดดเด่นขึ้น เนื่องจากความคลาดเคลื่อนของจังหวะเวลา ทำให้ระบบเบรกช้ากว่ากำหนดหรือเลี้ยวผิดตำแหน่ง เทคโนโลยีใหม่ ๆ เช่น การออกแบบร่วมกันระหว่างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ (Hardware-Software Co-designs) กำลังถูกพัฒนาเพื่อรับมือกับความท้าทายนี้ และเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการประสานงานของการทำงานอัตโนมัติ เทคโนโลยีเหล่านี้มีความสำคัญต่อการพัฒนายานพาหนะที่สามารถดำเนินการต่าง ๆ ได้อย่างราบรื่น โดยไม่เสี่ยงต่อปัญหาด้านความปลอดภัยอันเนื่องมาจากข้อผิดพลาดด้านจังหวะเวลา

ความท้าทายในการผสานรวมระหว่างองค์ประกอบซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์

การผสานรวมองค์ประกอบทั้งซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ในยานพาหนะไร้คนขับมักสร้างความท้าทายในการบูรณาการอย่างมาก ซึ่งอาจกระทบต่อความปลอดภัย โดยทั่วไป มักเกิดความไม่สอดคล้องกันระหว่างอัลกอริธึมที่ออกแบบมาเพื่อการตัดสินใจ กับความสามารถของฮาร์ดแวร์ในการประมวลผลคำสั่งเหล่านี้ ส่งผลให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย องค์ประกอบหลัก เช่น เซ็นเซอร์ โปรเซสเซอร์ และระบบการสื่อสาร มักเป็นจุดที่เกิดความคลาดเคลื่อนดังกล่าว การทำงานร่วมกันระหว่างนักพัฒนาซอฟต์แวร์และวิศวกรฮาร์ดแวร์ถือเป็นสิ่งสำคัญในการแก้ไขปัญหาการบูรณาการ ตัวอย่างเช่น ความร่วมมือระหว่างบริษัท NVIDIA กับซัพพลายเออร์ด้านยานยนต์ ความร่วมมือนี้มีเป้าหมายเพื่อให้อัลกอริธึมซอฟต์แวร์สอดคล้องกับศักยภาพของฮาร์ดแวร์อย่างใกล้ชิด เพื่อปรับปรุงกระบวนการบูรณาการโดยรวม และทำให้ระบบอัตโนมัติมีความปลอดภัยและเชื่อถือได้มากยิ่งขึ้น

นวัตกรรมเพื่อความปลอดภัยอัตโนมัติด้วยขับเคลื่อนด้วย AI

แพลตฟอร์ม Holos แบบองค์รวมของ NVIDIA: แนวทางสู่ความน่าเชื่อถือ

แพลตฟอร์ม Holistic Halos ของ NVIDIA เป็นระบบระดับแนวหน้าที่ออกแบบมาเพื่อให้มั่นใจในความน่าเชื่อถือของการรับรองความปลอดภัยแบบอัตโนมัติ แพลตฟอร์มนี้ผสานรวมโซลูชันความปลอดภัยด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์สำหรับยานยนต์ของ NVIDIA เข้ากับการวิจัย AI ซึ่งครอบคลุมความปลอดภัยในระดับแพลตฟอร์ม อัลกอริทึม และระบบนิเวศอย่างมีประสิทธิภาพ ระบบเน้นแนวทางการรับมือกับความปลอดภัยแบบหลายชั้น ได้แก่ ในระดับเทคโนโลยี การพัฒนา และการประมวลผล เพื่อมอบการป้องกันที่ครอบคลุมตลอดอายุการใช้งานของยานพาหนะอัตโนมัติ แนวโน้มการนำไปใช้จริงได้แสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่น่าพอใจ โดยมีพันธมิตรรายแรกๆ เช่น Continental และ Ficosa ร่วมเป็นพันธมิตรและยอมรับถึงประสิทธิภาพของระบบในการรักษาเกณฑ์ความปลอดภัยอย่างเข้มงวด มีข้อมูลบ่งชี้ว่าอุบัติเหตุและเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยลดลงอย่างมากจากการนำแพลตฟอร์มนี้ไปใช้ ซึ่งย้ำถึงบทบาทสำคัญของมันในอนาคตของระบบอัตโนมัติ

ChronosDrive ของ Wayne State: การวิเคราะห์เวลาสำหรับระบบ DNN

ChronosDrive ซึ่งพัฒนาโดยมหาวิทยาลัยเวย์นสเตท มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพด้านเวลาและการทำงานที่ปลอดภัยของรถยนต์อัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย DNN โดยได้รับการสนับสนุนจากเงินอุดหนุนขนาดใหญ่จาก NSF โครงการนี้มุ่งเน้นการปรับปรุงระบบแบบเรียลไทม์ผ่านเทคนิคการวิเคราะห์เวลาขั้นสูง แนวทางนี้สามารถตอบสนองความต้องการด้านเวลาที่เข้มงวดสำหรับรถยนต์อัตโนมัติ และใช้การออกแบบเชิงบูรณาการระหว่างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานร่วมกันและความน่าเชื่อถือ การร่วมมือและงานวิจัยที่ดำเนินการที่มหาวิทยาลัยเวย์นสเตทแสดงให้เห็นว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนี้ช่วยเพิ่มความถูกต้องด้านเวลา ทำให้มั่นใจในความปลอดภัยและการทำงานที่เชื่อถือได้ในสภาพแวดล้อมที่มีความเร็วสูง การวิจัยเช่นนี้มีส่วนช่วยวางรากฐานระบบรถยนต์อัตโนมัติที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

บทบาทของ AI เพื่อการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ด้านความปลอดภัย

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) กำลังปฏิวัติวิธีการสร้างแบบจำลองความปลอดภัยเชิงพยากรณ์ โดยสามารถคาดการณ์ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่เหตุการณ์จะเกิดขึ้นจริง เทคโนโลยีนี้ใช้กรอบการทำงานที่ซับซ้อนในการจำลองสถานการณ์ต่าง ๆ ช่วยให้สามารถปรับเปลี่ยนมาตรการความปลอดภัยได้ล่วงหน้า โมเดลที่มีชื่อเสียงและใช้ประโยชน์จาก Generative AI ได้แก่ แพลตฟอร์มการจำลอง Omniverse ของ NVIDIA ซึ่งมอบสภาพแวดล้อมเสมือนจริงสำหรับทดสอบการตอบสนองของยานพาหนะ ผู้เชี่ยวชาญยอมรับถึงข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าที่แบบจำลองเหล่านี้นำเสนอ โดยผลการวิจัยยืนยันศักยภาพในการเสริมสร้างมาตรการความปลอดภัย ดังนั้น Generative AI จึงเป็นเครื่องมือสำคัญในกระบวนการบริหารจัดการความเสี่ยงอย่างเชิงรุกและการพัฒนาอย่างต่อเนื่องในอุตสาหกรรมยานยนต์อัตโนมัติ เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ด้านความปลอดภัยที่ดียิ่งขึ้น

การประยุกต์ใช้มาตรฐานความปลอดภัยระดับทหารในโครงสร้างสาธารณูปโภคพลเรือน

บทเรียนจาก ยางทหาร มาตรฐานความทนทาน

การเข้าใจมาตรฐานความทนทานของยางรถทหารสามารถให้บทเรียนที่มีค่าในการเสริมสร้างความปลอดภัยของยานพาหนะพลเรือน ยางรถทหารได้รับการออกแบบมาเพื่อทนต่อสภาพแวดล้อมที่รุนแรง ซึ่งแสดงถึงเกณฑ์ความทนทานที่สามารถเป็นประโยชน์อย่างมากต่อยานยนต์ไร้คนขับในทางพลเรือน การนำเอาระบบตรวจสอบคุณภาพแบบเข้มงวดตามมาตรฐานทางทหารมาใช้ จะช่วยให้ผู้ผลิตยางสำหรับรถพลเรือนสามารถรับประกันประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ภายใต้สภาวะที่ยากลำบาก ส่งผลให้ความปลอดภัยดีขึ้น ตัวอย่างเช่น การนำข้อกำหนดเฉพาะ เช่น พลังรับน้ำหนักและการปรับตัวให้เหมาะกับทุกพื้นผิวถนน มาประยุกต์ใช้ สามารถลดเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับยางรถยนต์ในบริบทพลเรือนได้อย่างมาก ในท้ายที่สุดช่วยชีวิตและลดค่าใช้จ่าย

เทคโนโลยียางกันระเบิดสำหรับระบบขนส่งอัตโนมัติในเมือง

การใช้เทคโนโลยีป้องกันการระเบิดในกองยานพาหนะอัตโนมัติภายในเมืองมีความสำคัญอย่างมากต่อความปลอดภัยของยานพาหนะในพื้นที่ที่มีประชากรหนาแน่น เทคโนโลยีเหล่านี้มีมาตรการรับมือที่แข็งแกร่งต่อภัยคุกคามหรือข้อบกพร่องภายในที่อาจนำไปสู่เหตุการณ์ร้ายแรง ตัวอย่างเช่น ในการพัฒนายานพาหนะอัตโนมัติของไต้หวัน มีการออกแบบโครงสร้างเพื่อกักเก็บแรงระเบิดและทำให้ความเสียหายภายนอกลดลงมากที่สุด ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่ต่างเห็นพ้องถึงความสำคัญของเทคโนโลยีดังกล่าวในเขตเมือง โดยเน้นบทบาทของมันในการปกป้องทั้งยานพาหนะและประชาชนที่ให้บริการ

ประสิทธิภาพทางต้นทุนผ่านความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ (เช่น Military Discount Tires)

ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ระหว่างบริษัทพลเรือนและผู้จัดหาทางทหารเปิดเผยแนวทางในการพัฒนาด้านความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพทางต้นทุน โดยความร่วมมือนี้ ซึ่งแสดงให้เห็นได้จากโครงการต่าง ๆ เช่น ส่วนลดยางสำหรับใช้ในทางทหาร ทำให้ภาคส่วนพลเรือนสามารถเข้าถึงผลิตภัณฑ์คุณภาพสูงจากเทคโนโลยีทางทหารด้วยต้นทุนที่ลดลง และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพด้านความปลอดภัย ส่วนลดเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำให้เทคโนโลยีความปลอดภัยขั้นสูงเข้าถึงได้ง่ายขึ้น แต่ยังส่งเสริมการนำมาตรฐานระดับทหารมาประยุกต์ใช้ในภาคพลเรือน ซึ่งจะนำไปสู่โครงสร้างพื้นฐานที่มีความปลอดภัยและความทนทานมากยิ่งขึ้น การวิจัยสนับสนุนแนวคิดนี้ โดยชี้ให้เห็นว่าการร่วมมืออย่างต่อเนื่องนำไปสู่การปรับปรุงโดยรวมในด้านคุณภาพของผลิตภัณฑ์และการปฏิบัติตามมาตรฐานความปลอดภัย

กรณีศึกษาโลก: การตรวจสอบมาตรฐานความปลอดภัยในการขยายตัวของ Robotaxi ในประเทศจีน

กรุงปักกิ่งกำหนดเกณฑ์ทดสอบ 28 ล้านกิโลเมตร

ปักกิ่งได้สร้างความสำเร็จครั้งสำคัญในอุตสาหกรรมรถแท็กซี่อัตโนมัติ (robotaxi) โดยทำสถิติทดสอบการขับขี่ได้ถึง 28 ล้านกิโลเมตร สะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการยึดมั่นตามมาตรฐานความปลอดภัยระดับโลก การทดสอบเป็นเวลานานนี้เป็นเครื่องรับรองถึงความมุ่งมั่นด้านความปลอดภัยของเมือง โดยใช้วิธีการขั้นสูงเพื่อให้มั่นใจถึงความน่าเชื่อถือของยานพาหนะไร้คนขับ การทดสอบเน้นสถานการณ์ในเขตเมืองที่หลากหลาย เพื่อเก็บข้อมูลอย่างครอบคลุม ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงความปลอดภัยของยานพาหนะเหล่านี้อย่างชัดเจน อัตราความสำเร็จนั้นสูงมาก จากการดำเนินงานของ robotaxis ในพื้นที่เขตเมืองที่มีการจราจรหนาแน่นอย่างไร้รอยต่อ ความสำเร็จนี้แสดงให้เห็นถึงแนวทางที่แข็งแกร่งของปักกิ่งในการรับประกันว่าเทคโนโลยีอัตโนมัติจะต้องผ่านเกณฑ์ความปลอดภัยที่เข้มงวด ก่อให้เกิดทางสู่การยอมรับในระดับนานาชาติ

กรอบกฎหมายสำหรับระบบอัตโนมัติระดับ 3+

ภูมิทัศน์การกำกับดูแลของจีนสำหรับยานพาหนะอัตโนมัติกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดยให้ความสำคัญเป็นพิเศษกับระบบระดับ 3 ขึ้นไป กรอบการทำงานในปัจจุบันครอบคลุมข้อกำหนดด้านความสอดคล้องหลากหลายประเภทที่ออกแบบมาเพื่อเสริมสร้างแนวทางปฏิบัติด้านการรับประกันความปลอดภัย มาตรการที่มีประสิทธิภาพอย่างหนึ่งที่ได้ดำเนินการคือ การกำหนดอย่างชัดเจนโดยสำนักเศรษฐกิจและเทคโนโลยีสารสนเทศนครปักกิ่ง ซึ่งให้ความสำคัญกับความปลอดภัยของยานพาหนะระดับ 3 และระดับที่สูงกว่า สิ่งนี้รวมถึงกฎระเบียบที่กำหนดให้มีกระบวนการทดสอบและตรวจสอบอย่างละเอียด เพื่อให้มั่นใจว่าระบบอัตโนมัติทุกระบบพร้อมรับมือกับสภาพการขับขี่ที่ซับซ้อนได้ด้วยตนเอง ความเคลื่อนไหวเช่นนี้แสดงให้เห็นถึงท่าทีเชิงรุกของจีนในการกำกับดูแลและรับประกันการใช้งานเทคโนโลยียานพาหนะอัตโนมัติขั้นสูงอย่างปลอดภัย จนกลายเป็นแบบอย่างให้ประเทศอื่นๆ

การสร้างความไว้วางใจจากประชาชนผ่านโครงการบริการเรียกรถโดยสารที่ได้รับการอุดหนุน

เพื่อส่งเสริมความเชื่อมั่นของประชาชนในยานพาหนะไร้คนขับ จีนได้เปิดตัวโครงการเรียกรถโดยสารที่รัฐบาลสนับสนุนค่าใช้จ่ายบางส่วน ซึ่งมาตรการเหล่านี้ไม่เพียงแต่ช่วยลดราคาค่าโดยสารของรถหุ่นยนต์ให้สามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้น แต่ยังมีการผนวกคุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่จำเป็นอย่างยิ่งไว้ด้วย เพื่อสร้างความมั่นใจในความปลอดภัยของผู้ใช้งาน ตัวอย่างเช่น การสนับสนุนทางการเงินจากภาครัฐได้ช่วยลดต้นทุนในการใช้บริการรถหุ่นยนต์โดยสารอย่างมาก ทำให้ผู้ใช้งานรายอื่น ๆ มีโอกาสได้ลองใช้บริการระบบขนส่งอันเป็นนวัตกรรมนี้ ผลสำรวจที่ดำเนินการก่อนและหลังการบังคับใช้โครงการดังกล่าวแสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในเชิงบวกอย่างชัดเจนเกี่ยวกับการรับรู้ของสาธารณะ โดยผู้ใช้หลายคนแสดงความมั่นใจเพิ่มมากขึ้นในด้านความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของยานพาหนะไร้คนขับ กลยุทธ์แบบผสมผสานระหว่างประสิทธิภาพด้านต้นทุนและการรับประกันความปลอดภัยนี้ กำลังพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิผลในการสร้างความไว้วางใจจากประชาชนและได้รับการยอมรับเทคโนโลยีรถยนต์ขับเองอย่างกว้างขวาง

ระบบนิเวศการรับรองความน่าเชื่อถือสำหรับระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ

การปฏิบัติตามมาตรฐาน ISO 26262 ASIL-D ในระบบปัญญาประดิษฐ์

ISO 26262 เป็นมาตรฐานสากลที่สำคัญสำหรับความปลอดภัยในอุตสาหกรรมยานยนต์ โดยเน้นเรื่องความปลอดภัยเชิงฟังก์ชันของระบบไฟฟ้าและอิเล็กทรอนิกส์ภายในยานพาหนะบนถนน การปฏิบัติตามระดับความปลอดภัยในระบบควบคุมยานยนต์ (ASIL-D) ถือว่ามีความสำคัญอย่างมากในระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ เนื่องจากเกณฑ์ที่เข้มงวดเพื่อให้แน่ใจว่ามีความปลอดภัยสูงสุด ระดับการปฏิบัติตามนี้จำเป็นต้องมีกระบวนการพัฒนาอย่างละเอียดและการวิเคราะห์อันตรายอย่างรอบคอบ ตัวอย่างเช่น ระบบปฏิบัติการ DriveOS 6.0 ของ NVIDIA ได้รับการรับรองตามมาตรฐาน ASIL-D ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการปฏิบัติตามมาตรฐานนี้สามารถนำไปสู่การปรับปรุงด้านความปลอดภัยที่จับต้องได้ในการดำเนินงานของยานพาหนะไร้คนขับ ด้วยการปฏิบัติตามเกณฑ์ที่เข้มงวดเหล่านี้ ผู้พัฒนาสามารถสร้างความมั่นใจให้กับตนเองและผู้ใช้งานถึงความเสี่ยงที่ลดลงจากการทำงานผิดพลาดของระบบในยานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วย AI

งานวิจัยที่ได้รับการสนับสนุนจาก NSF เพื่อพัฒนามาตรฐานเมตริกความปลอดภัย

มูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติ (NSF) มีบทบาทสำคัญในการส่งเสริมมาตรฐานความปลอดภัยสำหรับยานพาหนะอัตโนมัติ เพื่อให้มีแนวทางการประเมินความปลอดภัยที่เป็นเอกภาพบนแพลตฟอร์มต่าง ๆ โดยผ่านความร่วมมือในการวิจัย NSF สนับสนุนโครงการที่มุ่งเน้นการกำหนดแนวทางชัดเจนสำหรับการประเมินและนำเกณฑ์เหล่านี้มาใช้จริง ตัวอย่างเช่น ผลการวิจัยจากความร่วมมือนี้เสนอมาตรการด้านความปลอดภัยที่อาจสามารถทำนายการลดลงของอุบัติเหตุที่เกี่ยวข้องกับระบบอัตโนมัติได้ การส่งเสริมกรอบมาตรฐานความปลอดภัยแบบเดียวกันนี้ ทำให้ NSF เป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างสภาพแวดล้อมที่ไม่เพียงแต่พัฒนาเทคโนโลยียานยนต์ในอนาคตเท่านั้น แต่ยังสร้างความมั่นใจให้กับประชาชนในเรื่องความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของเทคโนโลยีเหล่านี้ด้วย

ความร่วมมือระหว่างอุตสาหกรรมเพื่อกำหนดมาตรฐานความปลอดภัยร่วมกัน

การร่วมมือกันระหว่างอุตสาหกรรมมีความสำคัญอย่างยิ่งในการบรรลุมาตรฐานความปลอดภัยที่เป็นเอกภาพสำหรับยานพาหนะอัตโนมัติ โดยมั่นใจว่าผู้เชี่ยวชาญจากสาขาหลากหลายได้มีส่วนร่วมในการพัฒนาระบบความปลอดภัยโดยรวม ความร่วมมือที่ประสบความสำเร็จ เช่น ระหว่างผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์และบริษัทด้านเทคโนโลยี นำไปสู่การพัฒนามาตรการความปลอดภัยที่ดียิ่งขึ้น ซึ่งสามารถเห็นตัวอย่างได้จากการร่วมมือของ NVIDIA กับผู้เล่นรายอื่นในอุตสาหกรรมผ่านห้องปฏิบัติการตรวจสอบระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI Systems Inspection Lab) ความร่วมมือนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเติมเต็มช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่ยังมีอยู่ โดยใช้ประโยชน์จากนวัตกรรมร่วมกันเพื่อแก้ไขปัญหาท้าทายในด้านความปลอดภัยของยานพาหนะอัตโนมัติ การร่วมมือกันอย่างต่อเนื่องถือเป็นสิ่งจำเป็นในการปิดช่องว่างเหล่านี้ และก้าวไปสู่ระบบอัตโนมัติที่มีความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยสูงขึ้นในระดับโลก