虽然说开发自动驾驶系统，难免会出现“不同公司选择相似路径”的情况。但上周英伟达GTC 大会上推出的用于保护自动驾驶车辆不受碰撞的计算型防御驾驶策略（Safety Force Field，简称“SFF”），却因为自称“首创”遭到了 Mobileye CEO Amnon Shashua 的公开“讨伐”。

　　在英特尔官方网站上发布的一篇题为《创新需要原创》（Innovation requires originality） 的文章中，Shashua 教授公开吐槽了英伟达的 SFF，指出了数十处与 Mobileye 2017 年前提出的责任敏感安全模型 RSS 论文相似的部分。

　　Mobileye CEO Amnon Shashua / 英特尔官方

　　他这样写道：

　　显然英伟达的同行们这次又打着“首创”（first-of-its-kind）的幌子，抄走了我们两年前发布的 RSS 模型的概念。在 Mobileye 看来，SFF 只是一个低配版的 RSS。如果说有什么创新成分的话，那么它可能只是在文字上花了些心思。

　　虽然说出现这种“殊途同归”的情况在所难免，就像很多车企或者自动驾驶公司一样，你不可能因为对方做出了和自己类似的产品就说“被抄袭”了。而且因为当时 Mobileye 发布 RSS 模型时将自己的研究成果免费公开，目的是希望行业内更多的公司、组织能够参与进来共同开发。

　　Shashua 教授也提到，之后包括百度、法雷奥以及中国综合智能交通产业与服务联盟等众多公司和团体表示将把 RSS 模型加入到自动驾驶项目研发中，甚至英伟达 2018 年也曾提出过希望进行“合作”的意向。

　　没想到的是，一年后，英伟达推出了一个即便不是“一模一样”但“极其相似”的技术概念。而且完全没有对 Mobileye 表示出一丁半点的“感谢”。这一点确实让人心生疑问。

　　简单来说，不管是 SFF 还是 RSS，这两套模型的基础都是通过计算出一系列基于法律和人类行为的标准动作，并根据汽车自身的物理参数以及附近的物体和变量来实现安全的操作。不过 Shashua 教授也指出了两个概念中其他雷同的地方：

　　RSS 为汽车定义了一个横向和纵向的安全距离。如果这两个安全距离出现了冲突，我们认为车辆处于“危险状态”（Dangerous Situation），必须要进行“合理的反应”（Proper Response）。而车辆必须做出反应的这个特殊的时刻，我们称其为“危险阈值”（Danger Threshold）。

　　SFF 同样定义了这些类似的概念，只不过在名词的说法上略有不同。比如它把“纵向的安全距离”（a safe longitudinal） 叫做“一维的 SFF”（the SFF in One Dimension） ；把“横向的安全距离”（safe lateral distance） 叫做“处于高维的 SFF”（the SFF in Higher Dimensions）。

　　至于“合理的反应”（Proper Response），英伟达称其为“安全规程”（Safety Procedure）。同时 RSS 中的“危险状态”也被改为“不安全状态”（Unsafe Situation）。而为了保持概念的完整性，SFF 中也有一个类似“危险阈值”（Danger Threshold） 的存在，不过它叫做“关键时刻”（Critical Moment）。

　　当然原文中 Shashua 教授还指出了其他相似的概念，他甚至用 8 页 PDF 文档列出了目前能够找到的所有的雷同部分。看过之后，你可能会不自觉地去思考，英伟达到底“引用”了 Mobileye RSS 多少的案例？（有一些如果不是特别熟悉这个话题的话，可能很难发现概念之间的相似性）。

　　Shashua 教授提到的其他 SFF 与 RSS 在技术细节上的相似部分 / 英特尔官方

　　类似这样的理论研究一般都不会专利化——申请专利不是一种明智的做法，因为最理想的结果是基于原始的想法能够衍生出广泛的应用。而且类似这样的事情也比较常见，比如一家 R&D 机构确定了某个研究方向，有其他公司在其基础上不断优化演进，甚至说产生出相反的方案来都是可能的。

　　以 IT 界为例，谷歌的开发人员可能发表了一些有趣的早期研究成果，之后过了七八个月，Uber 或者 FAIR 的人在其基础上做优化，增加了一些自己的想法。这其实是完全没问题的。所以，如果英伟达当时在发布 SFF 的时候能提那么一嘴，“Mobileye 之前提出了这个很棒的概念，这是我们认为更优的方案”，可能今天就不会惹得 Mobileye 老板要亲自笔伐了。

　　但恰恰相反，对方不仅没有提及 Mobileye 的 RSS，而且在网上公开可以下载的关于 SFF 的白皮书中，参考文献的部分只有一篇“The Safety Force Field， Nvidia， 2017”，且白皮书中首行文字提到的支持 SFF 理论的数学计算都在这篇参考文献中。

　　这篇有点神秘、涵盖了 SFF 数学计算细节的参考文献发表于 2017 年 / 英伟达官方

　　但有一个问题，这篇论文在哪儿都是找不到的，似乎是第一次被人引用。因为英伟达从来没有在任何学术渠道或官方博客中公开发表过。而且它也没有 DOI 号，同时也没有出现在任何研究报告或文献库里。

　　其实，即便像英伟达和 Mobileye 这样强劲的对手，我认为双方也是不存在完全对立的立场的。毕竟两家公司目前都有各自不同的业务线和赢利点，在自动驾驶的研发上也各有优势，即使不合作也完全没必要搞得剑拔弩张。但从学术研究这点来看，英伟达这次的做法似乎有些不那么“光彩”，而且如果最终双方因此纠缠不清的话，今后可能对其人才招聘以及公司信誉产生影响。

　　目前英伟达方面对该问题的质询暂无回应。