最近公布的交通部(DOT)聯邦自動駕駛汽車政策為自動駕駛或自駕車輛開發提供了監管指導。雖然自主技術近年來發展迅速，但監管法律并沒有跟上步伐。該政策解決了監管的不確定性，并提供了在公共道路上部署自動駕駛車輛的明確路線圖。自動駕駛汽車開發商需要一個全面的數據管理計劃，以符合DOT指南，為快速功能增強和更新鋪平道路，并提供法律保護。

完全自動駕駛車輛的操作創建并處理大量數據。多個攝像頭和傳感器，包括RADAR，LiDAR，SONAR和GPS，都部署在一輛汽車上，以執行各種子任務，以支持整體駕駛任務。雖然人類的后腦勺沒有眼睛，但自動駕駛汽車在360度時會有很多“眼睛”。不同類型的傳感器設計用于特定任務和條件，例如距離，照明，天氣等，并為軟件算法提供輸入以處理和確定適當的車輛響應 - 即加速，制動和轉向。今天的測試車通常每天可以產生4到6TB的數據，其中一些產生的數量是安裝設備及其分辨率的兩倍。

DOT政策包括與車輛安全相關的15個特定重點領域的指南，并要求制造商提交一份安全評估函，說明他們如何滿足每個重點領域。制造商應在任何重大更新時隨時提交新的安全評估信，包括軟件和硬件更新。制造商有責任保留數據和文件以支持每次安全評估的提交。

其中三個重點領域涉及車輛自動化功能的定義。第一個車輛操作設計域(ODD)指定了自動化系統在其中運行的條件。這包括道路類型，速度，照明，天氣和任何其他領域限制。第二個是在車輛ODD內安全操作所必需的物體和事件檢測和響應(OEDR)功能; 包括在正常駕駛條件下以及意外危險或事件。最后，回落到最小風險狀態定義車輛性能遇到系統故障或車輛遇到ODD以外的情況時，包括人為通知控制和車輛響應如果在預定時間范圍內沒有發生手動控制。

需要對性能進行測試和驗證，以驗證車輛能否在其預期的設計參數范圍內安全運行，并根據需要安全地回到最小風險狀態。測試可能包括模擬，在軌和路上元素的組合。今天開車的任何人都應該意識到，驗證上面列出的三個自動化功能所需的變量數量并非微不足道。擁有良好的數據管理計劃對于高效且有效的驗證過程至關重要。如前所述，車輛測試期間生成的數據集可能非常大。車載數據存儲必須適應不間斷的測試周期和車輛環境條件，超過典型數據中心的條件。工程團隊可以輕松獲取數據，這是開發過程的生命線。提示訪問新測試數據以及訪問舊數據以進行反向測試同樣重要。制造商需要一個計劃來滿足主動測試和開發過程的容量和性能要求，同時還可以長期訪問大容量存儲。

根據該政策，制造商應保留測試和操作事件的數據，并確保制造商和DOT可以隨時檢索崩潰重建。DOT建議在發生碰撞時收集傷害或死亡數據，當車輛損壞以便需要牽引時，以及在車輛響應良好的情況下“近乎未命中”的情況下收集數據。在這些情況下，車輛應保留足夠的數據以重建事件和系統性能，包括系統或人類駕駛員是否控制汽車。該政策規定制造商應具備共享任何相關數據的技術和法律能力。該政策還鼓勵該行業與標準組織合作，建立統一的數據記錄和共享方法。

自動駕駛車輛的開發和運行都是需要全面數據管理計劃的數據密集型過程。隨著更多車輛的部署以及不可避免的事件發生時，制造商必須擁有明確定義的流程和數據訪問系統以增強系統性能，從而使自動化系統性能受到質疑。潛在的法律問題給制造商帶來了更大的責任，因為車輛的自動化系統負責駕駛汽車而不是人類。精心設計的數據管理計劃將有利于車輛制造商推進技術，及時響應新事件的能力，最終提高車輛性能和安全性。