特斯拉的自動駕駛是個白色色盲?
在特斯市值再創新高,其CEO埃隆·馬斯克接連迎來“高光時刻”之時,行業專家卻對其發出警告稱“別太冒進”。目前,特斯拉股價已經突破1000美元,超過豐田成為全球市值最高的車企。在資本看好的背後,特斯拉5月在華銷量也再次大漲,共賣出了1.11萬輛國產Model 3,環比漲幅達到205%。
不過,再耀眼的光環也無法掩蓋其致命的產品缺陷。6月1日,台灣高速公路上一輛行駛中的特斯拉Model 3徑直撞上已側翻在路的白色貨車。據了解,事發時該車處於Autopilot輔助駕駛系統(以下簡稱AP)開啟狀態。
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值得注意的是,這已經不是特斯拉自動駕駛系統在某些特定環境下,第一次無法識別白色物體。而該系統存在“色盲”BUG(漏洞)導致的多起人員傷亡事故,讓其可靠性備受質疑。
AP無法識別白色物體
據上述撞車事故車主表示,事發當時,他的Model 3處於AP開啟狀態,撞車時的時速約為110公里/小時。而他一看到卡車時就全力踩下剎車,奈何制動時間與製動距離都很短,最終撞上卡車。
幸運的是,貨車當時所拉的貨物為類似奶油的軟性材質,所以為碰撞提供了較大緩衝空間。雖然Model 3車頭部分損毀嚴重,但是駕駛員並未受傷。
種種跡像以及分析表明,該事故主要由於自動駕駛系統存在BUG所導致。公開資料顯示,特斯拉目前搭載的AP,甚至更高級別的FSD自動駕駛套件都是依靠攝像頭為主、多傳感器融合的視覺方案。據了解,Model 3全車配備8個攝像頭、12個超聲波傳感器與1個增強版毫米波雷達。
“攝像頭有天生的缺陷,當有較強的反光,或者以白色為基調的物體時,可能會判斷成雲朵甚至認為沒有障礙物。特別是在強光線下,特斯拉這套方案的缺陷比較明顯。”武漢理工大學汽車工程學院副教授楊勝兵在接受每日經濟新聞採訪時表示,即使特斯拉還配備了毫米波雷達,但受限於感知距離較短,如果車速過快,系統也無法迅速響應。畢竟算法也要花費時間,需要留有足夠的時間去做調度和反應。
![圖片來源:特斯拉官網](https://i0.wp.com/n.sinaimg.cn/tech/crawl/68/w550h318/20200615/e833-iuzasxs4620449.jpg?w=640&ssl=1)
實際上,這次事故並不是特斯拉第一次暴露出該系統缺陷。2016年5月,美國佛羅里達州一名男子駕駛的Model S在AP開啟的狀態下,撞向了一輛正在馬路中間行駛的白色半掛卡車。事故導致Model S車頭直接被“切掉”,駕駛員當場死亡,而這也是特斯拉因為AP故障所造成的第一起致死事故。
三年之後,依然位於佛羅里達,一輛特斯拉Model 3以110公里/小時的時速徑直撞向了一輛正在緩慢橫穿馬路的白色拖掛卡車。據了解,這輛Model 3同樣處在AP開啟的狀態下,但駕駛員以及AP均未作出規避動作,再次發生車輛被“切頭”的慘案,駕駛員也當場斃命。
針對AP無法識別白色物體這一漏洞,每日經濟新聞記者向特斯拉方面求證,但截至發稿前,對方未作出回應。
視覺方案不靠譜?
接二連三的事故讓特斯拉AP受到質疑,而其所採取的視覺解決方案也捲入輿論風波。
![圖片來源:特斯拉官網](https://i0.wp.com/n.sinaimg.cn/tech/crawl/784/w550h234/20200615/6c40-iuzasxs4620491.jpg?w=640&ssl=1)
據了解,在自動駕駛解決方案上,目前有兩種主流的傳感器路線:一種是以Waymo為代表的激光雷達為主、其他傳感器為輔的技術路線;另一種是以特斯拉為代表的攝像頭為主,多傳感器融合的視覺方案。而事實上,在實際落地過程中,以上方案都遇到了一系列問題。
“激光雷達造價高,短期內難以量產,使用壽命較短,遠處目標障礙物激光點非常稀疏,安全駕駛的車速受限。”自動駕駛初創公司紐勱科技相關負責人告訴每日經濟新聞(微信號:nbdnews)記者,激光雷達沒有顏色信息,還需要單獨加裝攝像頭對紅綠燈、交通標識等信息進行識別。
“視覺為主的方案可以很好地處理小雨、小雪、薄霧、夜晚等場景,但惡劣的天氣情況,對視覺、激光雷達、乃至人類司機都是非常大的駕駛挑戰。”上述紐勱科技負責人表示,除了從攝像頭等感知技術上進行開發外,還要保證整體系統的穩定性,打造全套的測試體係等。
值得一提的是,紐勱科技由前特斯拉自動駕駛團隊核心成員創立,所採取的技術路線與特斯拉類似。
楊勝兵認為,當前並不應該談論哪種技術路線更好,最重要的是要提高這些方案的可靠性。“目前來說,提高可靠性只能是加強測試,加強汽車安全等級的要求,包括實際測試的指標。現在,針對各種場景的無人駕駛都有在做,有些取得了很好的成績。但是,在可靠性上,全世界都面臨難題。”楊勝兵表示。
冒進的馬斯克
雖然視覺解決方案沒有徹底解決自動駕駛可靠性這一難題,但馬斯克卻足夠大膽,將其使用在量產車上。因為在他看來,汽車已經成為一款電子產品,暫時的不完美可以通過後續遠程OTA升級優化。
不過,在楊勝兵看來,造汽車首先要變成一個汽車人,汽車工業在功能、安全、開發架構和流程體係等方面,需要很長時間的沉澱。
除了AP存漏洞外,特斯拉在傳統製造上也鬧出不少笑話。例如,把製動感覺留給用戶(開關調節)設置、動力飛車等,這些事件都反映了馬斯克對汽車的理解不夠透徹,沒有很好地遵循汽車工業的規範和標準。
“馬斯克還是太冒進,自動駕駛的算法中要做最保守的估計,而不能有冒進的方案。特別是在高速情況下,冒進就會帶來生命危險。”楊勝兵表示,目前自動駕駛算法的最後一關一定要由人來把控,即使判斷不出來前方是什麼障礙物,也要進行減速,採取乾預措施。
相較於馬斯克的冒進,傳統車企和供應商走得相對保守,安全是其底線。“研發L1、L2級別自動駕駛不難,但要往更高級別走,需要依靠幾十億美元體量的公司,並且要有汽車行業長期積累,否則理解上絕對會有問題。”楊勝兵認為,例如寶馬、沃爾沃、博世、安波福等在汽車行業沉澱多年的車企產品,在安全管控上更值得信賴。
“我們不會讓不成熟的自動駕駛輔助技術威脅乘員安全。一旦這個技術用在我們的產品上,就一定要保證乘員的絕對安全。” Polestar中國區總裁高竑對每日經濟新聞(微信號:nbdnews)記者表示,L2級自動駕駛功能更成熟、更安全,可以給乘員提供最基本的安全保證和適度自動駕駛輔助體驗。
目前,除了特斯拉之外,小鵬P7、長安UNI-T、廣汽新能源埃安V等車型也開始搭載L3級自動駕駛系統。對此,楊勝兵提醒廣大消費者:“在L5級完全自動駕駛到來之前,用戶在使用帶有自動駕駛功能的汽車時,一定是以體驗為主,或者在有限範圍內、固定場景中等安全可控的範圍來使用。”