特斯拉再次撞上白色卡車兩名乘客急送ICU
特斯拉又撞了！當地時間週四早上，一輛白色特斯拉Model Y在美國底特律西南部一個十字路口撞上了一輛白色半掛卡車。場面十分慘烈。現場報導稱，特斯拉被卡在了半掛卡車底下，這導致現場很難清理，事發路段也因此交通封閉了幾個小時。
警方稱，事故發生在凌晨3點30分左右，特斯拉在十字路口撞上卡車時，行駛方向不明。特斯拉兩名傷者當即被送往附近醫院，目前情況危急。
半掛卡車司機沒有受傷。
看不到白色的特斯拉
這已經不是特斯拉第一次與白色卡車相撞了。
2016年，美國佛州的一輛特斯拉Model S在Autolipot狀態下與正在轉彎的白色半掛卡車發生碰撞，鑽進了卡車貨櫃下方，特斯拉駕駛員不幸身亡。
本來以為這是特斯拉史上第一次自動駕駛致死事故，但是後來發現中國的一起特斯拉Model S撞擊道路清掃車的致死事故發生得更早一些。
2019年，依然是佛州，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，當時這輛Model 3同樣處在Autolipot開啟的狀態下，但駕駛員和Autolipot均未作出規避動作，因此出現了車輛被“切頭”的慘案，駕駛員也當場斃命。
2020年6月，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自動駕駛系統開啟狀態。由於白色貨車內裝的是軟性材質貨物，碰撞時有較大緩衝空間，所以才沒有造成傷亡。
特斯拉眼中：白色車箱和天空一色
對於這些事故調查結果顯示，由於特斯拉的自動駕駛系統錯誤地把卡車的白色貨廂識別成了天空，所以才導致徑直撞了上去，而且完全沒有減速。
半掛卡車貨箱為什麼還是白色的，不知道自己對特斯拉是“隱身”的嗎。
此前有知乎網友曾拿下面這張圖做視覺識別實驗。
把白色卡車圖片導入Photoshop，採用快速選擇工具，試圖把白色卡車的輪廓勾選出來，得到的結果是這樣的：
有一大片藍天白云同時被劃入了勾選框。在Photoshop來看白色貨箱和天空是一樣的。
特斯拉自動駕駛視覺識別系統的結果可能也是如此。
看著此次底特律事故圖中的白色大貨箱，看來這次事故也逃不過這個原因。
特斯拉的自動駕駛系統主要依靠視覺識別。
但是，系統的視覺識別決策卻一次又一次犯下致命錯誤。
多次出現相同原因的事故，不知道這次特斯拉會如何回應？
此前，特斯拉一直強調車主沒有保持注意力，官方的調查結論也是特斯拉沒有責任。
特斯拉在宣傳中總是強調“Autopilot輔助自動駕駛”、“FSD完全自動駕駛”，給用戶的錯覺是特斯拉可以實現自動駕駛，在特斯拉官網上只有一條不起眼的免責聲明： “目前可用的（Autopilot）功能需要駕駛員主動進行監控，車輛尚未實現完全自動駕駛。”
近日，面對美國政府的一再質詢，特斯拉終於承認其Autopilot和FSD功能只是駕駛輔助功能。特斯拉的法務副總裁Eric C. Williams在給政府部門的郵件中承認：
“Autopilot和FSD功能都不是自動駕駛系統，無論是單獨還是從整體來看，兩者都不具備自動駕駛的功能，也不能讓我們的車輛實現自動駕駛。”
總之不是特斯拉的錯，是地球人的錯。
特斯拉不愧是甩鍋中的“不粘鍋”。
半掛卡車也要改變
觀察這幾次特斯拉與半掛卡車的深度親密接觸，都是毫不減速的特斯拉直接衝到了卡車底下。
對此，很多網友都表示，半掛卡車應該在設置上做出改變——在車箱下面加裝護欄。
而且這項規定並不是針對特斯拉，比如德國，在特斯拉進入德國之前就已經有這項規定了。
畢竟，特斯拉這樣的事故並不是唯一，其他傳統轎車發生的此類事故也不少。
但是細心網友也發現了，在這次底特律的特斯拉事故中，半掛卡車是安裝了防護板的。
但似乎，防護板太過柔軟，而且安裝長度也不足以覆蓋整個車箱，還是讓高速行駛中的特斯拉“鑽了空子”。
不管特斯拉未來如果回應或作出改進，這條建議都是很有必要的。
車廂塗上上“STOP”的字樣？這樣的話，特斯拉的視覺識別至少能看到點什麼吧？
自動駕駛的未來，是激光雷達還是視覺識別？
半掛卡車的改變只是盡可能將傷害降低，主要問題還在於特斯拉的自動駕駛系統。
在馬斯克眼中，激光雷達是一種落後的東西，他在2019年4月曾經說過：“激光雷達和高精度地圖都是自動駕駛中錯誤的解決方案, 只會減慢自動駕駛商業化的速度。如果你只是在限制區域行駛, 那也不能叫做自動駕駛。”
與之相對的，目前豐田，福特，通用汽車這些傳統汽車大廠都押寶在激光雷達上，它是明確的信息，與視覺上的預測是完全不同的兩個路線。
激光雷達是通過主動探測的方式進行大範圍的掃描，而且由於激光光束更加聚攏，精度上比攝像機加毫米波雷達的組合要更高。
激光雷達的主要缺點就是又大、又笨重、又醜陋，而特斯拉只需要裝一個小攝像頭和幾個毫米波雷達。
目前主流觀點認為，激光雷達測量最為精準，而特斯拉的計算機視覺識別則精度尚稍欠缺。
在自動駕駛沒有普及之前，還是好好學習開車吧！
參考資料：
https://www.huxiu.com/article/360888.html
https://zx.sina.cn/abc/middle1.d.html?type=auto&link=http%3A%2F%2Fauto.sina.cn%2Fzz%2Fhy%2F2021-03-12%2Fdetail-ikkntiak9384657.d. html%3Fsinawapsharesource%3Dnewsapp&wm=3200_0002