特斯拉又被監管部門錘了。這次是因為近三個月北美特斯拉車主投訴激增，問題集中在幽靈剎車，美國公路交通安全管理局（NHTSA）看不下去了。你在路上吃著火鍋唱著歌，車子卻突然一個急剎，差點停在高速中央。

文| 賈浩楠

但是你面前卻一輛車都沒有，可能只是飄過一個塑料袋，也可能是側車道的一輛車投下一片陰影。

這就是特斯拉一直存在的幽靈剎車問題，但為什麼這幾個月數量翻了三倍？

一切都要從馬斯克決定拿掉車上最後一個雷達說起。

具體情況

本週，在收到了特斯拉Model 3和Model Y車主數百條投訴以後，NHTSA開始對特斯拉的“幽靈剎車”問題展開調查。

過去三個月，車主向NHTSA 投訴的幽靈剎車問題上升到107起，而前22個月只有34起。

問題頻繁出現的節點，是去年11月特斯拉在北美召回11000多輛推送了FSD的車輛，原因是FSD存在bug，會錯誤激活AEB，導致幽靈剎車。

注意，這時在北美交付的Model 3、Model Y，已經是只有攝像頭的版本。

結果這次召回，官方修bug卻修了個寂寞，幽靈剎車問題現在更嚴重了。

現在，在youtube上隨便一搜“phantom breaking”，結果基本都是三個月內特斯拉車主們的抱怨…

NHTSA表示，最新的一波調查涉及416,000輛特斯拉。

也就是去年5月開始，馬斯克宣布取消最後一個毫末波雷達後在北美交付的所有車輛。

馬斯克一直對自動駕駛方案中的雷達充滿“歧視”，但之前大多集中在激光雷達上。

早期自動駕駛研發，都離不開激光雷達。相比算法對圖像數據的漏檢錯檢，激光雷達返回的點雲圖至少能在數據層面保證信息真實全面。

但馬斯克卻說：

“車輛上的雷達方案是極其愚蠢的，任何使用激光雷達方案的人或者企業最後都將失敗，他們大費周章的使用這些昂貴的傳感器本身就是一個麻煩。”

所以馬斯克堅決不在特斯拉上用激光雷達，對於其他用了激光雷達的友商，也是極盡嘲諷。

但馬斯克沒有明說的，是幾年前激光雷達成本居高不下，一個64線激光雷達，成本就要幾十萬，用在乘用車上，顯然超出了大眾消費品的範圍。

車型賣不上量，數據收集效率就低，馬斯克口中的“完全自動駕駛”遙遙無期。

所以，無論如何激光雷達都是馬院士的一生之敵。

對於馬斯克言論的解讀，外界也普遍認為這是一個商人經過精確計算後的“利益相關”發言。

只不過從去年開始，馬斯克甚至連幾百塊錢的毫米波雷達也不要了，這讓所有爭論從商業層面深入到了技術層面。

馬斯克的“純視覺信仰”，真的是自動駕駛最終的出路嗎？

才幾百塊錢，馬斯克為什麼不要？

自動駕駛，從技術方案上看，一直都有兩條路線之爭。

一種是視覺+雷達的綜合方案，絕大多數中外廠商都走這條路。

另一種就是特斯拉和馬斯克堅持的純視覺方案。

最大的不同，是在於圖像數據受外界條件影響較大，惡劣天氣、光照條件都會使圖像目標特徵模糊，識別率下降。

深層原因可能是傳感器本身對光照條件的適用範圍不夠大，也有可能是算法本身的能力不足。

所以，無論是激光雷達還是毫米波雷達，其作用就是通過雷達回波產生的點雲圖，一定程度彌補圖像數據的不足。

多一層冗餘，多一層安全保障，大部分廠家都認可這樣的方案，這也是目前所有RoboTaxi採用的方案。

但馬斯克認為人類依靠純視覺開車，為啥AI不行？

多餘的雷達會增加車載計算機處理的數據量，對計算能力和多傳感器數據融合，提出新挑戰。

馬斯克之前不止一次對外分享過理念：盡可能使用少的傳感器，一方面可以降低成本，另一方面能夠減少數據融合和處理的挑戰。

特斯拉之前的方案中，作為冗餘，在車身前端搭載了一個毫米波雷達。

相比於激光雷達，毫米波雷達算是車領域相對成熟的傳感器了，成本也就幾百塊一個。

毫米波雷達的原理，是過無線電波的技術，即便在能見度差的情況下也能檢測快速接近的物體，是安全冗餘的重要組成之一。

那為什麼要取消？

馬斯克在恢復Twitter回复網友提問時，引用了Reddit上一段網友的評論，認為說得很準確。

大意是，雷達感知確實在特殊天氣下有優勢，不過總體來講，大多數駕駛場景下沒啥用，還會因為增加冗餘帶來數據處理的麻煩。

這就好比你要確定前方有個“屁股”，通過鼻子聞和眼睛看都行，但不必二者都有。

該帖裡還說，視覺的優勢在於靜止物體的識別和檢測，但技術是可以實現對動態距離和不同運動物體的相對速度的確定的。

這裡的“技術”，當然指的就是AI算法，這也是特斯拉研發自動駕駛主要的方向，為了訓練AI，甚至自建超算。

不過毫米波雷達，目前的應用並非只為極端天氣冗餘。

車道居中、停車輔助等L2能力，實際都需要雷達的能力。

但特斯拉官方給出的解釋是，在向純攝像頭過渡過程中，這些功能可能會受到影響，但很快特斯拉就會通過OTA軟件系統更新解決。

馬斯克的觀點，其實也得到了不少學界權威的認可。

AI視覺領域的大牛、Facebook現任CTO Mike Schroepfer，公開表達了支持。

Mike在Facebook也側重在視覺方面的工作，包括VR硬件產品等等，他同意多傳感器會讓數據融合變得麻煩。

特別是兩個傳感器提供的數據還不一致的情況——到底該聽誰的？

Facebook的CTO同樣認定，人類依靠純視覺來駕駛，所以AI也能。

他還說，人類的大量事故主要是駕駛時不夠專注，但訓練有素的AI系統，可以避免這個問題。

不過，Mike的話也處處包含前提：訓練有素的AI系統。

這也是目前反對馬斯克一派的主要觀點：

特斯拉的FSD，有沒有達到訓練有素的程度？

去年特斯拉官方在提交給加州車管所的報告中，無論是特斯拉法務還是工程師，都聲稱FSD的實際能力只有L2，遠沒有達到馬斯克宣傳的L5級。

或者更嚴謹來說，在FSD的beta版V9之前，內部披露的技術能力只有L2。

而從今年11月開始頻繁出現的幽靈剎車來看，V10版本的FSD，還是遠沒達到讓人放心的水平。

不久前，智能車參考曾就這個問題詢問了國內某自動駕駛公司負責人。

作為百度自動駕駛項目元老，又選擇自己創業，他的觀點是：

現階段自動駕駛仍然需要雷達作為冗餘，但是也僅僅是輔助作用，最終純視覺方案會一統江湖。

雷達作為一種冗餘傳感器，可以在如今傳感器、算法能力不足的階段提供多一層安全保障。

馬斯克的路線，他認為沒錯，但走的未免太激進了。

尤其以特斯拉現在的交付量，買雷達的成本應該不高。

特斯拉所用的雷達，官方稱探距在160米，雖然沒有明確供應商，但應該整體價格不算高，幾百塊左右。

一位業內人士說，特斯拉的量，應該拿貨更便宜。

還有另一位業內人士爆料，300元左右。

所以從安全角度而言，就算讓車主多花幾百塊，應該也問題不大。

但馬斯克不顧安全隱患和車主心理承受力，一步到位取消所有雷達，立刻引起了反彈。

還是暴露出特斯拉自動駕駛，沒有馬斯克自己吹的那麼全能。

中國的特斯拉車主，你們需要擔心嗎？

國產特斯拉，目前還都保留了車前段的激光雷達。

另外，FSD的beta測試版，也沒有在中國境內推送。

所以，美國車主碰到的幽靈剎車激增問題，國內車主暫時不會遇見。

不過，馬斯克說，純視覺版本的的特斯拉，最終要覆蓋全球所有地區。

所以中國車主最終也會開上沒有雷達的特斯拉。

FSD還沒進中國，不代表沒發生幽靈剎車。

開頭的動圖，就是國內一位特斯拉車主使用Autopilot遭遇幽靈剎車的實況錄像。

另外，特斯拉純視覺方案的隱患不只於幽靈剎車，問題根源在算法對圖像目標的識別，那麼引發的事故就五花八門了。

比如2016年5月，佛羅里達州一位男子開著Model S 在Autopilot 狀態下撞到了一輛正在過馬路中的白色卡車，導致司機死亡。

事故原因就是系統無法對卡車做出識別…

還有2020年，台灣也發生了一起Model 3 在開啟Autopilot 模式下徑直撞向一輛側翻卡車的事故。

不過，安全問題說一千道一萬，還得看馬斯克在不在意這些車禍事故帶來的影響了。