在2016年以前，特斯拉對(duì)自動(dòng)駕駛宣傳不遺余力，美國首宗自動(dòng)駕駛致命事故發(fā)生后，雖然措辭有修改，宣傳角度有轉(zhuǎn)變，但特斯拉在自動(dòng)駕駛上的冒險(xiǎn)仍在繼續(xù)。一方面，宣稱自己的硬件具備了全自動(dòng)駕駛能力，另一方面，還堅(jiān)持推進(jìn)純攝像頭方案，馬斯克甚至稱激光雷達(dá)方案“愚蠢”，激光雷達(dá)技術(shù)終將被攝像頭方案取代。最近，特斯拉又雙叒叕撞車了..........

6月1日，中國臺(tái)灣嘉義縣高速公路上發(fā)生一起撞車事故，一輛行駛中的特斯拉Model 3直接撞上了已側(cè)翻在路上的貨車，過程中車輛并沒有采取任何減速或轉(zhuǎn)向避讓的動(dòng)作。

據(jù)當(dāng)事司機(jī)黃某事后回憶，當(dāng)時(shí)他的Model 3開啟了Autopilot駕駛輔助，速度在110km/h，看見側(cè)翻的貨車時(shí)想要?jiǎng)x車已經(jīng)來不及了。

雖目前尚未有明確的事故調(diào)查報(bào)告出臺(tái)，但大多數(shù)人都猜測(cè)是特斯拉駕駛輔助系統(tǒng)Autopilot發(fā)生了故障，而這個(gè)猜測(cè)的出現(xiàn)也不是沒有緣由的。

從2016年到現(xiàn)在，特斯拉已發(fā)生過多起致命事故，皆是因?yàn)椤白詣?dòng)駕駛”。

2016年1月20日，京港澳高速河北邯鄲段發(fā)生一起追尾事故，一輛特斯拉轎車直接撞上一輛正在作業(yè)的道路清掃車，特斯拉轎車當(dāng)場(chǎng)損壞，司機(jī)不幸身亡，大量證據(jù)表明車輛在案發(fā)時(shí)處于自動(dòng)駕駛狀態(tài)。

同一年的5月7日，在美國佛羅里達(dá)州，一輛在“自動(dòng)駕駛”模式下運(yùn)行的Model S發(fā)生撞車事故，Model S未發(fā)現(xiàn)正在通過的白色拖掛卡車，直接撞上卡車導(dǎo)致Model S被“切頭”，司機(jī)身亡，這是美國首例涉及自動(dòng)駕駛的交通死亡事故。

這次事故與臺(tái)灣省高速事故更類似的一點(diǎn)在于，這輛特斯拉也是撞到一輛白色涂裝拖掛卡車。

特斯拉在自動(dòng)駕駛模式“看不見”白色卡車的案例還有一起，2019年3月，同樣在佛羅里達(dá)，一輛 Model 3 以 110 公里時(shí)速側(cè)面撞擊了一輛正在穿過馬路的白色拖掛卡車。Model 3 同樣處于自動(dòng)駕駛模式，司機(jī)以及 Autopilot 系統(tǒng)未做任何回避動(dòng)作，車輛同樣被“切頭”，50 歲男性司機(jī)當(dāng)場(chǎng)死亡。

2016年美國首宗致死事故發(fā)生后，特斯拉就修改了有關(guān)Autopilot的表示，強(qiáng)調(diào)這并不是自動(dòng)駕駛，也告誡司機(jī)請(qǐng)勿兩手離開方向盤。但到今年6月再次發(fā)生的事故表明，特斯拉的“白色卡車”盲點(diǎn)問題并未得到解決。

當(dāng)然，也并不只有特斯拉發(fā)生過自動(dòng)駕駛汽車事故。

2016年3月，谷歌無人駕駛汽車與一輛公交巴士發(fā)生輕微碰擦，那是谷歌首次表示無人駕駛汽車應(yīng)當(dāng)“承擔(dān)部分責(zé)任”。

2018年3月18日，美國亞利桑那州一名女子被Uber自動(dòng)駕駛汽車撞傷，之后不幸身亡。事發(fā)時(shí)，這輛車正處于自動(dòng)控制模式。

自動(dòng)駕駛事故原因分析

近年來，自動(dòng)駕駛技術(shù)越來越火，幾乎所有的汽車廠商都逃不過它的“魅力”。IHS曾預(yù)測(cè)，到2050年之后，在路上行駛的或許都是自動(dòng)駕駛汽車。

自動(dòng)駕駛汽車的行駛模式能大大降低對(duì)空氣的污染，并且效率更高，它是未來汽車行業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。因此，如何降低自動(dòng)駕駛汽車事故的發(fā)生率是當(dāng)下的一個(gè)大問題。

自動(dòng)駕駛汽車發(fā)生事故的原因有兩種：主動(dòng)事故與被動(dòng)事故。主動(dòng)事故責(zé)任方在自動(dòng)駕駛汽車，而被動(dòng)事故中的責(zé)任方類別那可就多了。

舉兩個(gè)例子：2017年12月，一輛 Cruise 的自動(dòng)駕駛汽車與一輛摩托車發(fā)生碰撞，摩托車駕駛員在事故中受傷，自動(dòng)駕駛車輛也遭到一定程度的損壞，Cruise援引舊金山警察局的報(bào)告稱，事故的直接誘因是摩托車司機(jī)的變道超車動(dòng)作導(dǎo)致的；2018年1月10日，福特Argo AI自動(dòng)駕駛車發(fā)生了一起交通事故，導(dǎo)致兩人受傷。當(dāng)局認(rèn)定這起事故是人為失誤造成的，事故起因是一輛卡車闖紅燈。

據(jù)密歇根大學(xué)交通運(yùn)輸研究所的一份報(bào)告顯示，自動(dòng)駕駛汽車事故的發(fā)生率是傳統(tǒng)汽車的5倍，即使排除掉由傳統(tǒng)汽車引發(fā)的事故，自動(dòng)駕駛汽車的事故發(fā)生率仍是傳統(tǒng)汽車的2倍。而在自動(dòng)駕駛汽車的事故中，大多數(shù)的發(fā)生原因是被追尾，是被動(dòng)事故。

對(duì)于汽車廠商來說，這種被動(dòng)事故很難預(yù)防，畢竟那些引誘事故發(fā)生的因素是不可控的，因此廠商只能從自動(dòng)駕駛技術(shù)本身下手。

我們可以就近日發(fā)生的特斯拉撞車事件進(jìn)行分析，事故發(fā)生原因是系統(tǒng)未能察覺到前方的危險(xiǎn)并及時(shí)停下，這里出現(xiàn)了一種“邊緣情況”場(chǎng)景，即自動(dòng)駕駛系統(tǒng)遇到了在其算法中沒有預(yù)期到的情況。

“邊緣情況”是一種委婉的說法，用來描述可能危及生命的駕駛情況。通常情況下是由于環(huán)境的干擾，如光線、天氣或其他車輛的遮擋，使得車載計(jì)算機(jī)難以進(jìn)行道路分析。

臺(tái)灣的這起特斯拉事件之所以引人注目，有以下幾個(gè)原因：

• 特斯拉Model 3完全沒有感知到它行駛的車道已完全被翻倒的卡車所阻擋；

• 特斯拉Model 3完全沒有察覺到卡車司機(jī)。他為了提示后面的汽車遠(yuǎn)離他翻倒的卡車而逆著車流方向向前走，并躲避了迎面駛來的特斯拉；

• 可能是安裝在車道左側(cè)高速公路屏障上的灌木干擾了Model 3的雷達(dá)，導(dǎo)致了感知故障。

業(yè)內(nèi)人士分析，特斯拉方案對(duì)“白色拖車”等“靜態(tài)異型車”的識(shí)別存在盲點(diǎn)。

自動(dòng)駕駛公司文遠(yuǎn)知行認(rèn)為，特斯拉的傳感器配置只有前向廣角近距離攝像頭可以有效“看到”正在橫過馬路的白色拖掛卡車，但“基于單目攝像頭獲取深度受到拖掛車白色涂裝影響無法有效提取特征點(diǎn)，從而無法進(jìn)行有效的深度恢復(fù)(Structure from Motion, SFM)?！?

換句話說，特斯拉的Autopilot系統(tǒng)雖然能看到，但無法辨別出前方物體是廣告牌、天際線還是橫過馬路的白色貨柜車。加上廣角攝像頭只能看到約 50米 處的車輛，在高時(shí)速下（30米/秒)下，留給系統(tǒng)的反應(yīng)時(shí)間只有短短 2 秒，遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了剎車所需的時(shí)間與距離。這就是為何中國臺(tái)灣省的事故中，司機(jī)黃某發(fā)現(xiàn)問題時(shí)剎車已經(jīng)來不及的原因。

文遠(yuǎn)知行表示，特斯拉在過去幾年進(jìn)行了 1 次重大傳感器方案升級(jí)，3 次計(jì)算平臺(tái)升級(jí)以及數(shù)次重大軟件版本升級(jí)，但還是無法解決這一已知可致死的Bug（未包括 FSD 的升級(jí)）。

自動(dòng)駕駛要如何變得更安全

有的時(shí)候我們不禁要問，特斯拉在自動(dòng)駕駛上是否過于激進(jìn)。在2016年以前，特斯拉對(duì)自動(dòng)駕駛宣傳不遺余力，美國首宗自動(dòng)駕駛致命事故發(fā)生后，雖然措辭有修改，宣傳角度有轉(zhuǎn)變，但特斯拉在自動(dòng)駕駛上的冒險(xiǎn)仍在繼續(xù)。一方面，宣稱自己的硬件具備了全自動(dòng)駕駛能力；另一方面，還堅(jiān)持推進(jìn)純攝像頭方案，馬斯克甚至稱激光雷達(dá)方案“愚蠢”，激光雷達(dá)技術(shù)終將被攝像頭方案取代。

特斯拉的方案以攝像頭加毫米波雷達(dá)來實(shí)現(xiàn)，并未使用激光雷達(dá)。奧迪A8上倒是用到了激光雷達(dá)方案。

從傳感器的角度來看，視覺傳感器對(duì)大面積白色物體非常不敏感。

雷達(dá)是自動(dòng)駕駛汽車的一個(gè)重要組成部分。速度更快、分辨率更高的毫米波雷達(dá)傳感器能夠改善車輛的安全性和舒適的視野。但毫米波雷達(dá)很難對(duì)靜態(tài)物體進(jìn)行檢測(cè)。業(yè)內(nèi)專家指出，路面上所有靜態(tài)物體，譬如大橋接縫、路上釘子、可樂管、非常緩慢移動(dòng)的物體等，對(duì)雷達(dá)而言都很容易形成噪點(diǎn)。

激光雷達(dá)由于檢測(cè)回波能量、白色面發(fā)射率高，因而對(duì)靜態(tài)大面積白色物體容易識(shí)別。

當(dāng)然，不是說攝像頭、毫米波雷達(dá)不能識(shí)別白色卡車，而是相對(duì)激光雷達(dá)比較難。尤其如何在高速行駛中做到“高可信度”。業(yè)內(nèi)“圖像主導(dǎo)”派，還是堅(jiān)持認(rèn)為通過算法可以解決“白色卡車”識(shí)別問題。

所有駕駛輔助系統(tǒng)在一定程度上依賴多種形式的感知技術(shù)，隨著汽車功能的不斷演進(jìn)，人們開始要求更高水平的駕駛輔助系統(tǒng)，例如自動(dòng)緊急制動(dòng)(AEB）和自適應(yīng)巡航控制(ACC)可以幫助挽救性命和預(yù)防交通事故。

如今，AEB和自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)的應(yīng)用范圍和復(fù)雜度不斷提高，以滿足對(duì)車輛L2或L3級(jí)駕駛輔助技術(shù)日益增長的市場(chǎng)需求。舉例來說，新NCAP（新車碰撞測(cè)試）規(guī)范要求能夠更靈敏地檢測(cè)行人——用NCAP術(shù)語來說，即交通弱勢(shì)群體，這加劇了對(duì)高性能雷達(dá)的需求。尤其是在高速公路上，如何利用技術(shù)降低駕駛難度，保證安全性是自動(dòng)駕駛汽車市場(chǎng)需要思考的。當(dāng)下，廠商們也都在不斷改進(jìn)自動(dòng)駕駛輔助功能，以便能在更廣泛、更復(fù)雜的情況下使用。

除了加注于廠商開發(fā)出更高級(jí)的自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)之外，駕駛員本身也不應(yīng)過度依賴于自動(dòng)駕駛或降低自身警覺性。對(duì)于駕駛員，不僅需要了解自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的各項(xiàng)功能，更需要了解技術(shù)的局限性。

自動(dòng)駕駛汽車公司如今的發(fā)展

兩年前，CB Insights根據(jù)投資、收購和合作數(shù)據(jù)就已確定了有46家開發(fā)道路自動(dòng)駕駛汽車的公司。而兩年后的今天，這個(gè)數(shù)據(jù)只會(huì)只增不減。

但近來多家汽車企業(yè)延后了自動(dòng)駕駛推進(jìn)時(shí)間。唯一量產(chǎn)過L3級(jí)別自動(dòng)駕駛車輛的奧迪宣布暫緩量產(chǎn)計(jì)劃，將自動(dòng)駕駛項(xiàng)目提升至大眾集團(tuán)層面，并將大部分工作交付給集團(tuán)統(tǒng)一的汽車軟件部門。

而通用曾承諾到2020年在舊金山發(fā)布一支自動(dòng)駕駛出租車隊(duì)的計(jì)劃顯然已經(jīng)被推后，戴姆勒曾計(jì)劃到2021年讓1萬輛自動(dòng)駕駛出租車上路，目前看也難實(shí)現(xiàn)。不過仍有一家與眾不同——Waymo，它是目前唯一一個(gè)推出了用完全自動(dòng)駕駛出租車運(yùn)輸乘客的。

下表列出的16家自動(dòng)駕駛企業(yè)大致可分為三派。第一個(gè)派系是行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，包括Waymo、Cruise、Argo、Aurora和安波福。第二個(gè)派系是區(qū)域性勢(shì)力，包括百度、寶馬、戴姆勒、Nuro、豐田、Uber、和沃爾沃。第三個(gè)派系特立獨(dú)行，比如日產(chǎn)、小馬智行、特斯拉和Zoox。

圖源：汽車商業(yè)評(píng)論

開放道路自動(dòng)駕駛發(fā)展注定不會(huì)一帆風(fēng)順，不管是“激光雷達(dá)”派（奧迪方案為代表），還是“攝像頭”派（特斯拉方案為代表），都需要考慮到技術(shù)潛在風(fēng)險(xiǎn)，畢竟自動(dòng)駕駛事關(guān)人命，不宜簡(jiǎn)單用試錯(cuò)累積的方法來迭代。