<mark id="oztn4"></mark>
2
雷鋒網按：本文作者夏珩，小鵬汽車創始人兼CEO。
不久在美國發生了一起命案，一位叫Joshua Brown的前美軍海報部隊隊員命喪公路。讓人疑惑的是，這件看似普通的血案發生之后卻引起了世界范圍的關注。到底是何原因？讓我們一起去到案發現場查探一番。
案發時間：2016年5月7日下午
案發地點：美國佛羅里達州高速路段
涉案人員：Joshua Brown，18輪的大卡車，以及它——特斯拉的Autopilot(自動駕駛）系統
這是全球第一起自動駕駛事故致死案例，這場事故直接把當前熱議的自動駕駛技術推到了輿論的風口浪尖。
很多人不禁要問，特斯拉不是號稱能自動駕駛嗎？這起事故應該就是特斯拉Autopilot的責任吧？對此，美國汽車安全的最高監管機構——NHTSA(National Highway Traffic Safety Administration,美國高速公路安全管理局)還在調查事發時特斯拉Autopilot系統的工作狀態，但可以肯定的是，駕駛員要為其不監控行為負責。
筆者作為特斯拉Autopilot系統的長期使用者，從特斯拉推出自動駕駛功能以來，每個版本都有親身的體驗。關于特斯拉的自動駕駛系統安全，我想說說自己的觀點。
1）特斯拉的使用手冊。特斯拉使用手冊上每個自動駕駛輔助功能都有醒目的紅色嘆號警告提醒。例如：
關于車道輔助：車道輔助僅提供指導，不可取代直接目視觀察。駕駛員有責任保持警惕，注意行駛車道，并始終留心其他道路使用者。否則可導致嚴重傷害或傷亡。
關于主動巡航控制：主動巡航控制是為了駕駛舒適性和便利性而設計，不屬于碰撞警告或者規避系統。駕駛員有責任時刻保持警惕，安全駕駛，并掌控車輛。務必觀察前方路況并準備隨時采取糾正措施。否則可導致嚴重傷害或傷亡。
關于防撞輔助：前碰撞預警僅提供指導，不能取代專注駕駛和準確判斷。駕駛時務必觀察路況，切勿依賴前碰撞預警對可能發生的碰撞進行預警。依賴前碰撞預警對潛在碰撞進行警告可能會造成嚴重人身傷害或死亡。
2） 特斯拉的儀表。特斯拉提供的是自動駕駛輔助技術，而不是無人駕駛技術，特斯拉仍然是需要人工監控的。這也可以從Model S打開自動駕駛模式后顯示的提醒語得到確認：“請始終握住方向盤，準備隨時接管。如果系統發現你的雙手并沒有放在方向盤上，它甚至會發出警告，并逐漸降低車速，直到你的雙手再次回到方向盤上?！?/span>
3）特斯拉無時無刻不在提醒駕駛員要接管。當特斯拉開啟自動駕駛后，即使當時駕駛工況良好，行駛約15分鐘后也會自動跳出界面，并且響起蜂鳴聲報警，請手握方向盤。否則，車輛會減速停下。這一舉措也是為了防止駕駛員松懈帶來的危險。
特斯拉自動駕駛功能提醒用戶握住方向盤
讓我們根據特斯拉公司和新聞媒體披露的信息，還原當時的事故現場。
5月7日，氣候宜人的佛羅里達艷陽高照，一輛Model S行駛在平坦的高速公路上。儀表盤顯示目前具備了Autopilot的條件，車主Joshua Brown啟動了他喜愛的自動駕駛功能，把控制權交給了汽車，車輛的行駛狀況很好，一切都很正常。在車輛內部，多個傳感器正在周期性的采集信息來感知周邊駕駛環境，智能控制系統根據環境參數來做出決策、控制車輛。安裝在車頭的毫米波雷達監測前方物體的位置和速度， 擋風玻璃上的Mobileye Q3攝像頭也緊盯著前方，判斷周邊的車輛和障礙物。這時，前方路口附近的一輛白色車身的拖掛車正在橫穿馬路。距離特斯拉只有100多米了。日照太強烈，白色的車身讓人難以分辨出前面是一輛汽車還是天空的白云。
“呃，是汽車嗎？好像沒有動呀，位置也有些高，貌似不是汽車呀？喂，攝像頭，你覺得呢?”雷達問道。
“前面有車嗎？嗯，沒看見呀，前面挺空曠的，白云朵朵?！睌z像頭回答說。
“那前面應該是懸掛了一個大型的標識牌吧，我說怎么位置有點高呢？嗯， 前面沒有車輛，可以通過，繼續前進吧。”
就這樣，它騙過了特斯拉的Autopilot系統。
短暫的幾秒后，悲劇發生了。Model S鉆進了拖掛車底部，其前擋風玻璃與掛車底部發生撞擊，駕駛員當場過世。
由于事故車輛還在，以上是根據特斯拉提取車輛記錄的信息還原的結果，特斯拉的官方說法：“在強烈的日照條件下，駕駛員和自動駕駛都未能注意到拖掛車的白色車身，因此未能及時啟動剎車系統。由于拖掛車正在橫穿公路，且車身較高，這一特殊情況導致Model S從掛車底部通過時，其前擋風玻璃與掛車底部發生撞擊?！?/span>
所以在特斯拉的聲明屬實的情況下，我們可以相信上述過程就是事故的真實經過。概括起來，事故的原因就是兩個方面：一是特斯拉上搭載的感知模塊失效，二是駕駛員的主控失職。
感知模塊的失效，主要包括兩個方面：
首先，毫米波雷達將拖車車身誤檢為指示牌。根據Elon Musk的描述，毫米波雷達測算出前方有一個巨大的障礙物，由于拖車過大的反射面積以及離地間隙過高的車身，從毫米波雷達的角度來看，它更像一個懸掛在道路上方的交通指示牌。
過高的車身以及過大的反射面積可以理解，但是檢測到的位置是懸掛在道路上方就有疑問了。毫米波雷達的主要用途是用于檢測路面上的障礙物信息，并非懸掛在道路上方的交通指示牌信息，單純利用毫米波雷達很難判斷出前方物體究竟是什么，只能判斷出障礙物的形狀、大小和位置。拖車的高度肯定沒有交通指示牌高，因此，當毫米波雷達檢測出障礙物并判斷為交通指示牌時，實在讓人匪夷所思。
事故案發地點環境和事故經過
其次，視覺感知模塊受礙失效。特斯拉上搭載的是Mobileye EyeQ3 攝像頭傳感器，有人猜測是因為當時藍天白云，攝像頭的視覺系統把白色車身判斷為白云了，這雖然只是猜測。我們可以確認的是按照特斯拉的說法，Mobileye EyeQ3對于穿過公路的白色車身判斷錯誤，未能識別出是障礙物。
據以上兩點綜合判斷，諸多巧合湊到一起，導致這起意外發生。更深層的技術原因，可能是毫米波雷達與視覺感知模塊的融合系統的算法驗證不足，或者算法存在bug。
從駕駛員角度來講，特斯拉自動駕駛原本要求駕駛員保持警惕，隨時準備接管。特斯拉也在自己的使用手冊、免責聲明、以及駕駛過程中不斷地做出提醒。但是根據相關報道，事發時Brown很可能正在車里看DVD播放的《哈利·波特》電影，而非觀察路況。
若此事屬實（也只有已經去世的Brown先生知道自己當時正在做什么了），對于這起案件，基本可以將事故的主因歸為Brown先生過于依賴特斯拉的自動駕駛系統，掌控失職。
特斯拉的Autopilot系統檢測不出卡車固然存在技術不成熟的問題，但是特斯拉已經一再提醒警告駕駛員要密切關注路況，隨時準備接管方向盤。過于依賴和過度使用該功能讓這潛在的風險隱患發生了，哪怕只有萬分之一的概率，也是以鮮活的生命作為代價。
NHTSA對無人駕駛技術劃分為5個階段：
Level 0是駕駛者擁有百分之百的控制權，車輛沒有任何安全系統輔助設備；
Level 1是車輛擁有單個或多個獨立功能電子控制系統，如自動緊急煞車系統；
Level 2 是至少有兩項控制能自動化，如結合主動車距控制巡航系統與車道維持系統；
Level 3是車輛具有自動閃避障礙、自我導引、主動控制等功能，但駕駛者仍擁有操控權；
Level 4是車輛全自動駕駛，使用者僅須給定相關信息，例如目的地、路徑等，意味著駕駛員可以在車上從事其他活動，如上網辦公、娛樂或者休息。
在業內看來，自動駕駛技術的發展是一個漸進的過程，其終極階段會發展到無人駕駛。眼下，各大車企所謂的自動駕駛其實更多的是將各種智能輔助系統加入，讓汽車能完成某些特定的“自動駕駛”動作。從嚴格的概念上看，自動駕駛和無人駕駛涵蓋的內容和邊界是有明顯差異的。按照這個分類，目前全球范圍內自動駕駛技術仍然未達到第5階段能夠無人駕駛的水平，即Level 4具備完全自動駕駛能力。
谷歌去年首次開始在加州之外的奧斯汀測試其研發的自動駕駛汽車，之前它只在硅谷公共道路上測試。今年，測試地點再次增加，柯克蘭、華盛頓、鳳凰城、亞利桑那州也成為了測試地。用來測試的車輛都配有經過專門訓練的司機，并且目前還沒有向公眾開放。谷歌近年的專利，包括有關切換無人駕駛狀態的、提醒乘客的、手勢操控汽車的等等。我們可以看到，谷歌自動駕駛技術正在更多的道路環境中測試，同時也在開展多項為自動駕駛服務的研究，但仍然未能達到商用民用化的Level 4水平，也僅是在有人監控的前提下進行無人駕駛實測，以此推進無人駕駛技術服務。
除了谷歌，目前其他大部分主機廠的技術水平均處于Level 2階段左右。特斯拉也正處于Level 2 向Level 3 過渡的階段。也就是說，正如特斯拉宣傳的那樣，它提供的自動駕駛技術是需要人工監控的，駕駛的主要負責方是人，所謂的“Autopilot系統”提供的更多是輔助功能。
不能否認，特斯拉Autopilot系統的強大功能，帶來了震撼的用戶體驗和時尚科技感，減輕了駕駛者的負擔，部分釋放了駕駛員應對復雜路況的壓力，也一定程度上提升了行車的安全性。但是，自動駕駛技術還在不斷的完善中，還不能完全取代人的主導地位，我們還不能對其百分之百地信任，駕駛員還要時刻注意路況。
在國內不同道路上使用自動駕駛系統，感受是不一樣的。在較為空曠的道路上，車道線清晰可辨，往來車次少，此時使用自動駕駛系統低速行駛，車輛能夠識別當前車道、順利轉彎以及主動降速保持車距，駕駛心情頗為舒暢。但在城市快速通行的路段特別是高速路上，感覺就不一樣了，注意力需要保持高度集中，隨時準備接管方向盤和剎車踏板，以應對可能的突發問題。例如，目前特斯拉還不能識別交通燈信號，遇到十字路口時，不會主動減速停車，此時需要人工主動剎車。高速行駛時，如遇個別司機在前方強行并線，即使有打轉向燈提醒，特斯拉目前也不能識別并做出有效反應。
總的來說，在高速行駛時，自動駕駛容易讓人精神緊張勞累，低速行駛時，留有的預判時間變長，能更方便地觀察周邊車況路況，就輕松許多。通過使用，我個人更喜歡使用低速自動駕駛功能。
尤其是堵車時，時停時走的節奏，會讓駕駛員覺得煩躁，無聊甚至疲憊。倘若自動駕駛功能通過各種傳感器的有效融合和人工智能判斷，能夠實現堵車狀態的低速慢走，把駕駛員解放，對于司機們來說，肯定是一種不可多得的福利。
當然中國的國情跟歐美還是有較大差異。歐美道路占地比率大，路寬車少，跨城市駕駛較多，車速自然快些。而國內車輛密度較大，特別是上下班高峰期，城市內道路上車多人多，低速駕駛是常態。
基于以上兩點，中國的開發者們應該重點關注低速自動駕駛，比如說自動泊車，低速跟車等等。對于整車廠而言，正確地研發自動駕駛功能，做一款安全、極致的汽車，要先從輔助駕駛功能著手，從低速輔助開始。
在自動駕駛輔助功能方面，小鵬汽車現階段的解決方案一方面在于將是主動巡航、車道保持、自動變道、自動跟車或超車以及自動停車等一系列智能駕駛功能集聚，一方面從低速自動駕駛以及全息預警功能入手，研發低速自動駕駛輔助技術。同時由于車速低，風險相對可控，我們認為這是進入自動駕駛領域的最好切入點。
人類的發展一直都是自我解放的過程。人類科技的發展史也印證了，任何新技術的發展都是在曲折中前進，第一次巨輪沉沒，第一次航天事故，第一次核泄漏……都難以阻止人類對科技的熱情探索。我們更加執著地認為，自動駕駛是我們繼續前進的方向，不會因為一次事故而改變。
雷鋒網注：本文作者夏珩，文章首發車云。轉載請聯系授權并保留出處和作者，不得刪減內容。
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
