今年4月,，美國(guó)一輛特斯拉Model S在啟用FSD全自動(dòng)駕駛功能時(shí),，撞死一名騎摩托車的男子。

這至少是公開報(bào)道的第二起FSD系統(tǒng)致死事故,。

司機(jī)承認(rèn),，在FSD啟用時(shí)，他正在看手機(jī),。雖然特斯拉一直強(qiáng)調(diào)其“完全自動(dòng)駕駛”軟件需要駕駛員時(shí)刻保持監(jiān)督，但這種標(biāo)語幾乎無法阻止試圖魯莽行事的司機(jī),。

這位司機(jī)最終因開車撞死人而被捕,，其依據(jù)是該司機(jī)承認(rèn)在自動(dòng)駕駛模式下不關(guān)注駕駛狀態(tài)，完全信任由電腦為它駕駛,。

雖然司機(jī)分心是事故發(fā)生的原因之一,，但歸根結(jié)底，無論是FSD全自動(dòng)駕駛系統(tǒng),，還是Autopilot輔助駕駛系統(tǒng),，終究是特斯拉的純視覺智駕技術(shù)不可靠。

最近,，《華爾街日?qǐng)?bào)》發(fā)布了一份針對(duì)特斯拉Autopilot系統(tǒng)的事故調(diào)查,。

自2021年起,，美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局（NHTSA）調(diào)查了上千起特斯拉Autopilot 碰撞事故，但調(diào)查結(jié)果從未向公眾公布,，因?yàn)樘厮估J(rèn)為這些數(shù)據(jù)屬于公司,。

《華爾街日?qǐng)?bào)》將海量事故數(shù)據(jù)與聯(lián)邦文件和當(dāng)?shù)鼐接涗涍M(jìn)行綜合分析研究，最終成功解密了上千起事故中的222起,，其中有41起事故中,，Autopilot突然轉(zhuǎn)向，31起未識(shí)別到障礙物直接發(fā)生碰撞,。他們得出結(jié)論：特斯拉涉Autopilot事故背后的罪魁禍?zhǔn)资恰円曈X方案,。

杜克大學(xué)自動(dòng)駕駛專家米西·卡明斯 （Missy Cummings）表示，特斯拉Autopilot嚴(yán)重依賴攝像頭純視覺方案,，這一選擇與世界上大部分主流汽車公司的多傳感器方案（毫米波雷達(dá)+攝像頭+激光雷達(dá)）背道而馳,，特斯拉的做法無異于將公眾直接暴露在車禍危險(xiǎn)面前。

尤其是激光雷達(dá),，它通過激光測(cè)距,，是一種可以幫助檢測(cè)障礙物的傳感器。曾經(jīng)激光雷達(dá)非常昂貴,，一顆成本高達(dá)幾萬美元,，這是特斯拉放棄該傳感器的核心因素之一。但現(xiàn)在,，一顆激光雷達(dá)已經(jīng)降到500美元之下了,。

根據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》公布的調(diào)查視頻，在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下,，特斯拉純視覺方案表現(xiàn)很不穩(wěn)定,。視頻公布的12個(gè)車禍畫面中，有8個(gè)發(fā)生在夜晚,，有2個(gè)發(fā)生在凌晨或黃昏光線不佳的情況,，夜晚和光線不佳的車禍占比高達(dá)83%。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的電氣與計(jì)算機(jī)工程副教授菲爾·庫夫曼分析稱,，Autopilot 容易出錯(cuò)的地方在于遇到那些沒有訓(xùn)練過的情況,，比如翻倒的貨車。

基于任務(wù)學(xué)習(xí)的視覺算法對(duì)目標(biāo)的認(rèn)識(shí)是靠海量案例堆砌出來的,，如果沒有對(duì)應(yīng)案例給算法訓(xùn)練,，就無法認(rèn)識(shí)出前方的障礙物，即便那些障礙物在人類眼里顯而易見,。

除了非常依賴光線條件和需要海量案例訓(xùn)練,，《華爾街日?qǐng)?bào)》還揭開了純視覺方案的另一項(xiàng)短板：多攝像頭畫面之間的不一致會(huì)導(dǎo)致識(shí)別錯(cuò)誤。

夜晚,，人眼可見一輛撞毀的皮卡擋在路中,，特斯拉的一個(gè)攝像頭可以看到它,，但另一個(gè)攝像頭看不到。當(dāng)距離障礙物越來越近時(shí),，Autopilot仍處于蒙圈狀態(tài),，悲劇發(fā)生。

米西·卡明斯認(rèn)為：“純視覺方案是一項(xiàng)存在嚴(yán)重缺陷的技術(shù),，如何修復(fù)漏洞,，如何讓它正確識(shí)別物體，在這些方面我們還有太多工作要做,?！?/p>

一位長(zhǎng)期修理報(bào)廢特斯拉的技師Ray Diaz在接受《華爾街日?qǐng)?bào)》采訪時(shí)表示：“特斯拉聲稱他們提供顆粒度非常細(xì)的駕駛數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)必須拆開車輛,，從車載內(nèi)部計(jì)算機(jī)中提取,。而在我看過的視頻數(shù)據(jù)中，有一些是司機(jī)魯莽駕駛,，還有一些我不明白為何會(huì)撞上去,，這令人分不清是司機(jī)的問題還是Autopilot的問題?！?/p>

馬斯克曾說,，Autopilot能夠避免數(shù)千萬人受到嚴(yán)重傷害。但他沒說的是,，一場(chǎng)場(chǎng)事故成為了純視覺方案的“訓(xùn)練素材”,。

眼下，國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛公司也大致分為視覺派和激光雷達(dá)派,。隨著端到端概念的興起,，視覺派似乎占據(jù)了上風(fēng)。只要算力夠大,，純視覺端到端方案能夠快速學(xué)習(xí)到覆蓋95%的場(chǎng)景,。看上去很牛,，但剩下5%的未覆蓋場(chǎng)景對(duì)于真實(shí)用車環(huán)境來說,，就是各種潛在大概率事故風(fēng)險(xiǎn)。

事實(shí)上,，在與國(guó)內(nèi)不少?gòu)S家工程師的溝通中，他們普遍認(rèn)為純視覺方案無法保證足夠的安全性,，激光雷達(dá)這類傳感器的角色不該再是馬斯克口中“昂貴的闌尾”,，而是與視覺系統(tǒng)互相配合的必要元件。

隨著禾賽科技,、速騰聚創(chuàng)等激光雷達(dá)技術(shù)日趨成熟,，當(dāng)前一顆激光雷達(dá)成本已經(jīng)降到了兩三千元,，而、億咖通等甚至表示可將激光雷達(dá)成本做到千元級(jí)別,。對(duì)于一臺(tái)幾十萬元的車來說,，這點(diǎn)成本提升不算什么。

畢竟,，智駕的底線是安全,，而不是便宜。