特斯拉又双叒叕出事,这次谁来背锅?

雷科技2020-07-07
特斯拉Model 3遇上渣土车,FSD有话要说

编者按:本文来自微信公众号“雷科技”(ID:leitech),编辑:JLaw,36氪经授权发布。

随着汽车智能化不断提速,如今不少家用车都达到了L2级自动驾驶水平,然而作为自动驾驶“第一梯队”的特斯拉,近年来的口碑却不断走向下坡。

最近知乎上一位特斯拉Model 3车主发布了一篇“特斯拉Model 3自动驾驶(FSD)突然加速撞向货车”的文章,作者还在文中注明:如有与事实不符的情况,愿承担法律责任。

截止发稿前,特斯拉官方未对此事作出任何回应。

自动驾驶又双叒叕闯祸

先来简单梳理一下事情起因结果,这篇文章前半段都在描述作者购买特斯拉Model 3的经历和使用自动驾驶系统的感受,总体没有太大的槽点,不过作者为引述下文的事故,前文针对性地对特斯拉的自动驾驶系统做了点评,当中包括有使用FSD(Full Self-Driving)自动驾驶系统引发的几次“幽灵刹车”。

而下文再次提及到特斯拉的FSD自动驾驶系统,车主认为是它的问题酿成了一起撞车事故——2020年6月24日,车主驾驶这辆特斯拉Model 3行驶在深圳南坪快速时,由于最右侧车道变窄,右侧车道上的渣土车正常变道(车道为虚线)。

然而从行车记录仪可以看到,这辆Model 3并没有减速让行,而是直接加速撞向渣土车,车主表示连反应的时间都没有,最终两车相撞,所幸事故没有造成人员伤亡。

(事故Model 3前方摄像头画面)

(事故车Model 3侧面摄像头画面)

事后车主认为是“具有完全自动驾驶能力”的FSD造成的事故,因此向特斯拉售后维权,而工作人员给出的答复可以概括为“后台数据没有异常”、“系统还在完善中”、“车主应该全程监控”之类的说法,换言之特斯拉不对事件负责。

针对这次事故,我们大可认为特斯拉工作人员对事故作出了如下定论:“后台数据没有异常”证明FSD系统是按照正常跟车的逻辑来工作的;“系统还在完善中”表明特斯拉的FSD现阶段存在一定的缺陷,也就是无法避免存在的“机器盲区”;“车主应该全程监控”则把事故归咎在车主没有及时介入。

以上定论一定程度上认定特斯拉的FSD系统无责任,但对于车主而言显然是不公平的,尤其是对于有选购FSD系统的特斯拉车主而言,潜在的隐患更是增加了发生事故的风险。

FSD为什么造成了撞车?

说到特斯拉的AutoPilot自动驾驶系统,业内对此评价不一,有一部分人认为其成熟度很高,是当今自动驾驶水平较高的系统,也有人持反对观点,认为特斯拉这套自动驾驶潜在一定的风险,驾驶者不应完全放任AutoPilot去操纵车辆。

根据公共数据库tesladeaths.com汇编的数据显示,2013-2020年涉及特斯拉汽车的致死交通事故当中,有10宗事故中驾驶者是开启了Autopilot辅助驾驶系统,而最终证实Autopilot系统为事故主因的就有4宗。这组数据其实也警示了特斯拉车主,自动驾驶系统确实存在一定的安全隐患。

回到这次国内特斯拉Model 3的事故,FSD是区别于Autopilot辅助驾驶的最高级别的自动驾驶,如今已达到3.0版本,整个系统由摄像头为主导,毫米波雷达和超声波雷达为辅,以HW 3.0为例,整车合共配备六个摄像头、1个增强版毫米波雷达和12个超声波雷达。而这次事故中的Model 3,车主表示选购的是HW 2.5版本的FSD系统,摄像头和雷达的个数和3.0版本基本无异。

参考特斯拉FSD摄像头和雷达的安装位置,两侧B柱、前翼子版、前挡风玻璃和车尾都布置了摄像头,而毫米波雷达只有前置安装,考虑到此次事故发生碰撞的位置是车头右侧,可以猜想是前置摄像头和前置毫米波雷达的盲区位置,所以无法被FSD识别。

而对于“车辆突然加速”的问题,考虑到车主正在使用FSD系统,这辆Model 3极可能处于自适应巡航的工况,也就是打开了自动跟车功能。由于未能识别侧面的渣土车,前方车辆起步后,这辆Model 3也跟随加速行驶,直接撞上了渣土车。

摄像头加雷达,为何还有漏洞?

很多人会不解,一辆车配备如此多的摄像头,还有各种雷达的辅助探测,为何还不能解决盲区和识别的问题?

以目前FSD系统的主要传感方案——摄像头为例,其工作原理是靠测距结合算法来实现系统功能,包括一系列的主被动安全功能,如自适应续航、主动刹车和车道保持等等。目前业界也有斯巴鲁的Eyesight系统,同样是基于摄像头打造的汽车安全系统。

斯巴鲁Eyesight系统

摄像头能实现大部分自动驾驶所需要的功能,然而其劣势也很明显,就是上述事故所提及的“盲区”问题,不论是人眼还是摄像头,所收集的影像和画面都是存在局限性的,一旦系统未能收集到必要的信息,便会发生一些意想不到的事情。而摄像头对环境的要求比较高,在雨雾天气,能见度较低的环境下,摄像头无法测距更会导致系统失效的情况。

与摄像头配合的是毫米波雷达,虽说这种雷达的优点是不受天气影响、测量范围广和精度高,但其劣势也有无法识别行人、路牌等等,更有车主直言HW 2.5版本的FSD无法识别路上的雪糕筒,似乎也间接解释了这套FSD无法识别渣土车的原因。

当然,也有网友给出猜测,可能是HW 2.5的FSD系统把这辆渣土车识别成两辆独立的车辆,导致发生的事故。

自适应巡航只是基础配置

特斯拉的自动驾驶理论上还离我们有一点距离,但它系统中的“自动跟车”功能,如今已经普及到很多家用车上。随着汽车技术的不断发展,如今十多万的自主品牌车型也已经搭载有ACC自适应续航系统,如长安CS75、吉利博瑞和哈佛H7等。

很多人都知道自动巡航这个配置,而ACC自适应续航便是自动巡航的加强版,加强后的系统可以适应不同速度下的跟车操作,如今不少车型都可做到时速30km以上的自适应巡航,也有车型可以做到时速0到180km的自适应巡航,这个功能大致和特斯拉的FSD系统一样,同样靠雷达和摄像头进行道路识别。

而目前来看,雷达和摄像头的组合并不完美,如天籁的ACC自适应巡航系统,只能识别快速移动的物体,慢速、静止的物体识别度并不高,系统甚至无法及时预警和介入。

ACC自适应续航系统和其他主被动安全配置一样,都是处于L2-L3阶段的驾驶辅助功能,想要解放人的手脚是远不满足的。作为驾驶者,更不能完全放任电脑去操纵车辆。众多事故也告诫我们,并不是配备了ACC自适应巡航系统,追尾事故就能迎刃而解,道路交通如此复杂,一旦大意就输了。

写在最后

事实告诉我们,即便是多个摄像头和雷达组成的特斯拉FSD系统,也有出错的可能,更别说放任其在复杂的路况上行驶。目前任何一种汽车上的自动驾驶系统都并不完善,要想真正“放开双手”,还需要走很长的一段路。

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