多位工程师解读：特斯拉公布“黑匣子”数据后 更大的矛盾与争议或刚开始

原始数据的发布是定位、分析和再现原因的唯一方法。如果不发布，就没有这样的方法。“4月22日，在特斯拉提交河南事故车辆驾驶数据的当天，中国一家高端智能电动汽车自动驾驶项目负责人何功在接受经济观察网采访时做出了上述表示。她认为，从自动驾驶软件的基本逻辑来看，很有可能确定事故原因通过数据分析，t是一个软件问题或人为操作问题。但何工也强调，数据分析的困难在于，进行数据分析的人必须首先了解这些数据的内在逻辑。另一位受访的某汽车公司技术项目监理工程师张江也表示，主动权仍在特斯拉手中。如果不告知算法或核心逻辑，第三方检测机构仍很难得出具体结论。4月22日，随着特斯拉向监管部门提交碰撞前30分钟的驾驶数据记录，经过近5天的发酵，特斯拉车展维权事件正在回归争议的核心——事故原因的探究。从这个角度来看，维护车顶的权利确实是一种有益的“帮助”。在监管部门和行政力量的介入下，事件正朝着解决事件核心矛盾的方向发展。4月20日至4月22日，郑州市郑东新区市场监督管理局三次发布了双方对特斯拉事故投诉的调解结果，从最初车主要求“在事故发生前半小时提供完整的驾驶数据”开始，但不同意第三方的技术鉴定，以及特斯拉因信息安全原因拒绝提供数据；市场监管机构责令特斯拉汽车销售服务有限公司有限公司在事故发生前半小时无条件向张女士提供完整的驾驶数据；

4月22日下午，特斯拉郑州体验中心中原富塔店终于提交了行车数据，并在事发前一分钟公开公布了数据。由此可见，在车主围绕“刹车失灵”维权的过程中，车主与特斯拉之间的争议在于数据的公开以及是否进行第三方鉴定和测试。在难以达成共识的背后，也显示出数据主动权的激烈竞争。客观地说，与此前特斯拉事故争议一直悬而未决不同，此次特斯拉在中国首次进行数据自由化，不仅推动争议朝着探究事件真相的实质性角度发展，而且在自动驾驶技术的整个发展阶段都具有里程碑意义。但与此同时，随着争议重新聚焦于技术和事故本身，一场更大的冲突可能才刚刚开始。事实证明，特斯拉在事故发生前一分钟发布驾驶数据后，车主对其隐私受到侵犯的看法以及业界对特斯拉数据真实性的质疑也随之浮出水面。事实上，自自动驾驶功能在量产车中应用以来，如何确定事故责任已成为最具争议的一点。与燃料动力车主可以通过工具通过车载OBD接口从车载计算机访问数据不同，具有自动驾驶功能的车辆的车载数据就像飞机的“黑匣子”，被归类为车主自己无法获得的机密信息。更重要的是，软件决定了汽车的时代，而数据是发现事故真相的关键。然而，关于数据是否“真实”，以及其在还原场景中的覆盖范围和真实性，也存在争议。4月22日至今，经济观察网记者采访了中国自动驾驶领域多位项目经理。他们从多个方面分析了具有自动驾驶功能的车辆的事故责任认定，包括驾驶数据取证、场景的数据再现性、事故责任认定的数据推理逻辑。从客观性和公平性的角度，以及保护受访者的角度，本文将充分呈现受访者的观点，不作任何评论。某汽车公司技术项目总工程师张江：如果你不理解算法逻辑，第三方很难解读“黑匣子”来再现场景。经济观察网记者：之前双方都在为驾驶数据的开放而挣扎，这个数据开放难吗？张江：是的，就像飞机的“黑匣子”一样，这个核心数据是完整的数据，需要内部密码或特殊权限才能访问，用户自己无法下载。至于制动问题，这取决于控制器的设置方式。例如，碰撞信号应在事故发生前后以毫秒为单位记录，加速度信号也应存储。然而，未经许可，控制器中的信号不能被访问或读取。所以这种事情，一旦你没有视频或其他信号来监控，就很难复制和恢复。消费者很难自己找到证据。制造商怎么会让你随意复制数据？在发生事故时复制数据作为证据对主机工厂是有害的。即使第三方机构进行测试，如果主机厂不向您开放内部代码，仍然很难检测到。该国目前正在实施法规，即安全气囊控制器的EDR法规，以规范紧急制动数据的记录。因为在过去的各种碰撞事故之后，当你检索数据时，主机制造商没有向你提供，因为没有监管要求，所以制造商不会让你检索核心数据。经济观察网记者：在这种情况下，特斯拉委托第三方检测机构进行检测并取得结果的可能性是否很大？张江：很多来自第三方的东西很难检测到，因为现在硬件本身可能没有问题，而软件问题。如果算法或核心逻辑没有告诉你，你如何检测它们？智能汽车的软件设计并不总是一个算法逻辑。即使掌握了逻辑，深度开发也会……

他们将接受筛查并了解情况，因此主动权仍掌握在他们手中。经济观察网记者：一些车主举了其他品牌“刹车门”事件的例子，花了8个月的时间才发现问题，所以他们担心特斯拉也会出现这个问题，很难发现问题。张江：这类赛事不同于其他品牌以往的制动赛事。之前是机械类型，所以你可以找到另一辆相同类型的车来测试和再现当时的场景。但特斯拉是由软件控制的，你很难重现当时的场景。因为它与自动驾驶混合在一起，有时是程序在工作，所以你需要定义机器何时工作，人何时工作。但这很难定义。因此，现在无法通过以前的检测方法来确定此类智能车辆碰撞事故的原因，因为它们都涉及软件问题。而且每家公司的算法应该有所不同。经济观察网记者：随着自动驾驶功能的普及，事故责任的认定是否成为一个难以解决的伴随问题？张江：我理解自动驾驶算法永远无法实现100%的场景覆盖。由于实际场景的复杂度远远超过其中记录的复杂度，即使将来通过人工智能学习，也很难实现全覆盖。在法规的碰撞测试中，无论碰撞开发工程实验的类型如何，都设置了数十种路况和场景，而真实场景总是最复杂的，有数百或数千种可能性，机器和人类的判断仍然不同。因此，相关规定需要及时跟上，而现在这一领域仍然是空白。中国一高端智能电动汽车自动驾驶项目负责人何功：数据能回答是否存在“刹车失灵”吗？经济观察网记者：在目前的情况下，数据公开是证明和澄清车祸真相的唯一途径吗？何工：原始数据的发布是定位、分析和重现这一原因的唯一途径。如果不释放，就根本没有这样的办法。因为解决问题的前提是定位问题，而定位问题的前提则是能够重现问题。因此，获得该原始数据的第一步是对其进行再现，即再现场景。我们只能依靠模拟信号，这是当时的情况，自动驾驶给出了什么信号，或者人类操作给出了什么信息，最终导致了这样的结果。所有原始数据都用于辅助这部分工作，对其进行复制，然后如果可以复制，则可以基于复制的逻辑来定位问题。也就是说，即使打开了数据，也有可能无法100%完全推断出结果，但如果不提供这些数据，这是完全不可能的。因此，为了重现问题、定位问题并最终解决问题，数据自由化是唯一的途径。没有数据，就无法进行分析，无法得出结论，也无法提供证据。然而，数据公布后，能否确定是人为因素、自动驾驶软件的错误操作，还是该软件的原因，都不能说是死的。因为从特斯拉之前的失控案例中可以看出，最终的结论也是部分推断出来的，但这种推断结合车主的描述是可行的。也就是说，它实际上包含了一些主观判断，但这个判断与车主的证词相吻合，所以使用了车主的证词，结论并不完全基于汽车的信号。经济观察网记者：车主认为是软件导致了刹车失灵。如果存在这种情况，对驾驶数据的分析能否证实这一点？何工：如果存在“刹车失灵”的问题，数据可以显示刹车是在什么情况下失灵的，比如是否是ibooster问题。找到相应的情况。可以通过软件上的信号模拟进行检测。汽车有两种类型的外部输入信号：1。手动控制，如制动踏板打开和方向盘旋转角度；

2.传感器信号输入。这两种类型的输入都可以从数据中进行分析，并且可以模拟输出以确定制动器是否出现故障。经济观察网记者：也就是说，通过数据分析，可以明确得出事故是软件问题还是人为操作问题？何功：自动驾驶的某一模式一旦生效，在不接受人工操作的情况下，会有一个功能标志位置，可以对数据进行分析；再次，在自动驾驶模式下，各种操作都会根据预期速度和其他行为进行校准。当一起分析时，基本上可以确定这是软件问题还是人为操作问题。更详细的解释是，现在这种类型的汽车有两种控制方法。一种是自动驾驶，这意味着当自动驾驶开始控制方向盘、油门和踏板时，它不接受人类信号输入；另一种方法是手动控制，只需接受人类信号的输入，然后自己踩下并移动方向盘。当自动驾驶生效时，它将有一个模式标志。例如，如果触发器是唯一的，驾驶员可能会感到无法踩下或转动方向盘，因为它不接受人工输入。它有另一种类型的扭矩输入，所以人们在这个时候会感到非常困难，比如不能转动方向盘、不能踩刹车等等。即使这种标记分析理论不足以支持它，也仍然有一个合乎逻辑的判断。因为自动驾驶的每一个动作都会生效，比如每个角落和速度，都有自己的校准。在任何情况下，在什么角度、什么速度和什么加速度下，这些都是经过校准的。然而，手动操作无法达到这样的精度，例如在30度的校准下转弯，但在人工干预下，有可能40度会通过。这就是区别，数据也可以分析。经济观察网记者：特斯拉已于4月21日向监管部门提交了车祸发生前30分钟的数据，并发布了事故发生前1分钟的驾驶数据。你认为下一步的数据分析会很困难吗？何功：数据分析的难点在于，进行数据分析的人首先需要知道数据的内部逻辑，比如触发了哪个标志位。那么，一旦这个标志位被触发，它的各种模型之间的逻辑关系是什么？这些问题需要清楚地解决。目前尚不清楚中国哪些机构有能力进行这些分析。经济观察网：特斯拉提到车主已经超速行驶。这会导致触发自动驾驶的唯一模式吗？何工：超速行驶不会触发自动驾驶。至少现在，在我所知道的自动驾驶的主要应用领域中，超速不属于触发自动驾驶接管的范畴。经济观察网记者：关于司机此前是否对多起特斯拉交通事故案件“处理不当”，一直存在争议。我可以问一下，在自动驾驶模式触发后，驾驶员是否有办法结束这种状态？何工：人工控制的优先级高于自动驾驶系统。他有办法监控电脑。目前，自动驾驶在中国只是一种辅助驾驶模式。也就是说，当人们随时干预并接管对车辆的控制时，自动驾驶必须屈服于人类的控制。自动驾驶项目工程师孙峰：还原完整场景对经济观察网记者来说是一个挑战：要从驾驶数据中分析车辆在事故发生时的具体处理情况，目前是否需要一位非常顶尖的专业专家。孙峰：首先，有必要对车辆动力学分析和车辆系统有更深入的了解。这些数据相当于飞机的“黑匣子”。然而，与飞机不同的是，一些车辆可能只能记录自己的车辆信息，但有关环境和其他交通参与者的信息可能无法记录，这可能会使当时的场景难以恢复。经济观察网记者：配备自动驾驶功能的车辆近年来才开始大量出现。目前，第三方对此类事故的评估很少，也存在争议。你怎么认为？孙峰：第三方是有道理的，但这取决于它是什么样的第三方。应该有一些政府机构具有这样的技术能力。

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