特斯拉自动驾驶车祸调查结果的背后，Autopilot系统是否被过度神话？

特斯拉致命车祸的调查结果终于公布了。2018年3月，加利福尼亚州山景城附近的一条高速公路上发生了一起严重车祸，导致38岁的苹果软件工程师黄伟伦死亡。

在事故中，Walter Huang驾驶Model X以71英里的速度行驶，在101号公路上与护栏相撞。他身后的两辆车也发生了碰撞，导致特斯拉的高压电池受损并引发火灾。

美国国家运输安全委员会（NTSB）列出了特斯拉死亡的三个可能原因：首先，特斯拉的自动驾驶系统存在缺陷；

其次，黄伟伦过度依赖自动驾驶系统，导致他在开车时玩手机，分散注意力。第三，加州交通部未能及时修复高速公路的硬件设施。

特别值得注意的是，NTSB谴责特斯拉夸大了其自动驾驶水平，只达到了自动驾驶的L2水平，而将自己包装成L5。当事故发生时，特斯拉的前向碰撞警告系统未能提醒车主靠近障碍物，其自动紧急制动系统也未能在碰撞前启动。

那么，什么是自动驾驶系统被美国国家运输安全委员会谴责为只有L2级别？它属于自动驾驶的哪一层？为什么特斯拉如此自信并始终如一地使用自动驾驶系统？

NSTB讨论会现场，图片来自互联网，版权归作者所有

自动驾驶的发展史

自动驾驶系统是自动驾驶系统吗？自动驾驶最初的定义是指搭载在飞机、船舶或火箭上的轨道控制系统。在这个系统中，人们不需要一直控制，而自动驾驶的定义意味着车辆可以自动感知周围环境，并在没有人为干预的情况下自动驾驶。从最初的定义来看，自动驾驶是一种辅助系统，而不是特斯拉一直在公众中推广的自动驾驶系统，这是特斯拉尚未实现的未来目标。

2016年8月16日之后，特斯拉正式将中国官网的介绍从“自动驾驶自动驾驶”改为“自动驾驶辅助驾驶”。它的功能包括车道上的自动辅助转向、加速和制动，但需要驾驶员主动监控，双手不能离开方向盘。离开后，自动驾驶仪将发出警告声，提醒车主用双手松开方向盘。如果车主忽视警报，汽车将自动减速，即使车主接管车辆，辅助驾驶功能也将被禁用，自动驾驶辅助功能只能在下次停车时恢复。

在美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）发布的自动驾驶分类系统中，特斯拉目前已实现L2功能，部分实现L3功能。例如，自动驾驶可以监控周围环境，因此许多人将特斯拉归类为L2.5等级的一部分。

自动驾驶分类系统，图片来源于网络，版权归作者所有

特斯拉官方网站上自动驾驶辅助系统的介绍版权归作者所有

Autopilot于2016年10月20日对所有新车进行了升级，软件升级到8.0系统，并升级了200多项功能。硬件系统已从最初的Autopilot 1.0升级到目前的HW3.0，但3.0尚未完全由车主实现。因此，我们将重点关注从1.0到2.5的变化。

Autopilot 1.0基于Mobileye的图像识别技术，主要数据来自车顶的Mobileye摄像头。汽车前部的雷达和周围的雷达只提供辅助信息。

Autopilot 2.5基于雷达识别环境，主要数据来源于车身上的雷达，辅助数据来源于高精度地图和神经网络数据。

特斯拉HW1.0芯片，有大量的空白空间。图片来源于网络，版权归作者所有

特斯拉HW2.5芯片的设计要紧凑得多，图片来自互联网。版权归作者所有

坚持使用雷达，特斯拉的独特路径

目前的自动驾驶技术分为两个主要阵营，一个由特斯拉领导，另一个由Waymo领导，Waymo刚刚首次获得22.5亿美元的外部投资参与融资。

特斯拉依靠结合雷达、摄像头和超声波传感器的数据来构建用于实时图像识别、模拟人类行为和做出判断的神经网络。Waymo依靠比雷达更昂贵、更准确的激光雷达、相机和超声波传感器，再加上现有的高……

定义映射数据库，以确定应该做出什么响应。

特斯拉官网硬件推广，图片来源于网络，版权归作者所有

那么，为什么Waymo和许多自动驾驶制造商都使用激光雷达，而特斯拉却坚持使用雷达呢？特斯拉对雷达感兴趣的是什么？

雷达和激光雷达的根本区别在于它们的波长不同。雷达是毫米波，通常为4-12mm，而激光雷达使用激光波长，通常在900-1500nm之间。

雷达主要使用无线电波，与激光波相比，无线电波更容易穿透物体，因此其传播距离更长。通过反射波，可以测量汽车的速度。当交警想要测量特定车辆的速度时，他们可以使用雷达来测量速度，这样即使在跑得很远的时候也可以检测到车辆。然而，由于雷达成像的独特性质，一个小的金属物体可能会被识别为墙壁，这就是为什么人们将注意力转向非常昂贵的激光雷达的原因。

激光雷达发射传播距离短的快速激光脉冲，但它可以精确计算传感器和障碍物之间的距离，也可以检测目标物体的确切尺寸。此外，它的穿透力极强，可以以最小的干扰穿过雨和雾等极端天气，类似于人眼所能看到的。因此，激光雷达被用来绘制高清晰度地图。

激光雷达图，图片来源于网络，版权归作者所有

目前，几乎所有开发自动驾驶的公司都在使用激光雷达，但特斯拉的汽车只配备了雷达，还没有建造激光雷达，主要是因为成本原因。

激光雷达车辆的成本太高了。例如，Waymo使用的Velodyne激光雷达和量产的16线激光雷达的成本为3.5万至4.5万元，更先进的32线激光雷达成本为40万元，64线激光雷达价格为80万元。特斯拉的汽车是向公众进行商业销售的，高昂的成本将不可避免地减少销量。因此，特斯拉目前只能使用雷达。当被问及特斯拉未来是否会使用激光雷达时，一向目中无人的马斯克一直持否决态度。

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然而，值得一提的是，特斯拉在数据上比Waymo有优势。目前，在自动驾驶领域，应对突发情况，如儿童突然冲出道路，需要非常大规模的此类数据学习才能实现更好的处理。因此，车辆在实际道路上行驶的数据非常重要。Waymo只在美国凤凰城进行了商业落地，推出了出租车服务，而特斯拉已经在世界各地运营。截至2019年，特斯拉的续航里程为20亿英里，是Waymo约2亿英里的10倍。

自动驾驶仪目前面临的主要问题是过度依赖相机和雷达，这两种相机和雷达都用于检测周围环境，但误差很大，而且不如激光雷达准确。然而，特斯拉认为，只要神经网络足够强大，能够模拟人类的驾驶行为，即使与不太准确的环境监测数据相结合，也可以实现自动驾驶。

简单地说，当特斯拉司机通过一条非常短、狭窄、黑暗的隧道时，雷达和摄像头无法清楚地检测到隧道入口处的情况。自动驾驶仪将使用来自神经网络的先前训练的数据进行计算和判断。例如，如果特斯拉车主以前经过过这个地方，自动驾驶系统会了解这些人是否成功通过。当成功通过的概率达到一定百分比时，这个地方将被标记为安全通过的地方。这是自动驾驶仪依靠神经网络学习人类驾驶行为的机制，而不是依靠非常准确的真实图像来判断。

随着自动驾驶硬件3.0的到来，拥有海量数据（603138，股票吧）优势的特斯拉可能会有更快的算法迭代和更平滑的边缘情况处理。然而，目前搭载特斯拉自主研发芯片的HW3.0硬件系统和神经网络能力仍然非常有限。要改进极其复杂的深度神经网络，以实现与人脑相似的判断能力，仍然很困难。

特斯拉的驾驶员监控系统也需要改进

除了指出自闭症的问题……

美国国家运输安全委员会在听证会上还提议特斯拉应该“合作开发”驾驶员监控系统。

在2018年的事故中，车主黄伟伦过度依赖特斯拉的自动驾驶功能，并多次被系统提醒在驾驶时双手放在方向盘后面，但仍专注于在手机上玩游戏。NTSB直言不讳地指出，如果特斯拉不安装监控设备，自动驾驶系统将被滥用，还会发生类似的事故。

特斯拉一直依靠压力传感器来检测车主是否把手放在方向盘上。早在2016年，当特斯拉首次经历致命事故时，美国国家运输安全委员会就提醒特斯拉开发一种更智能的系统，以监控车主是否注意道路和交通状况。NTSB还强调，应该引入摄像机等视觉监控，以更好地进行监控。

然而，特斯拉一直对NTSB的提醒置若罔闻，根本没有回应。

特斯拉车主在开车时容易分心和分心，这实际上与特斯拉早期的夸大广告有关。然而，特斯拉现在专注于技术研发，对偶尔发生的车祸没有表现出足够的解决问题的态度。当然，如果我们听从NTSB的建议，特斯拉的生产成本也会增加。

那么，读者对特斯拉的车祸有什么看法呢？特斯拉能否在确保安全的同时，真正实现低成本的汽车制造？

参考材料：https://www.motortrend.com/news/testing-semi-autonomous-cars-tesla-cadillac-hyundai-mercedes/https://zhuanlan.zhihu.com/p/22413629https://www.caranddriver.com/features/a15101943/semi-自动驾驶汽车比较特斯拉与宝马梅赛德斯和无限功能/https://towardsdatascience.com/teslas-deep-learning-at-scale-7eed85b235d3https://www.forbes.com/sites/greatspeculations/2019/11/08/just-特斯拉在自动驾驶方面领先多远/#3bfe91a71b24

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标签：特斯拉Model X

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