斯拉自动驾驶系统“色盲”致命：专家喊话“别太冒进”，生命安全是底线

　　每经记者孙桐桐　每经编辑张北

　　图片来源：视觉中国

　　在特斯市值再创新高，其 CEO 埃隆·马斯克接连迎来“高光时刻”之时，行业专家却对其发出警告称“别太冒进”。

　　目前，特斯拉股价已经突破 1000 美元，超过丰田成为全球市值最高的车企。在资本看好的背后，特斯拉 5 月在华销量也再次大涨，共卖出了 1.11 万辆国产 Model 3，环比涨幅达到 205%。

　　不过，再耀眼的光环也无法掩盖其致命的产品缺陷。6 月 1 日，台湾高速公路上一辆行驶中的特斯拉 Model 3 径直撞上已侧翻在路的白色货车。据了解，事发时该车处于 Autopilot 辅助驾驶系统（以下简称 AP）开启状态。

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　　值得注意的是，这已经不是特斯拉自动驾驶系统在某些特定环境下，第一次无法识别白色物体。而该系统存在“色盲”BUG（漏洞）导致的多起人员伤亡事故，让其可靠性备受质疑。

　　AP 无法识别白色物体

　　据上述撞车事故车主表示，事发当时，他的 Model 3 处于 AP 开启状态，撞车时的时速约为 110 公里/小时。而他一看到卡车时就全力踩下刹车，奈何制动时间与制动距离都很短，最终撞上卡车。

　　幸运的是，货车当时所拉的货物为类似奶油的软性材质，所以为碰撞提供了较大缓冲空间。虽然 Model 3 车头部分损毁严重，但是驾驶员并未受伤。

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　　种种迹象以及分析表明，该事故主要由于自动驾驶系统存在 BUG 所导致。公开资料显示，特斯拉目前搭载的 AP，甚至更高级别的 FSD 自动驾驶套件都是依靠摄像头为主、多传感器融合的视觉方案。据了解，Model 3 全车配备 8 个摄像头、12 个超声波传感器与 1 个增强版毫米波雷达。

　　“摄像头有天生的缺陷，当有较强的反光，或者以白色为基调的物体时，可能会判断成云朵甚至认为没有障碍物。特别是在强光线下，特斯拉这套方案的缺陷比较明显。”武汉理工大学汽车工程学院副教授杨胜兵在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，即使特斯拉还配备了毫米波雷达，但受限于感知距离较短，如果车速过快，系统也无法迅速响应。毕竟算法也要花费时间，需要留有足够的时间去做调度和反应。

　图片来源：特斯拉官网

　　实际上，这次事故并不是特斯拉第一次暴露出该系统缺陷。2016 年 5 月，美国佛罗里达州一名男子驾驶的 Model S 在 AP 开启的状态下，撞向了一辆正在马路中间行驶的白色半挂卡车。事故导致 Model S 车头直接被“切掉”，驾驶员当场死亡，而这也是特斯拉因为 AP 故障所造成的第一起致死事故。

　　三年之后，依然位于佛罗里达，一辆特斯拉 Model 3 以 110 公里/小时的时速径直撞向了一辆正在缓慢横穿马路的白色拖挂卡车。据了解，这辆 Model 3 同样处在 AP 开启的状态下，但驾驶员以及 AP 均未作出规避动作，再次发生车辆被“切头”的惨案，驾驶员也当场毙命。

　　针对 AP 无法识别白色物体这一漏洞，《每日经济新闻》记者向特斯拉方面求证，但截至发稿前，对方未作出回应。

　　视觉方案不靠谱？

　　接二连三的事故让特斯拉 AP 受到质疑，而其所采取的视觉解决方案也卷入舆论风波。

　图片来源：特斯拉官网

　　据了解，在自动驾驶解决方案上，目前有两种主流的传感器路线：一种是以 Waymo 为代表的激光雷达为主、其他传感器为辅的技术路线；另一种是以特斯拉为代表的摄像头为主，多传感器融合的视觉方案。而事实上，在实际落地过程中，以上方案都遇到了一系列问题。

　　“激光雷达造价高，短期内难以量产，使用寿命较短，远处目标障碍物激光点非常稀疏，安全驾驶的车速受限。”自动驾驶初创公司纽劢科技相关负责人告诉《每日经济新闻》记者，激光雷达没有颜色信息，还需要单独加装摄像头对红绿灯、交通标识等信息进行识别。

　　“视觉为主的方案可以很好地处理小雨、小雪、薄雾、夜晚等场景，但恶劣的天气情况，对视觉、激光雷达、乃至人类司机都是非常大的驾驶挑战。”上述纽劢科技负责人表示，除了从摄像头等感知技术上进行开发外，还要保证整体系统的稳定性，打造全套的测试体系等。

　　值得一提的是，纽劢科技由前特斯拉自动驾驶团队核心成员创立，所采取的技术路线与特斯拉类似。

　　杨胜兵认为，当前并不应该谈论哪种技术路线更好，最重要的是要提高这些方案的可靠性。“目前来说，提高可靠性只能是加强测试，加强汽车安全等级的要求，包括实际测试的指标。现在，针对各种场景的无人驾驶都有在做，有些取得了很好的成绩。但是，在可靠性上，全世界都面临难题。”杨胜兵表示。

　　冒进的马斯克

　　虽然视觉解决方案没有彻底解决自动驾驶可靠性这一难题，但马斯克却足够大胆，将其使用在量产车上。因为在他看来，汽车已经成为一款电子产品，暂时的不完美可以通过后续远程 OTA 升级优化。

　　不过，在杨胜兵看来，造汽车首先要变成一个汽车人，汽车工业在功能、安全、开发架构和流程体系等方面，需要很长时间的沉淀。

　　除了 AP 存漏洞外，特斯拉在传统制造上也闹出不少笑话。例如，把制动感觉留给用户（开关调节）设置、动力飞车等，这些事件都反应了马斯克对汽车的理解不够透彻，没有很好地遵循汽车工业的规范和标准。

　　“马斯克还是太冒进，自动驾驶的算法中要做最保守的估计，而不能有冒进的方案。特别是在高速情况下，冒进就会带来生命危险。”杨胜兵表示，目前自动驾驶算法的最后一关一定要由人来把控，即使判断不出来前方是什么障碍物，也要进行减速，采取干预措施。

　　相较于马斯克的冒进，传统车企和供应商走得相对保守，安全是其底线。“研发 L1、L2 级别自动驾驶不难，但要往更高级别走，需要依靠几十亿美元体量的公司，并且要有汽车行业长期积累，否则理解上绝对会有问题。”杨胜兵认为，例如宝马、沃尔沃、博世、安波福等在汽车行业沉淀多年的车企产品，在安全管控上更值得信赖。