車東西（公眾號：chedongxi）
文 | 曉寒
據外媒報道，美國時間7月15日，一輛特斯拉Model 3在(zai)高速公(gong)路行駛期間，連續撞上11個施工用的隔(ge)離樁(zhuang)桶(tong)，并最(zui)終停在(zai)了道路旁邊(bian)，幸運的是并沒有造成人員傷(shang)亡。
車主Richard FS在Youtube上傳了行車(che)記錄儀(yi)錄取的事故視頻，還原了事故發生的過程。
▲Model 3撞上多(duo)個樁桶
這名車主表示，自己當時睡著了，沒能控制車輛，但是特斯拉的L2級自動駕駛系統Autopilot系統（包括AEB緊急制動系(xi)統(tong)）沒能幫他避免碰撞，言語(yu)之間(jian)有些埋怨的意思(si)。
從視頻(pin)來看，車輛當時(shi)正在一(yi)個(ge)高速公路(lu)行駛，且超過了一(yi)輛貨車，說明其速度(du)較高，且車輛在居中(zhong)行駛時(shi)直接(jie)撞上了施工路(lu)段的(de)多個(ge)圓形(xing)樁桶。
事故發生后，有一些評論和媒體認為這是又一個特斯拉Autopilot系統失(shi)靈或者失(shi)敗的案(an)例。車東西向特斯拉官(guan)方(fang)詢問了此(ci)事(shi)，但官(guan)方(fang)尚未對此(ci)事(shi)給出回應。
隨后，車東西又與來自某國際Tier1、德系豪華車企和傳感器技術供應商的多位技術專家進行了溝通，他們普遍認為，這場事故大概率不是特斯拉的錯！
一、L2級自動駕駛 駕駛員負責
首先需要明確，按照SAE等標準，L2級自動駕駛(shi)(shi)的責任(ren)全部由駕駛(shi)(shi)員(yuan)(yuan)承擔，在駕駛(shi)(shi)員(yuan)(yuan)睡著無法監控(kong)路(lu)況作(zuo)出反應，且系統(tong)沒(mei)有(you)出問(wen)題的的情況下，這個事故的最終責任(ren)在駕駛(shi)(shi)員(yuan)(yuan)，而非(fei)車輛。
二、這事兒跟AEB無關
即使駕駛員睡覺不對，那么就跟車主質疑的一樣，特斯拉的Autopilot，或者是AEB自動(dong)緊急制(zhi)動(dong)功能，為什么(me)沒有(you)工作呢？
首先需要明確，這事兒跟AEB系統無關。
某國際Tier1自動駕駛技術負責人告訴車東西，自動駕駛技術背后有多個細分功能，例如ACC自適應巡航、AEB自動緊急制動、LKA車道保持輔助等，不同的功能有不同的工作條件，像是AEB跟ACC或者ICA（智(zhi)能(neng)巡(xun)航）系統的(de)功效是有重疊的(de)，不能(neng)同(tong)時工作。
從上面視頻來看，車輛是在高速公路行駛，并且還在超車，速度一般高于80公里/小時。這時候打開Autopilot，其實是智能巡航系統在工作（國內一般叫做ICC或者ICA），即車輛自行在車道中間向前行駛，如果前方有車或障礙物，車輛會自行減速（最低可剎停），待前車離開后，再加速至設定速度（特斯拉的Navigate On Autopilot系統還增加了超車功能，此處不多說）。
所以即使是系統失效，也是Autopilot智能巡航的鍋，而非AEB。
▲事故(gu)Model 3在高速上(shang)加(jia)速超(chao)車
而如果沒有打開智能巡航（Autopilot），人工駕駛的時候被系統檢測到即將發生碰撞，車輛才會啟動AEB緊急制動功能(neng)，大力剎(cha)車避免或者(zhe)減輕碰撞。
這也是為什么特斯拉會給沒有選裝Autopilot功能的車輛單獨更新AEB緊急制動功(gong)能的原因，因為(wei)兩個系統(tong)就(jiu)不是一個東西，不在一起(qi)工作。
三、何為系統失效？
既然這事兒跟AEB系統無關，但當時已經打開了Autopilot，為什么(me)系統沒有檢測到障礙(ai)物并(bing)剎車呢？這里面有兩種(zhong)可能的(de)答案(an)：
（1）特斯拉的Autopilot系統里(li)壓根就沒有設計識別并躲避(bi)這種圓形樁桶的功能，所以撞了。
（2）特斯拉的Autopilot系統設置有(you)(you)這種(zhong)功能，但是當(dang)時沒有(you)(you)識別，所以(yi)撞(zhuang)擊了。
第一種情況不存在失效或者出問題這一說法，因為因為根本就沒設計這個功能，何談失效？就像是特斯拉Model 3不會飛，你硬說特斯拉Model 3的飛行技術不(bu)好一樣。
所以只有第二種情況，才能證明特斯拉的Autopilot系統失效。
四、那么Autopilot是否失效呢？
提到這次事故，某德系豪華品牌自動駕駛技術專家和某大型Tier1的產(chan)品總監(jian)均(jun)向車東西(xi)表示，這(zhe)一(yi)事故的原(yuan)因很可能是第一(yi)種情況，即特斯拉(la)根本(ben)沒有設計這(zhe)一(yi)功能，所以才會撞(zhuang)上圓形(xing)樁桶。
跟特斯拉處于“對立”面的傳統汽車行業專家們，為什么這么傾向于第一種情況呢？答案有兩個。
（1）L2級自動駕駛無需解決特殊情況
目前，大部分L2級自動駕駛最核心的就是車道居中行駛并自行控制加減速。速度高點叫做ICA/ICC智能巡航，速度低一些就是TJP交通擁堵輔助，本質是一個功能。只不過TJP在(zai)沒有車道線的(de)時候，還能跟前車軌跡行駛。
為了實現(xian)這(zhe)些功能，車輛只要識(shi)別車道(dao)線、其他車輛、行人等少(shao)數關鍵(jian)物體即可。而(er)像是(shi)遇到釘子(zi)、一塊(kuai)石(shi)頭，或者溝壑的情況，則(ze)由人類駕駛員負(fu)責識(shi)別和躲避。
▲特斯拉(la)Navigate On Autopilot功(gong)能
這(zhe)么(me)做有兩個原因，一是現實情況(kuang)中存在(zai)無窮的特殊(shu)情況(kuang)，比(bi)如路上可能會有釘子、動物(wu)(wu)尸體、木棍、遺漏的貨物(wu)(wu)等各種障礙物(wu)(wu)，現有技術無法窮舉。
二是L2級自動駕駛由人(ren)類駕駛員(yuan)負責(ze)，所以(yi)人(ren)類司機從法(fa)律層面上(shang)需要保持對路面的監測(ce)并隨(sui)時(shi)接管，所以(yi)車企當(dang)然要利用起來(lai)駕駛員(yuan)的能力，結(jie)合起來(lai)推出這一技術(shu)。
“有些車企會(hui)(hui)對汽車、行人(ren)之(zhi)外(wai)的靜止物體(ti)進行一些探(tan)測，有的沒有。”上述德(de)系豪(hao)華品(pin)牌自動駕駛技術專家告(gao)訴車東西，“如果(guo)探(tan)測不準就制動，誤制動會(hui)(hui)有很多。”
“我們在識別像是路邊道路牌這種金屬物體的時候直接就過濾掉了，怕系統將其誤認為是汽車而產生誤制動。”上述國際Tier1的自動駕駛專家告訴車東西，“如果是我們的L2級系(xi)統，這種情況(kuang)也可(ke)能會(hui)撞。”
這兩位技術專家的言外之意很明顯，就是想要對千奇百怪的物體進行識別，困難很大，如果誤識別，進行制動又影響體驗，所以還不如不識別，讓人類司機去解決這些特殊問題。
（2）Model 3的硬件配置“不允許”
雖然上述德系豪華品牌車企和國際Tier1的技術專家說了一些行業慣例，那么作為目前L2級自動駕駛(shi)技術(shu)比(bi)較強的玩家，特斯拉(la)會(hui)不會(hui)有(you)例外呢？
車東西就此問題采訪了國內視覺ADAS技術供應商中科慧眼聯合創始人崔峰，以及東南大學國家毫米波重點實驗室毫米雷達技術專家、毫米波雷達公司隼眼科技CTO張慧。
至少從Model 3配置的傳感器來看，他們認為可能性很低。
▲Model 3的前置三目(mu)攝(she)像頭
先說一個背景知識，Model 3傳感器有三種，車頭一個前置77G毫米波雷達，一個3目攝像頭，已經遍布四周的(de)十幾個超(chao)聲波(bo)雷達(da)。
在(zai)上(shang)述事故場景中，主(zhu)要(yao)是靠前視(shi)攝像頭和(he)毫米波雷(lei)達探測前方障(zhang)礙(ai)物。
東南大學國家毫米波重點實驗室毫米雷達技術專家、毫米波雷達公司隼眼科技CTO張慧告訴車東西，毫米波雷達探測物體的精度主要看被探測物體的RCS（雷達散射截面），這個參數又跟材質有關。
“上述場景中的圓形樁桶為塑料材質，對毫米波雷達的反射弱，很難形成有效反射。”張慧這樣告訴車東西。所以Model 3的毫米(mi)波雷達對這些塑料桶無能為力。
那么車前面的攝像頭呢？為什么也看不到這些樁桶呢？
現階段(duan)靠攝像(xiang)頭的視覺(jue)技術識(shi)別物(wu)體，主(zhu)流做法(fa)是靠深度學習(xi)算法(fa)，即大量的給神經網絡喂數據才(cai)能(neng)讓其識(shi)別某一物(wu)體，進(jin)而才(cai)能(neng)在(zai)此基礎上推測與物(wu)體的距離。
對于特斯拉來說，其主要依靠視覺來做自動駕駛技術（例如寶馬等車企會給L2級車輛安裝3個毫米波雷達，特斯拉只有1個），因此其最重要的是(shi)先識別車輛、路(lu)燈、路(lu)牌、行人等這些物(wu)體(ti)，對于非(fei)關(guan)鍵物(wu)體(ti)，其很(hen)難有(you)精力去訓練(lian)模型來做(zuo)識別。
但現(xian)在(zai)市面上存在(zai)一種用雙目立體視(shi)覺(jue)技術不(bu)依賴(lai)深度學習識別物體，只進(jin)行測距(ju)的(de)辦(ban)法。可(ke)以得到物體的(de)面積和距(ju)離，從(cong)而進(jin)行避(bi)障。例(li)如(ru)中科慧眼的(de)雙目攝像頭連小型的(de)雪糕(gao)筒（錐(zhui)桶）也(ye)可(ke)識別。
那特斯拉的三目攝像頭不會這么做嗎？
“從公開資料來看，特斯拉的三目攝像頭是獨立工作的。主要為了解決但焦距相機的視角與可視距離的矛盾。”中科慧眼CTO崔峰向車東(dong)西分析道，“把一(yi)個(ge)短焦(jiao)(jiao)廣(guang)角(jiao)相機(ji)、一(yi)個(ge)中(zhong)焦(jiao)(jiao)相機(ji)和一(yi)個(ge)長(chang)焦(jiao)(jiao)相機(ji)各自的(de)識(shi)(shi)別結果(guo)進行融(rong)合，來獲得(de)大(da)視野范圍中(zhong)端(duan)距離和中(zhong)間區域長(chang)距離的(de)目標識(shi)(shi)別。”
所以從(cong)硬(ying)件角度(du)來說，特斯拉基(ji)于現(xian)有的毫米波(bo)雷達和(he)單目攝像頭陣列(lie)，很難(nan)去做(zuo)圓形樁桶，或者路障的識別。
當然(ran)，本文(wen)所有內容都還處于分析探(tan)討(tao)階段(duan)，至于特(te)(te)斯拉究竟有沒有做樁桶的識別(bie)和避障，只有特(te)(te)斯拉公司自己清楚。截止(zhi)發稿，特(te)(te)斯拉官方并未(wei)就此次(ci)事件進(jin)行回(hui)復(fu)。
結語：車企應教育用戶如何使用自動駕駛技術
眼下，L2級自動駕駛技術正在迅速普及，今年將有40+款新車搭載L2級(ji)系統上市(shi)，提升用戶的(de)駕駛舒(shu)適(shi)度。
但需要注意的是，如本文分析，L2級自動駕駛技術不是萬能的，大部分特殊情況其都無法應對，因為根本就沒有設計這些功能。所以對于車企來說，在宣傳L2級自動駕駛的(de)時候，既要告訴用戶自己的(de)技術多么厲害，又要告知其(qi)使用場(chang)景，才能避免(mian)事故的(de)出現。
