自動駕駛技術要臻于完善還有很長的路要走，而駕駛者對行車規則的遵守也同樣重要

特斯拉自動駕駛再出事故。6月1日清晨6點44分，一輛特斯拉Model 3徑直地撞向了前方已經發生側翻的貨車。

事故發生在臺灣嘉義縣水上鄉高速公路上。當時，一輛中型廂式貨車側翻并橫在高速公路中間，占了左側兩條行車道。過往車輛都及時減速避讓。但就在這時，后方沖上來一輛特斯拉Model 3車型沿左側車道繼續高速行駛，在前方沒有任何車輛遮擋視野的情況下，直接撞破了貨車的車廂，車頭也鉆了進去。

據臺灣媒體報道，當時特斯拉Model 3車速約110公里/時，撞車時沖擊力很大，甚至卡車都在晃動。由于貨車車廂頂架充當了吸能區，同時撞車前的緊急制動可能也在減輕撞擊力方面也起到了作用，所以特斯拉車主沒有受傷，車身受損也不大。車主向警方承認，當時已打開Autopilot自動駕駛系統，但未啟用自動駕駛狀態。

事故視頻顯示，此次車禍中，Model 3的駕駛員顯然未注意到前方的卡車，在至少10秒鐘（甚至更長的時間）內，沒把注意力放在了駕駛上，估計在車上打瞌睡分神了。不過，Model 3至少在撞車時前2秒出現了駕駛員制動或緊急自動制動系統起效的畫面。

特斯拉一直都在標榜Autopilot功能能夠拯救生命。今年1月中旬，特斯拉發布2019年第四季度《汽車安全報告》，報告顯示開啟Autopilot的特斯拉電動車，平均491萬公里發生一次事故，如果沒有啟動Autopilot但使用車輛主動安全特性，這個數據就會縮小至336萬公里。

然而，自2016年以來，單是在美國特斯拉Autopilot功能就導致了三次以上的致命車禍，在中國也曾發生因此功能開啟導致的致命車禍。

其中2016年5月7日發生在美國佛羅里達州威利斯頓的一起致命車禍和最近這次事故比較類似。當時特斯拉Model S的 Autopilot 處于啟用狀態，在天空強光照射下，沒有識別出前方左轉的重型卡車的白色車身，導致自動剎車功能沒有啟動，車子直直撞向卡車底部。

雖然該Autopilot系統已經成為特斯拉所有新車的標配，其安全性卻仍在接受第三方研究人員的評估。

今年2月，美國國家運輸安全委員會（NTSB）抨擊特斯拉未能有效防止司機濫用自動駕駛高級駕駛員Autopilot系統，并表示特斯拉缺乏系統保障。NTSB建議，市面上所有擁有自動駕駛輔助系統的車型，其汽車制造商都要確保司機在使用它們時集中注意力，并防止濫用或誤用這一技術。

早些時候國內外媒體幾乎都把特斯拉的 Autopilot 翻譯成“自動駕駛”，前期的特斯拉官方自己也是這么宣傳的，通過幾次大的致死事故，特斯拉宣傳語從最初的“自動駕駛”改為了“自動輔助駕駛”。

作為特斯拉的自動輔助駕駛功能，AutoPilot最新的HW3.0版本采用自制的FSD自動駕駛芯片，通過環繞車身的 8 個攝像頭以及 12 個超聲波傳感器，實現360 度環視探測，還有一個前向毫米波雷達，可對前方250 米范圍進行監測。

目前國產Model 3的自動輔助駕駛有基礎版和全自動輔助駕駛兩個版本，基礎版的輔助功能可以實現在車道內根據前方車輛和行人，可自動進行加速、減速和轉向等動作；全自動輔助駕駛版本需要另付5.6萬元，有更多的輔助駕駛功能，例如自動泊車、自動輔助變道、自動輔助導航駕駛、智能召喚等等。

針對這次事故，汽車商業評論訪問了幾位自動駕駛領域的專家，下面看看他們的看法。

據廣汽智駕技術部部長、高級工程師、智能駕駛技術專家郭繼舜初步估計，“這可能是貨車白色箱體有比較強烈的陽光反射，影響了這輛 Model 3 的攝像頭識別；或是因為視覺算法訓練數據的局限性，一般訓練的都是識別車輛后部、側面、車輛頭部，工程師可能沒想過有一天需要識別貨車的箱體頂部。”

深度學習模型不能對這個物體進行分類，也就是說，算法不支持識別貨車白色箱體這樣的障礙物，由此造成了這次事故。

一般來說，采用毫米波雷達的AEB（自動緊急制動）系統，只用一個毫米波雷達作為傳感器的緊急制動系統，是能夠對靜態障礙物識別且正常制動的。但在類似特斯拉這樣3 個攝像頭+1 個77GHz毫米波雷達的方案中，為了減少 AEB 誤觸發，往往會用算法濾掉毫米波雷達對靜態物體的信號，用攝像頭識別多個目標，跟蹤目標，同時用毫米波雷達對已識別物體進行檢測和跟蹤。

這就是為什么那輛 Model 3 視覺失效了，毫米波雷達也不能很好地起作用的原因。

他還認為，幾年前特斯拉就出過類似事故，這幾年算法和硬件，包括算力都在提升，不過這個場景比較特殊，貨車呈現給車載攝像頭的信息看起來不太像車，很難識別分類。

另外，特斯拉沒有在車上裝備激光雷達這樣的精度高、異構的傳感器，也給系統帶來很大的限制。在可能出現的極端情況下，以現階段的技術能力，純視覺是代替不了激光雷達的。

安智汽車CEO郭健告訴汽車商業評論：“這個事故的發生，大概有兩方面的原因，一方面視覺攝像頭對這個這種貨車識別不是太好，尤其是在側翻了以后；另一方面是毫米波雷達的問題。”

他解釋道：其實在高速公路行駛的時候，特斯拉Autopilot 會啟動ACC（自適應巡航控制）系統，如果有視覺輔助，ACC會對一些靜止物體起作用，但是失去了視覺輔助，只有雷達的話，ACC系統是不對靜止物體起作用的。這并不是傳感器的缺陷，而是ACC這個系統本身設計時的一些考量。

在單雷達ACC系統里，攝像頭和毫米波雷達的融合功能是兩者中取優，為避免日常的工況多余的制動，系統不對靜止物體起作用，除非攝像頭給予了確定的靜止物體的信息，而這次事故中，顯然攝像頭對側翻的貨車識別不好，應該是訓練模型不充分，沒法給控制器確定信息，所以系統只能按照雷達的功能進行處理，雖然有AEB最后起作用，但無法避免碰撞。

圖森未來高級副總裁吳楠則表示，“從視頻中看，最終是有剎車的，可能是有效感知距離不足導致的碰撞。這些具體問題只看這個視頻不好推測，因為這個角度只能看到貨車車底、車頂形狀、圖樣都看不到，所以不宜隨便推測。”

他還表示，目前不少車上安裝了“L2級別自動駕駛”或“高級駕駛輔助”功能，確實能讓駕駛變得更加輕松，減輕了長途行車的疲勞問題，但目前駕駛輔助技術對危險的感知還有很大的局限性。僅僅依靠自動駕駛輔助系統，并不能保證行車安全。

特斯拉也在其使用手冊明確指出：“交通感知巡航控制（Traffic-Aware Cruise Control）系統可能不會為避讓靜止的車輛而剎車或減速，尤其是在這種情況下：你正在以超過80公里/時的速度行駛，在你前面的汽車變道后，你面前突然出現一輛靜止的車輛或物體。司機要始終注意前方的道路，隨時準備好采取緊急糾正措施。完全依賴交通感知巡航控制系統可能會導致嚴重的傷亡事故發生。”

特斯拉的自動駕駛已經是行業內做得最好的了，但仍然會出這樣的事故，足以說明，自動駕駛技術要臻于完善還有很長的路要走，而駕駛者對行車規則的遵守也同樣重要，即便是自動駕駛車輛。

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