特斯拉的自动驾驶 是个白色色盲?

在特斯总市值再创佳绩,其CEO埃隆·埃隆马斯克连续迈入“高光时刻”之时,制造行业权威专家却对其传出警示称“请别太急于求成”。

现阶段,特斯拉股价早已提升1000美金,超出丰田汽车变成全球市值最大的汽车企业。在资产看中的身后,特斯拉汽车五月在华销售量也再度暴涨,共售出了1.11万台国内Model 3,同比上涨幅度做到205%。

但是,再夺目的光晕也没法遮盖其致命性的商品缺点。六月份,中国台湾高速路上一辆行车中的特斯拉汽车Model 3直接撞上已倾翻在路的乳白色大货车。据统计,案发时此车处在Autopilot辅助驾驶系统软件(下称AP)打开情况。

特别注意的是,这早已并不是特斯拉汽车无人驾驶系统软件在一些特殊自然环境下,第一次无法识别乳白色物件。而该系统软件存有“红绿色盲”BUG(系统漏洞)造成 的几起工作人员安全事故,让其可信性深受提出质疑。

AP无法识别乳白色物件

据所述撞车事故买车人表明,案发那时候,他的Model 3处在AP打开情况,碰车时的车速约为110千米/钟头。而他一见到货车时就全力以赴踩住刹车踏板,怎奈制动系统時间与制动距离都很短,最后撞上货车。

幸运的是,大货车那时候所拉的货品为相近鲜奶油的柔性材料,因此为撞击出示了很大缓存室内空间。尽管Model 3车前一部分毁损比较严重,可是司机仍未负伤。

诸多征兆及其分析表明,该安全事故关键因为无人驾驶系统软件存有BUG所造成 。公布材料显示信息,特斯拉汽车现阶段配用的AP,乃至更高級其他FSD无人驾驶模块全是借助监控摄像头主导、多感应器结合的视觉效果计划方案。据统计,Model 3整车配置八个监控摄像头、12个超音波感应器与一个增强版毫米波雷达。

“监控摄像头有与生俱来的缺点,当有极强的返光,或是以乳白色为主旋律的物件时,将会会分辨成云彩乃至觉得沒有阻碍物。尤其是在强光源下,特斯拉汽车这套计划方案的缺点较为显著。”武汉理工大学轿车工程学校副教授职称杨胜兵在接纳每日经济新闻报道(微信号码:nbdnews)访谈时表明,即便特斯拉汽车还配置了毫米波雷达,但受制于认知间距较短,假如时速过快,系统软件也没法迅速响应。终究优化算法还要花费时间,必须留出充足的時间去做生产调度和反映。

事实上,此次安全事故并并不是特斯拉汽车第一次显现出该系统软件缺点。2017年五月,英国佛罗里达州一名小伙安全驾驶的Model S在AP打开的情况下,撞向了一辆已经大马路正中间行车的乳白色半挂车货车。安全事故造成 Model S车前立即被“切除”,司机现场身亡,而这也是特斯拉汽车由于AP常见故障所导致的第一起至死安全事故。

三年以后,仍然坐落于佛罗里达,一辆特斯拉汽车Model 3以110千米/钟头的车速直接撞向了一辆已经迟缓行人横穿马路的乳白色拖挂货车。据统计,该辆Model 3一样处于AP打开的情况下,但司机及其AP均未做出避开姿势,再次出现车子被“切头”的血案,司机也现场丧命。

对于AP无法识别乳白色物件这一系统漏洞,每日经济新闻报道(微信号码:nbdnews)新闻记者向特斯拉汽车层面认证,但截止发表文章前,另一方未做出答复。

视觉效果计划方案不可靠?

接二连三的安全事故让特斯拉汽车AP遭受提出质疑,而其所采用的视觉效果解决方法也卷进社会舆论事件。

特斯拉的自动驾驶 是个白色色盲?

图片出处:特斯拉官网

据统计,在无人驾驶解决方法上,现阶段有二种流行的感应器线路:一种是以Waymo为意味着的激光雷达主导、别的感应器辅助的关键技术;另一种是以特斯拉汽车为意味着的监控摄像头主导,多感应器结合的视觉效果计划方案。而实际上,在具体落地式全过程中,之上计划方案都碰到了一系列难题。

“激光雷达工程造价高,短时间无法批量生产,使用期较短,远方总体目标阻碍物激光器点十分稀少,行车安全的时速受到限制。”无人驾驶新成立公司纽劢高新科技有关责任人告知每日经济新闻报道(微信号码:nbdnews)新闻记者,激光雷达沒有色调信息内容,还必须独立改装监控摄像头对交通信号灯、交通标志等信息内容开展鉴别。

“视觉效果主导的计划方案能够非常好地解决毛毛雨、小寒、晨雾、夜里等情景,但极端的天气状况,对视觉效果、激光雷达、甚至人们驾驶员全是十分大的安全驾驶挑戰。”所述纽劢高新科技责任人表明,除开从监控摄像头等认知技术性上开展开发设计外,也要确保总体系统软件的可靠性,打造出整套的检测管理体系等。

值得一提的是,纽劢高新科技由前特斯拉汽车无人驾驶精英团队核心人物开创,所采用的关键技术与特斯拉汽车相近。

杨胜兵觉得,当今并不应该讨论哪样关键技术更强,最重要的是要提升这种计划方案的可信性。“现阶段而言,提升可信性只有是提升检测,提升轿车安全级别的规定,包含具体检测的指标值。如今,对于各种各样情景的自动驾驶都是有在做,一些获得了非常好的考试成绩。可是,在可信性上,全世界都遭遇难点。”杨胜兵表明。

急于求成的埃隆马斯克

尽管视觉效果解决方法沒有彻底消除无人驾驶可信性这一难点,但埃隆马斯克却充足胆大,将其应用在批量生产车里。由于在他来看,轿车早已变成一款电子设备,临时的有缺憾能够根据事后远程控制OTA升級提升。

但是,在杨胜兵来看,造轿车最先要变为一个汽车人,汽车产业在作用、安全性、开发设计构架和步骤管理体系等层面,必须很长期的沉定。

除开AP存系统漏洞外,特斯拉汽车在传统式生产制造上也惹出许多嘲笑。比如,把制动系统觉得交给客户(电源开关调整)设定、驱动力飞驰等,这种恶性事件都体现了埃隆马斯克对轿车的了解不足深入,沒有非常好地遵照汽车产业的标准和规范。

“埃隆马斯克還是太急于求成,无人驾驶的优化算法时要做最传统的估算,而不可以有急于求成的计划方案。尤其是在高速情况下,急于求成便会产生生命威胁。”杨胜兵表明,现阶段无人驾驶优化算法的最后一关一定要由人来把控,即便分辨不出来正前方是啥阻碍物,还要开展降速,采用干涉对策。

相比于埃隆马斯克的急于求成,传统式汽车企业和经销商走得相对性传统,安全性是其道德底线。“产品研发L1、L2级別无人驾驶不会太难,但是往更高级别走,必须借助几十亿美元规模的企业,而且要有汽车制造业长期性累积,不然了解上肯定会不太好。”杨胜兵觉得,比如宝马五系、volvo、BOSCH、安波福等在汽车制造业沉定很多年的汽车企业商品,在安全性监管上更可信赖。

“大家不容易让不成熟的无人驾驶輔助技术性威协乘客安全性。一旦这一技术性用在大家的商品上,就一定要确保乘客的肯定安全性。” Polestar中国地区首席总裁高竑对每日经济新闻报道(微信号码:nbdnews)新闻记者表明,L2级无人驾驶作用更完善、更安全性,能够给乘客出示最基础的安全性确保和适当无人驾驶輔助感受。

现阶段,除开特斯拉汽车以外,小鹏P7、北京长安UNI-T、广汽新能源埃安V等车系也刚开始配用L3级无人驾驶系统软件。对于此事,杨胜兵提示众多顾客:“在L5级彻底无人驾驶来临以前,客户在应用含有无人驾驶作用的轿车时,一定是以感受主导,或是在比较有限范畴内、固定不动情景中等水平安全可控的范畴来应用。”

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