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科技云报道:特斯拉再出事故!自动驾驶撑得起公众的期望吗?

科技云报道:特斯拉再出事故!自动驾驶撑得起公众的期望吗?

Xtecher原创 丨 行业洞察

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2018-01-31

科技云报道

Xtecher特稿作者

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科技云报道原创。

“在全球,几乎所有车企都在努力拿到一张美国的自动驾驶测试牌照。然而在美国本土,司机们对自动驾驶的接受度并不高,这似乎是件很矛盾的事情。最近,特斯拉Autopilot辅助驾驶功能又出现问题,再一次将有关自动驾驶可靠性的探讨推上风口浪尖。”

 
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继特斯拉Model S以Autopilot模式撞上停在路边的消防车之后,近期一辆Model 3在加州摩根山又发生交通事故,在转弯时跃入路边小溪中。

这两次事故再次表明了半自动驾驶系统的缺陷。目前,能让汽车在特定条件下自动行驶的半自动驾驶系统正越来越普及,但人们对于其可靠性和安全性的预估还是十分不足。

 
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美国汽车协会(American Automobile Association,简称AAA)发布了一项年度调查报告。结果显示,有63%的司机害怕自动驾驶。

虽然比起2017年时候78%的数据来看是有所改善,但如果要按民众意见来制定法律的话,这超六成的反对意见,美国的自动驾驶法律怕是通过不了了。

随着部分企业开始进行公共道路的路测,美国司机们的恐慌更加明显,只有13%的司机愿意和自动驾驶车辆使用同一段道路,46%的司机认为这样不安全,37%的司机不关心,4%的司机不确定。

 
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交通事故频发    公众对于自动驾驶的幻想过头了

2017年,自动驾驶技术得到加速发展,并获得了数十亿美元的投资。预计未来自动驾驶领域将产生巨大的财富,但也有一些人在思考自动驾驶技术是否会成为下一个即将破灭的科技泡沫。

随着越来越多的资本开始进入造车领域,自动驾驶领域开启了非理性繁荣之路。

FF91、蔚来、拜腾、威马、小鹏……一大批以自动驾驶为噱头的新兴概念造车企业雨后春笋般出现,为处于平缓期的汽车产业注入了一针强心剂。

但市场和用户的期望越大,就越显得对于汽车厂商对于自动驾驶认知过于单纯和无知。

对于两次事故,特斯拉的手册已经警示称,系统并不能很好地处理这种情况:“交通探测巡航控制技术无法探测所有对象,在遇到静止车辆时有可能不会刹车/减速,尤其是在时速超过80公里时,或者你前方车辆变道,前方变成静止车辆或对象时。”

特斯拉搭载的AutoPilot 2.0自动驾驶系统,官方认为是L3级别,但行业内普遍认为是L2级别,也就是有条件的自动驾驶,即驾驶员在特殊情况下需要自行处理超过系统认知范围的情况,其他时候可交给自动驾驶负责。

这套Autopilot系统的功能也仅仅是类似于自适应巡航的驾驶辅助装置。

 
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车主激活这一功能后,汽车会自动跟车行进,在限速范围内调节速度。车主打转向灯后,汽车可以自己变道。

但这样的驾驶辅助,在没有前车可供车辆自动跟随的前提下,汽车不能自己转角度比较大的弯,也不能调头。

也就是说,特斯拉这套自动驾驶系统并非真正意义的自动驾驶,驾驶员在很多情况下还是要进行干预,否则会导致事故发生。

像此次事故的弯道中,可能正是因为驾驶员没有进行干预,自动驾驶系统误判导致车辆失控。

沃尔沃的半自动驾驶系统Pilot Assist也存在类似缺陷,例如在前方车辆变道或转弯时。

沃尔沃的用户手册显示:“Pilot Assist会忽略静止车辆,继续加速至预设速度。司机必须进行干预,并踩下刹车。”

换句话说,你的沃尔沃汽车不会刹车,以避免撞上前方突然出现的静止汽车,车辆反而还有可能继续加速撞上去。

 
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目前全部介入自动驾驶的汽车厂商都想得有些过于美好了。

据沃尔沃自动驾驶项目主管透露,在自动驾驶汽车的研发过程中,一些本以为很难回答的问题,却在试验过程中超乎预期地快速解决了。在一些本以为容易驾驭的领域,发现了更多有待探索和解决的问题。

福特汽车新任CEO Jim Hackett最近在面对媒体时表示:公众在媒体上关于自动驾驶汽车的浪漫想象有点过头了。

安全!安全!安全!  当前自动驾驶撑不起公众的期望

安全这一问题始终决定自动驾驶未来能够走多远。相比于其他无人驾驶交通工具,比如地铁,自动驾驶汽车要考虑的因素更多。

自动驾驶汽车并非是把传感器和软件捆绑在一组轮子上那么简单,其至少需要三种类型传感器:激光雷达呈现三维对象;摄像机获取细节信息;雷达远距离探测。

从这些传感器中获取的路况、天气、行人等信息,要在短时间内进行分析、整合与取舍,并且还要理解人类以及社会行为习惯,比如为救护车让路,这些都充满挑战。

其次,自动驾驶汽车尚不能投入量产,除了安全性目前仍无法保证外,高昂的生产成本也是另外一大制约因素。包括谷歌在内的不少公司都采用了同样的激光雷达方案,但这套装置卖价曾经高达50万元人民币,甚至超出了用户的购车成本。

第三,在日益拥挤的自动驾驶领域,各企业各有打法。有的大公司注重一体化集成,会采取收购的方式,而部分初创公司瞄准的是某一单点环节,还有公司押注特定群体,以此来分享自动驾驶生态中的一瓢羹,而传统的汽车供应商依旧在闷声发大财。

这些策略是否能够行得通,尚不得知。至少,现在的技术是撑不起公众的期望。

更为重要的是,全球关于自动驾驶尚缺乏统一认知与共识,对于自动驾驶在发生交通事故后如何进行责任认定仍处于空白之中。

2016年9月,美国加利福尼亚州签署法案,允许自动驾驶车辆在“驾驶室无人监控状态下”在公路上展开测试。

同一时期,美国交通部发布了一份114页的无人驾驶汽车法律指导意见,列出了无人车厂商须提交的15项“安全评估”标准,包括无人驾驶程序如何遵守现行的交通法规等。不过,这些法规并未明确交通事故发生后的责任认定。

而国内,自动驾驶相关法律法规仍在最初的观察讨论阶段,距离真正的制定出台尚需时日。

据J.D.Power在2017年11月发布的报告,中国消费者对自动驾驶的接受度高达84%。

不得不承认,中国路况的复杂程度大大高于美国路况,虽然国内以百度为主的众多自动驾驶厂商,声称将在2019年和2020年实现L3、L4级别的量产,但量产和实际上路还是两个不同概念,需要经过千百次的实际道路安全测试才能真正验证技术的安全性。

对于关于到用户生命安全的自动驾驶,不应让技术实质被浮夸的资本泡沫所掩埋,更应该抱有技术至上的理念,才不至于最终以血的代价换来市场的清醒。

2018年,自动驾驶领域的资本泡沫仍将越吹越大,但在攀登完期望膨胀期峰值后,接下来可能会迎来希望幻灭的最艰难时期。或许当自动驾驶汽车渐渐被人们遗忘之时,才是技术迎来更大突破之日。而最终坚持技术理想、从低谷重新攀爬上去的企业,会真正获得行业持续发展的红利。自动驾驶的初衷是好的,只不过是海市蜃楼还是将成为另一个伟大的行业,都在于行业参与者的决心与态度。

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