11月5日,广东潮州饶平县,一辆特斯拉在路边缓缓停靠时,却突然转向马路,随后开启了长达2.6公里的高速狂飙.据闻,该车此次"失控"最高时速达198km/h,最终导致2死3伤.
事故疑点重重,车主做了回应:驾驶员精神状况正常无醉驾,毒驾,且是20年经验的职业货车司机.事故失控的原因是"刹车踏板踩下去很硬,从而无法停车",这点与之前特斯拉发生的事件很相似.其次是车速越来越快,疑似加速失灵或智能驾驶失灵.
而特斯拉也"疑似"做了回应,与之前的"刹车门"事故同样大同小异:根据后台数据显示,驾驶员只踩了电门,没踩刹车,操作有问题.
不少业内人士对这次事故发表了看法,都觉得人为飙车的几率不大,车辆失控的概率极大,理由归结如下:
1,一个有经验的老司机,长时间都不踩刹车,这很反常;
2,一开始减速停车时,高位刹车灯没亮(一般单踏板模式或刹车都会亮起);
3,车辆行驶过程中,驾驶员一直在规避行人与障碍物,说明有意识且驾驶技术不错;
4,视频中短暂几次高位刹车灯亮了,其中有两段高位刹车灯是持续亮.驾驶员有刹车的行为,但车辆速度依然很快.
当然,此事件在此先不做太多评论,待调查结果出来自会分晓.不过特斯拉相关的智驾引发的问题已不是新鲜事,网上讨论度较高的包括前段时间备受关注的"温州刹车失灵事件"以及此前上海车展特斯拉展台上张女士车顶维权事件.
引发网友的巨大关注,主要还是与自身利益息息相关.特斯拉作为智能汽车的翘楚代表,如果它的智能驾驶都不安全,那怎样的才算安全?
安全是智能驾驶的前提,但靠的是什么?
智能驾驶引发的各种事故,让用户对这项原本能极大改善驾驶体验的功能"敢装不敢用".尤其是以特斯拉为代表的车企在多次智驾风波后,更是让人们群众对这项功能的安全性不太信任.但其实我们从多个特斯拉事故的分析来看,大概就知道问题出在哪.
比如在2016年,第一起因为使用特斯拉Autopilot系统而发生的死亡车祸.事发的原因是因为前方白色的挂车车身在强烈的日光下并未被Model S的摄像头识别.同样的案例发生在去年3月,一辆特斯拉Model Y在美国底特律市郊撞上了一辆半挂卡车,原因是自动驾驶系统错误地把卡车的白色货厢识别成了天空.
再比如去年4月份晚23时30分左右在美国德克萨斯州的公路上,一辆Model S在车道上急速行驶,随后撞树并起火,造成车内两人死亡.当地警方称,"从现场物证和当晚(发现)尸体的位置和撞击的轨迹,他们百分之百确定撞车时驾驶座上没有人在驾驶汽车".既然驾驶座没人,那么可以猜测车主通过某些手段开启了自动驾驶,而出现事故的原因,很大可能是因为深夜可见度不高,感知系统没有准确识别道路信息.
以上案例可以看出,智能驾驶不安全的原因是感知系统识别不准确或难以识别.当下汽车行业中采用的感知方案,大体分为以摄像头为主的"纯视觉"感知方案,以及"摄像头+毫米波雷达"为主的多融合感知方案.
特斯拉就是"纯视觉"感知路线的拥趸,他们甚至觉得,现在流行的雷达方案是极为愚蠢的,还觉得任何使用激光雷达方案的最后都会失败.当年他们之所以这么说,多数人猜测主要是因为一颗激光雷达的成本非常高,甚至超过3000美元,这对于销量庞大的特斯拉而言,无疑是笔巨大的成本.
当下特斯拉常见的视觉感知方案,由8颗摄像头组成,通过不同摄像头对焦的角度,来计算车辆与障碍物的距离.但我们都知道,视觉是很容易被环境所欺骗的,尤其是遇到黑夜光线不足,暴雨沙尘天气可见度不高等情况下,别说200米的距离了,看清5米内的都费劲.即便摄像头布局再多,也很难在恶劣天气中获得准确的影像识别.
视觉感知方案在地广人稀的国外或许还有用,但在国内更为复杂的道路环境中,形状不一的障碍物,突然出现的"鬼探头"等,纯视觉就很难做到完整覆盖.
因此现阶段很多车企都更愿意采用的多融合感知方案,摄像头,毫米波雷达能够形成较好的互补作用,高阶的还会应用上激光雷达,能更精确地对物体的距离,大小,状态做监测,极大地提升智能驾驶时的安全性.
但即便用上了多融合感知方案,其实还是会偶发事故,这说明了现有的这套感知系统仍然做不到尽善尽美,这就得引入更强大的感知系统.而最近在行业内备受瞩目的,就是埃安新推出的全新高端电子电气架构 -  - 星灵架构,在安全智驾这块,行业率先引入了航天级红外遥感技术.
这项技术强在哪?红外遥感技术具有超强透射率,普遍应用于航天,军事等领域;红外在智驾中的应用是可通过生命体热辐射成像,弥补"雷达+摄像头"感知系统对生命体识别不完整的盲区.再加上第二代激光雷达,摄像头,毫米波雷达等39颗传感器组成的多融合传感系统,以及星基融合定位技术等,埃安在智驾系统上可以说是全副武装了.
都别想着快速奔跑,"看"清路再说!
对于智能驾驶来说,要想完成自主行驶,就好像人走路一样,"看"得清路况是第一要求.就好像埃安那样的多融合感知系统,在算力冗余的前提下,装备的传感器越多,类型越丰富,"看"得也会更全面.
而特斯拉的纯视觉方案,在多个场景下的确会存在一些盲区,前面提到的一系列事件都是血淋淋的教训.但其实这些问题或多或少是可以减少发生概率的,最主要的原因是特斯拉在不完善的阶段,却大量宣传"自动驾驶"的高科技,这也是当下很多车企会出现的问题.
我们需要认知到的是自动驾驶离我们还非常遥远,这需要海量的行驶数据做支撑,而这些数据又必须从用户使用智能驾驶系统时获得.但现实情况是即便是非常基础的L2级辅助驾驶,很多人也是买车后从来没有启用过.屡见不鲜的智驾事故,让用户对这项技术产生了不信任感.
因此,要想真正推动智能驾驶发展,就必须要以安全作为前提.当下阶段车企亟需解决的是针对全场景全天候,从根本上解决智能驾驶的安全问题,让用户敢装敢用,并且乐意用,放心用.这才是当下智能驾驶技术需要发展并且突破的方向,也是最终实现自动驾驶的关键因素.总归一句话:在智能驾驶上,别想着撒丫子就跑,先把路"看"清了,保证安全最重要.