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Tesla 频上热搜的马斯克 被“高估”的特斯拉( 二 )


Tesla 频上热搜的马斯克 被“高估”的特斯拉
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但是视觉感知存在的问题是 ， 摄像头会受到诸如天气、阳光等因素的影响 ， 在一些特殊场景下可能识别出错 。由于主要依靠视觉感知来进行决策控制 ， 即便雷达在识别到潜在的物体 ， 那么整个系统也倾向于主摄像头传感器的判断 ， 从而导致事故 。
2016年 ， 特斯拉在美国弗罗里达发生一起事故 ， 就是因为摄像头没有识别到处于车辆前方的卡车车厢 ， 雷达已经感应到 ， 但系统基于摄像头误判为一块路牌 ， 进而引发车祸 。
业内通常认为 ， 视觉感知和雷达能够适用比较普通的行车环境 ， 但是最优的解决方案 ， 是使用激光雷达 。激光雷达具备高精度、高分辨率的特点 ， 能建立起3D感知图 ， 与摄像头和超声波传感器互为补充 ， 识别更为精确的行车环境 。
Tesla 频上热搜的马斯克 被“高估”的特斯拉
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不过特斯拉完全没有配备激光雷达的意思 ， 作为视觉感知派的拥趸 ， 马斯克不止一次公开调侃激光雷达：“车辆上的雷达方案是极其愚蠢的 ， 任何使用激光雷达方案的人或者企业最后都将失败 ， 他们大费周章的使用这些昂贵的传感器本身就是一个麻烦 。”
这是因为激光雷达成本太高 ， Waymo使用的 Velodyne 64线的激光雷达 ， 单个售价高达7.5万美元 ， 而且有价无市 。如果特斯拉采用激光雷达 ， 那么成本无疑会大幅提升 ， 消费者很难会承受如此高昂的价格 ， 所以特斯拉坚持搞视觉算法 。
除了在硬件感知上的问题 ， Autopilot的软件也存在一些问题 。雷锋网了解到 ， 特斯拉在设计Autopilot的时候 ， 理念是“先硬件 ， 后软件” ， 硬件会随着车型的更替而迭代 ， 但软件会基于原有的OTA平台更新固件 ， 实现升级 。
特斯拉之所以能够实现更新升级 ， 关键在于Autopilot的传感器会实时将数据传递给特斯拉的中央服务器 ， 通过大量真实的数据来对算法进行优化 ， 从而完善Autopilot在特殊场景下的信息处理和控制 。
Tesla 频上热搜的马斯克 被“高估”的特斯拉
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换句话说 ， 每一次新场景 ， 或是行车事故 ， 数据都会被传到特斯拉的服务器 ， 成为分析数据 ， 以不断优化Autopilot 。Autopilot的不断迭代 ， 已经说明 ， 不论是从硬件感知 ， 还是软件算法上 ， 这都不是一个全自动驾驶系统 。
Autopilot：可用但不完全可靠
从Autopilo Hardware2.0开始 ， 马斯克一直在鼓吹Autopilot的自动驾驶水平 。在最初的特斯拉中国网站上 ， Autopilot的翻译显示为“自动驾驶” ， 不过在2016年的一场特斯拉车祸之后 ， 悄悄改成了“自动辅助驾驶” 。
除此之外 ， 马斯克也在多个场合 ， 包括在去年的世界人工智能展上 ， 暗示搭载FSD系统的Tesla车辆“已经相当接近Level 5” 。作为Autopilot的升级版 ， FSD Beta在硬件和算法上都进行了优化 ， 但造价成本更高 ， 并未完全投入使用 ， 且FSD Beta也并没有达到L5的水平 。
事实上 ， 目前并没有任何一家汽车厂商宣布实现全自动驾驶 。不论是新能源汽车厂商还是传统车企 ， 许多都已能达到L2的自动驾驶水平 ， 比如特斯拉的Autopilot ， 蔚来的NIOpilot ， 长城的i-Pilot 。
据报道 ， 自宣达到L3水平的车企有两家：奥迪（A8）和丰田（Highway Teammate） 。值得一提的是 ， 这两家车企宣布达到L3水平的车型 ， 均配备了前置激光雷达 。
一直以来 ， 特斯拉把电动车配置的辅助驾驶功能称之为“Autopilot”（英文意思是自动驾驶）和“完全自动驾驶” 。一些专家认为这会给消费者造成误导 ， 以为电动车能够自己完成操控 ， 而听信马斯克“谎言”导致的事故也不在少数 。在特斯拉的老家——加州 ， 政府对于特斯拉的自动驾驶水平也持警惕态度 。
5月12日 ， 美国加州一名特斯拉车主因鲁莽驾驶和违抗治安官命令被逮捕 。

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