由於車輛自動駕駛系統更新的一再推遲，以及車主使用這套系統造成的多起安全事故，特斯拉近期接受了美國道路安全監管機構的調查，CEO埃隆·馬斯克公開承認：開發安全可靠的自動駕駛汽車比他想象的更有難度。

2018年特斯拉宣佈將推出自動駕駛系統，並且在一年後會有超過 100 萬輛汽車配備完整的自動駕駛軟體，然而直到今年的7月份這套“功能完整”的系統，也就是被企業稱為全自動駕駛（FSD）Beta版的軟體，才開始進行內測。對於技術市場化的預測，馬斯克似乎是過於樂觀了。

特斯拉CEO埃隆·馬斯克

在自動駕駛系統的裝配應用上，特斯拉自身的技術實力以及背後資本的助推功不可沒，相比起更新升級後“好不好用”，相信大多數人更關心的是 “能不能用”的安全問題。在瞬息萬變的城市道路上，搭載全自動駕駛技術的特斯拉能把我安全穩妥地送達目的地嗎？

需人為干預的“全自動駕駛”

對於自動駕駛的定義，目前廣泛參考的是美國汽車工程師學會（SAE）的分級標準，共分為L0到L5六個級別，概括來說：L0~L2級別的自動駕駛能夠對方向盤和油門制動進行單獨或同步的自動操控，其餘車輛操作需人工完成，常見的車身穩定系統、自適應巡航以及車道保持輔助等功能都在這一範圍內。

自動駕駛分級標準

從L3級別開始車機系統便可以自動完成所有駕駛控制，但駕駛員仍需要保持全程監控，隨時介入車輛的接管。L4~L5級別的自動駕駛則逐步接近理想狀態，具備高度的自動化以及全駕駛場景適應性，也是目前谷歌、華為、百度等企業研究的技術方向。由於L0~L3級別並沒有脫離駕駛員實現真正的獨立自動駕駛，因此也叫做自動輔助駕駛，只有L4~L5級別才能稱為實際意義上的自動駕駛。

特斯拉對外宣傳的這套全自動駕駛（FSD）軟體，從官方公佈的功能資訊來看，擁有介於L2級別到L3級別之間的自動輔助駕駛能力，這也就意味著在車輛“全自動”駕駛過程中，駕駛員仍需保持對駕駛動態的監控，隨時做好接管方向盤以及油門剎車的準備。

規避法律風險的“免責宣告”

在特斯拉官網的介紹中，這項“全自動駕駛”系統尚未實現完全自動駕駛，仍處於需要進化以及完善的狀態，那麼對於開啟系統而造成的安全事故，因為有了這條免責宣告，企業在大多數情況下無需面對法律追責，而由車主本人自行承擔後果。

發生在美國佛羅里達州的一輛自動駕駛狀態下的特斯拉Model S，與正在轉彎的白色半掛卡車發生碰撞後鑽進了卡車貨櫃下方，導致駕駛員不幸身亡。而特斯拉後續發表的官方宣告中提到，自動駕駛系統尚未達到完美的境界，駕駛員在開啟系統後，沒有全程手握方向盤並且注意力分散的時間超過了3秒，導致事故的發生。美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）調查後同樣表示，沒有證據表明這起致死事故是由自動駕駛系統所致，並且沒有必要對該問題進行進一步審查。

自動駕駛狀態的Model S 與大卡車發生碰撞

從官網描述中我們還可以得知目前的全自動駕駛（FSD）功能並不適用於城市街道，對於交通訊號燈以及停車標誌無法做出反應。該系統只能在特定道路環境（路況良好、車流量及人流量較少）下減輕你雙手雙腳的負擔，至於維持行駛過程中的安全，你的眼睛和大腦最好跟著自動駕駛系統一起高速運轉，否則出現意外可需要自己買單。

無從預測的深度學習技術

在自動駕駛領域的研究中，環境感知是最重要的技術環節。如何讓識別元件在“看見”實時路況後，及時反饋影象資訊給系統進行“判斷”並制定對應的策略，從而指揮車輛做出人性化的應對動作，始終是汽車業界的一大挑戰。

自動駕駛環境感知技術

類似於我們平常自己開車，眼睛看到路況或障礙物後會將資訊反饋給大腦，大腦接收並處理判斷，最後指揮手腳做出轉向或加減速的控制動作。在環境感知技術中，最重要也是最關鍵的，是系統需要有一顆足夠聰明的“大腦”，也就是一套足夠強大的深度學習演算法，能將識別原件“看到”到的影象進行判斷後來輸出應對策略。

可目前我們人類對於自己大腦的研究尚處於結構解析上，也就是停留在看看腦袋都由什麼零件組成的層面，卻要為自動駕駛系統搭配人工智慧甚至是超越目前人類認知的演算法技術，難度可想而知。

機器深度學習技術

更“聰明”的多攝像頭識別方案

“智商不夠，視力來湊”，在深度學習技術仍處於探索初期的現階段，給大腦配上一雙既能看得遠又能看得清的眼睛，就成了自動駕駛領域研究的重點方向。目前主要分為兩條技術路線，主流路線是谷歌Waymo、百度Apollo以及小鵬NGP等系統廣泛搭載的鐳射雷達方案，另一條路線就是特斯拉FSD所推崇的多攝像頭視覺方案。

“鐳射雷達太蠢了，誰依靠鐳射雷達誰就會完蛋”（Lidar is a fool’s errand。Anyone relying on lidar is doomed。）。在2019年特斯拉新品釋出會上，伴隨著全自動駕駛系統一起對外發布的，還有馬斯克的“鐳射雷達無用論”，可謂是一石激起千層浪，谷歌、百度以及福特汽車等業界一眾大佬紛紛躺槍。

駕駛環境識別

而在國內外發生的幾起特斯拉車輛與白色大貨車相撞的事故，讓馬斯克的這套多攝像頭視覺方案陷入了尷尬局面。據調查分析，三起事故中車主均開啟了車輛的自動駕駛功能，而在光線路況良好，視野開闊的路面上，車輛搭載的攝像頭感測器卻將白色大貨車識別成了天空，徑直投向了白雲的懷抱。

攝像頭的優點是解析度高，成本低，但卻無法實現遠距離物體的觀察，而且夜晚、雨雪霧霾等惡劣天氣會大幅降低攝像頭的感知效能。

攝像頭環境感知

而被馬斯克稱為“愚蠢的”鐳射雷達不僅探測精度和靈敏度更高，探測範圍也更廣，在深度學習技術進展緩慢且未來發展無從預測的現階段，鐳射雷達飽和式、全覆蓋的環境掃描能力，可以在一定程度上彌補不太聰明的車機“大腦”的識別缺陷。

雖然鐳射雷達方案的工作模式簡單粗暴、生產成本偏高，看起來也不具備足夠的宣傳噱頭，缺乏馬斯克所追求的科技美學以及大規模工業化訴求，但在人命關天的自動駕駛技術上，多接一份地氣，多加一項保險不是更好嗎？

鐳射雷達環境感知

特斯拉的這套FSD系統，距離真正的自動駕駛還有很長的一段路要走，仍需大量的技術加持去實現進化改善，對外卻一直以“全自動駕駛”為噱頭進行鋪天蓋地的宣傳，博取市場的眼球，提升自身品牌的溢價，賺取消費者的信任，而激進的營銷策略和技術路線帶來的安全風險卻是由購買車輛的車主們來承擔。

開發自動駕駛遠比想象中要難，科技進步的道路上需要的不僅是敢於冒險的大無畏精神，更需要以人為本的核心價值理念。