在6月1日的一段高速公路視頻中，一輛特斯拉Model 3飛馳著，筆直地撞向側(cè)翻的白色卡車。報(bào)道說(shuō)，當(dāng)時(shí)車主正使用自動(dòng)駕駛系統(tǒng)AutoPilot，時(shí)速為110公里，沒(méi)有一絲猶豫和減速跡象。
大家都很訝異，這至少是特斯拉第五次關(guān)于自動(dòng)駕駛的事故了，為什么AutoPilot沒(méi)有“看”到卡車?
這可是人類駕駛中會(huì)出現(xiàn)的常規(guī)情況——前方有障礙物，對(duì)于自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)，也算不上極端案例。而且，事故發(fā)生地是高速公路，已經(jīng)是簡(jiǎn)單、友好的自動(dòng)駕駛行駛環(huán)境了。
所幸，這起發(fā)生在中國(guó)臺(tái)灣的事故沒(méi)有人員傷亡。有人說(shuō)特斯拉質(zhì)量過(guò)硬，但可能是因?yàn)檐図敳牧舷鄬?duì)柔軟，三年前發(fā)生在美國(guó)佛羅里達(dá)州的當(dāng)事人就沒(méi)這么幸運(yùn)了。
2016年，使用AutoPilot自動(dòng)駕駛模式的Model S 撞了一輛正在過(guò)馬路的白色拖掛卡車，對(duì)，也是白色。據(jù)報(bào)道，當(dāng)時(shí)Model S 鉆入卡車車底，駕駛員死亡，這也成為特斯拉自動(dòng)駕駛造成死亡的首個(gè)案例。
特斯拉官方解釋說(shuō)，在明亮的天空下，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和駕駛員都沒(méi)有注意到卡車的白色側(cè)面，同時(shí)因?yàn)橥蠏燔囕^高的車身，在接近時(shí)也沒(méi)能識(shí)別到障礙物，因此未施加制動(dòng)。
這意味著AutoPilot在日常的自然光下，不太能夠識(shí)別白色物體，為什么?
記者咨詢后得知，自動(dòng)駕駛的視覺(jué)方案對(duì)感知白色有比較大的困難，因?yàn)榇竺娣e白色對(duì)物體特征的識(shí)別有很大干擾。
大部分自然界物體的顏色都是18度灰，在戶外狀態(tài)，比如高速公路，其灰度則更低，也就是說(shuō)顏色更淺，物體的特征就更不明顯。
另外，車頂部的圖像并不是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)訓(xùn)練的主要樣本，對(duì)自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)，汽車的主要訓(xùn)練特征是正面行駛、尾部、不完全的側(cè)面。
一輛橫躺著的大貨車，加之純白色的頂部，對(duì)于自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)，真的可能視而不見(jiàn)，認(rèn)為它更類似天空等環(huán)境。
當(dāng)然，這種假設(shè)如果成立了，相比之視覺(jué)系統(tǒng)故障，更令人不安。因?yàn)槲覀円庾R(shí)到，我們需要更大的訓(xùn)練樣本來(lái)補(bǔ)充自動(dòng)駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，說(shuō)明它依然沒(méi)有具備舉一反三的能力，要知道特斯拉引以為豪的就是其人工智能算法。
同時(shí)，這次事故也反映出該系統(tǒng)的物體空間成像能力不足，即對(duì)三維空間和物體的掃描、訓(xùn)練，依然比較淺。大多可能依然基于圖片，但是物體不是圖片，是三維影像，將二維圖片轉(zhuǎn)為三維仍會(huì)導(dǎo)致細(xì)節(jié)缺失。
在此基礎(chǔ)上，通過(guò)影像識(shí)別，正常行駛的車你要認(rèn)識(shí)，躺著的車你要認(rèn)識(shí)，出了車禍的車你也要認(rèn)識(shí)。如果這些都需要單獨(dú)訓(xùn)練，沒(méi)有遇到過(guò)的case就解決不了，訓(xùn)練的復(fù)雜程度可想而知。根本上來(lái)說(shuō)還是要技術(shù)突破，比如迅速生成更多的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、三維的物體數(shù)據(jù)。
另一方面，為什么“白色噩夢(mèng)”總是出自特斯拉?這和AutoPilot堅(jiān)持純視覺(jué)識(shí)別技術(shù)路線有一定關(guān)系。特斯拉車輛AutoPilot標(biāo)配的硬件是：8 個(gè)攝像頭+1個(gè)毫米波雷達(dá)+12個(gè)超聲波傳感器。
攝像頭拍攝、傳輸圖像，代表自動(dòng)駕駛汽車“看”的能力;雷達(dá)、傳感器則相當(dāng)于“聽(tīng)力”，通過(guò)波來(lái)測(cè)量、定位、感知周邊事物，兩者缺一不可。
業(yè)內(nèi)普遍的做法是使用攝像頭加激光雷達(dá)，激光雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)是探測(cè)范圍廣、探測(cè)精度高，缺點(diǎn)是在雨雪霧等極端天氣下性能較差，采集的數(shù)據(jù)量過(guò)大，價(jià)格十分昂貴，乃至超過(guò)了汽車本身的價(jià)格。特斯拉又一次特立獨(dú)行，采用了攝像頭加毫米波雷達(dá)的路線，毫米波雷達(dá)體積小、質(zhì)量輕、空間分辨率高、穿透極端天氣能力強(qiáng)，價(jià)格美麗。但是缺點(diǎn)在于，探測(cè)覆蓋的面積有限，很難感知行人，對(duì)周邊障礙物尤其是靜態(tài)物體，無(wú)法進(jìn)行精準(zhǔn)的建模。
特斯拉選擇以視覺(jué)為主，意味著AutoPilot主要靠“看”，雷達(dá)只是輔助，盡管還有12個(gè)超聲波傳感器進(jìn)行探測(cè)，但超聲波傳感器在測(cè)量精度、距離、速度方面都有缺陷。特斯拉通過(guò)其強(qiáng)大的AI算法能力彌補(bǔ)了很多不足，支撐起了這一方案，且省去了高昂的成本，甚至將汽車價(jià)格壓到了30萬(wàn)元以下。
但是選擇以“看”為主就容易受到視覺(jué)欺騙，比如上述分析到的難以分辨出白色物體。所以，特斯拉的視覺(jué)方案，仍面臨很多挑戰(zhàn)。
不過(guò)，自動(dòng)駕駛確實(shí)是未知的物種，還有很長(zhǎng)的路要走。我依舊看好自動(dòng)駕駛的未來(lái)，從這兩周的情況看，自動(dòng)駕駛的融資潮還在繼續(xù)。上周，滴滴旗下的自動(dòng)駕駛公司順利拿到了軟銀的超5億美元投資，這周大眾集團(tuán)完成了對(duì)Argo AI(福特收購(gòu)的自動(dòng)駕駛公司)的26億美元注資。
而相比于福特推遲自動(dòng)駕駛汽車發(fā)布至2022年，特斯拉的L2級(jí)別自動(dòng)駕駛已經(jīng)在實(shí)際道路上奔跑許久了。注意，是在日常的生活中使用，而非在限定區(qū)域內(nèi)測(cè)試或者試行，且是特斯拉自己造的車，這是特斯拉的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。
對(duì)于此次事故，目前特斯拉并沒(méi)有回應(yīng)，人員安全的情況下，不知調(diào)查能深入幾許，而解決“白色色盲”的方案是復(fù)雜又多樣的。
特斯拉把使用自動(dòng)駕駛的選擇權(quán)交給了用戶，也將部分責(zé)任轉(zhuǎn)給了用戶。用戶仍需謹(jǐn)記，不論特斯拉對(duì)于自動(dòng)駕駛的修辭如何變化，現(xiàn)在的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)仍是輔助級(jí)別，尚未達(dá)到“完全自主”，開(kāi)車時(shí)不能放松警惕。
特斯拉CEO馬斯克近日在社交媒體上稱，特斯拉完全自動(dòng)駕駛(FSD)系統(tǒng)選配7月1日后將在全球市場(chǎng)再次漲價(jià)1000美元。他還表示，F(xiàn)SD價(jià)格還將繼續(xù)上漲，隨著這一系統(tǒng)將更接近完全自動(dòng)駕駛，屆時(shí)其價(jià)值可能超過(guò)10萬(wàn)美元。
對(duì)于繼續(xù)“鼓吹”自動(dòng)駕駛的馬斯克，有網(wǎng)友評(píng)論：你怎么不上天呢?
馬斯克大概會(huì)說(shuō)：我上了啊，還和太陽(yáng)肩并肩。
