近期“事故”频发的特斯拉又撞了
图片来源：视觉中国
记者 | 周纯粼
日前，美国电动汽车制造商特斯拉又牵涉进了两起事故。一起位于美国，为系统感知识别错误，将白色卡车当成了“天空”，车辆径直撞了上去；另一起位于中国海南，又是“刹车失灵”相关事故。
美国当地时间3月11日，一辆特斯拉Model Y在底特律市郊撞上了一辆半挂卡车。这辆特斯拉Model Y钻进了卡车的货柜之下，损毁严重，车上的2名人员随后进入医院抢救。
自2015年特斯拉Autopilot发布以来，有公开报道的第一起事故就是特斯拉撞上白色卡车。而后数年陆续仍有类似案例发生。
经调查发现，这些事故的原因是特斯拉的自动驾驶系统错误地把卡车的白色货厢识别成了天空，所以径直撞了上去，完全没有减速。
这次的事故的原因尚未公布，但大概率也是由于同样的原因。
在以前的事故当中，特斯拉一直强调车主没有保持注意力，官方的调查结论也是特斯拉没有责任。
特斯拉在宣传中总是强调自动驾驶，给用户的错觉是特斯拉可以实现自动驾驶，在特斯拉官网上只有一条不起眼的免责声明：“目前可用的（Autopilot）功能需要驾驶员主动进行监控，车辆尚未实现完全自动驾驶。”
近日，面对美国有关部门的一再质询，特斯拉终于承认其Autopilot和FSD功能只是驾驶辅助功能。特斯拉的法务副总裁Eric C. Williams在给政府部门的邮件中承认“Autopilot和FSD功能都不是自动驾驶系统，无论是单独还是从整体来看，两者都不具备自动驾驶的功能，也不能让我们的车辆实现自动驾驶。”
事实上，特斯拉在几年前也是由于一些相关事故的压力，已经将官网上的“自动驾驶”字眼都换成了“自动辅助驾驶”。
另一起发生于海南的事故则与刹车系统相关，这也是近期特斯拉被曝光最多的事故。
特斯拉针对3月11日发生于海南的事件回应称，车辆数据显示，在车主踩下制动踏板后，车辆制动系统、ABS均正常工作，但在踩下制动踏板的初期制动压力较低，仅在碰撞前0.5秒制动压力大幅升高。全程未发现车辆加速踏板、制动系统和驱动单元故障。
特斯拉在说明中表示，结合车主提供的现场照片可看出地面存在大量砂石，且因大量积水而较为泥泞，初步判断该事故主要因地面湿滑和车主最初踩下制动踏板时幅度较轻，导致刹车距离变长。
特斯拉指出，为明确事故的准确原因，当日下午其再次还原碰撞时的驾驶状态，驾驶另一台特斯拉车辆在事发路段对制动距离进行了测试和模拟，并邀请车主一同见证。
现场积水依然存在，模拟结果存在一定参考价值。在使用两种不同刹车方式（点刹加高强度刹车、持续高强度刹车）时，车辆同样出现ABS启动，且刹车距离较干燥路面需要更长。测试复现了车主所述的车辆打滑状态，并在持续高强度刹车的测试状态下在安全距离内刹停。
然而根据用户坐在测试车后排对特斯拉工作人员进行的录像中显示，这台由工作人员驾驶的特斯拉依然没有刹住，一头扎穿了前方蓝色护板。
这名“试刹车失败”的工作人员在接受媒体采访时仍不松口，表示“无法进行官方回应”。
而就在两天前，特斯拉刚对另一起“刹车失灵”事件进行了官方回应。
该事件发生于2月21日 河南安阳一名驾龄有30年的用户驾驶特斯拉途中发现刹车失去制动力，在国道上躲避两辆车后追尾前车，最终停下。
特斯拉在回应中也坚称车辆数据显示“制动期间ABS正常工作，自动紧急刹车发挥了作用”。
3月10日，特斯拉对外事务副总裁陶琳还似乎有所指地转发了一篇标题为“谁闹谁有理？最高法：让遵纪守法者扬眉吐气，让违法失德者寸步难行”解读最高人民法院工作报告的文章。
据不完全统计，据不完全统计，2020年特斯拉因突然加速、失控造成重大影响的报道高达10余起。
其中正面回应的事件占比不到一半，而即便是正面回应，也向来都是“系统正常”，暗指是车主问题。
特斯拉在美国已经发生过数百起突然加速或刹车失灵事件，而根据NHTSA（美国道路交通安全管理局）的调查，所有的事故原因皆为“驾驶员误踩踏板”。
有业内人士分析，从技术角度来说，特斯拉的刹车助力和燃油车通过大力鼓真空助推的方式不同，是由电机直接推动主缸进行的，如果电机在该其作用的时候没反应，Fail Safe状态下的机械制动力又太小，那么就会刹不住。这与电动助力转向的助力电机失效掰不动方向一样的道理。
事实上，针对电动车与燃油车架构不同，零部件供应商博世（BOSCH）早已提出过制动系统相关的“冗余安全”的必要性。
博世的相关工程师曾在接受界面新闻采访时表示，“传统燃油车有真空制动助力器而新能源车没有内燃机，因此失去了真空来源，无法为制动总泵提供真空助力。当前虽然拥有电动真空助力泵的方案，但一旦这套电子设备出现失效，电动车就等于完全失去了制动力。”
而这也是当前自动驾驶话题中十分重要的一项课题——冗余安全。
当前大部分车企都可以实现L2级自动驾驶，而诸如特斯拉和一些造车新势力为了营造噱头，则经常声称自己可实现部分场景L3、L4级自动驾驶。
但他们忽略的是，L2与L3最大的“质变”不是功能增多，而是当一套系统失效后，是否有第二套备份系统进行“托底”。
又撞上卡车，特斯拉为什么还是看不到白色？
特斯拉又撞了！
当地时间周四早上，一辆白色特斯拉Model Y在美国底特律西南部一个十字路口撞上了一辆白色半挂卡车。
场面十分惨烈。现场报道称，特斯拉被卡在了半挂卡车底下，这导致现场很难清理，事发路段也因此交通封闭了几个小时。
警方称，事故发生在凌晨3点30分左右，特斯拉在十字路口撞上卡车时，行驶方向不明。特斯拉两名伤者当即被送往附近医院，目前情况危急。
半挂卡车司机没有受伤。
看不到白色的特斯拉
这已经不是特斯拉第一次与白色卡车相撞了。
2016年，美国佛州的一辆特斯拉Model S在Autopilot状态下与正在转弯的白色半挂卡车发生碰撞，钻进了卡车货柜下方，特斯拉驾驶员不幸身亡。
本来以为这是特斯拉史上第一次自动驾驶致死事故，但是后来发现中国的一起特斯拉Model S撞击道路清扫车的致死事故发生得更早一些。
2019年，依然是佛州，一辆特斯拉Model 3以110公里/小时的时速径直撞向了一辆正在缓慢横穿马路的白色拖挂卡车。据了解，当时这辆Model 3同样处在Autopilot开启的状态下，但驾驶员和Autopilot均未作出规避动作，因此出现了车辆被「切头」的惨案，驾驶员也当场毙命。
2020年6月，台湾高速公路上一辆行驶中的特斯拉Model 3径直撞上已侧翻在路的白色货车。据了解，事发时该车处于Autopilot辅助自动驾驶系统开启状态。由于白色货车内装的是软性材质货物，碰撞时有较大缓冲空间，所以才没有造成伤亡。
特斯拉眼中：白色车箱和天空一色
对于这些事故调查结果显示，由于特斯拉的辅助自动驾驶系统错误地把卡车的白色货厢识别成了天空，所以才导致径直撞了上去，而且完全没有减速。
半挂卡车货箱为什么还是白色的，不知道自己对特斯拉是「隐身」的吗。
此前有知乎网友曾拿下面这张图做视觉识别实验。
把白色卡车图片导入Photoshop，采用快速选择工具，试图把白色卡车的轮廓勾选出来，得到的结果是这样的：
有一大片蓝天白云同时被划入了勾选框。在Photoshop来看白色货箱和天空是一样的。
特斯拉辅助自动驾驶视觉识别系统的结果可能也是如此。
看着此次底特律事故图中的白色大货箱，看来这次事故也逃不过这个原因。
特斯拉的辅助自动驾驶系统主要依靠视觉识别。
但是，系统的视觉识别决策却一次又一次犯下致命错误。
多次出现相同原因的事故，不知道这次特斯拉会如何回应？
此前，特斯拉一直强调车主没有保持注意力，官方的调查结论也是特斯拉没有责任。
特斯拉在宣传中总是强调「Autopilot辅助自动驾驶」、「FSD完全自动驾驶」，给用户的错觉是特斯拉可以实现自动驾驶，在特斯拉官网上只有一条不起眼的免责声明：「目前可用的（Autopilot）功能需要驾驶员主动进行监控，车辆尚未实现完全自动驾驶。」
近日，面对美国政府的一再质询，特斯拉终于承认其Autopilot和FSD功能只是驾驶辅助功能。特斯拉的法务副总裁Eric C. Williams在给政府部门的邮件中承认：
「Autopilot和FSD功能都不是自动驾驶系统，无论是单独还是从整体来看，两者都不具备自动驾驶的功能，也不能让我们的车辆实现自动驾驶。」
总之不是特斯拉的错，是地球人的错。
特斯拉不愧是甩锅中的「不粘锅」。
半挂卡车也要改变
观察这几次特斯拉与半挂卡车的深度亲密接触，都是毫不减速的特斯拉直接冲到了卡车底下。
对此，很多网友都表示，半挂卡车应该在设置上做出改变——在车箱下面加装护栏。
而且这项规定并不是针对特斯拉，比如德国，在特斯拉进入德国之前就已经有这项规定了。
毕竟，特斯拉这样的事故并不是唯一，其他传统轿车发生的此类事故也不少。
但是细心网友也发现了，在这次底特律的特斯拉事故中，半挂卡车是安装了防护板的。
但似乎，防护板太过柔软，而且安装长度也不足以覆盖整个车箱，还是让高速行驶中的特斯拉「钻了空子」。
不管特斯拉未来如果回应或作出改进，这条建议都是很有必要的。
车厢涂上「STOP」的字样？这样的话，特斯拉的视觉识别至少能看到点什么吧？
自动驾驶的未来是激光雷达还是视觉识别？
半挂卡车的改变只是尽可能将伤害降低，主要问题还在于特斯拉的自动驾驶系统。
在马斯克眼中，激光雷达是一种落后的东西，他在2019年4月曾经说过：“激光雷达和高精度地图都是自动驾驶中错误的解决方案, 只会减慢自动驾驶商业化的速度。如果你只是在限制区域行驶, 那也不能叫做自动驾驶。”
与之相对的，目前丰田，福特，通用汽车这些传统汽车大厂都押宝在激光雷达上，它是明确的信息，与视觉上的预测是完全不同的两个路线。
激光雷达是通过主动探测的方式进行大范围的扫描，而且由于激光光束更加聚拢，精度上比摄像机加毫米波雷达的组合要更高。
激光雷达的主要缺点就是又大、又笨重、又丑陋，而特斯拉只需要装一个小摄像头和几个毫米波雷达。
目前主流观点认为，激光雷达测量最为精准，而特斯拉的计算机视觉识别则精度尚稍欠缺。
在自动驾驶没有普及之前，还是好好学习开车吧！
*题图来源于Pexels。参考资料：https://www.huxiu.com/article/360888.html
https://www.radio.com/wwjnewsradio/news/local/tesla-crushed-underneath-semi-in-southwest-detroit-crash
https://zx.sina.cn/abc/middle1.d.html?type=auto&link=http%3A%2F%2Fauto.sina.cn%2Fzz%2Fhy%2F2021-03-12%2Fdetail-ikkntiak9384657.d.html%3Fsinawapsharesource%3Dnewsapp&wm=3200_0002
