游客,你好!登陆/注册
滚动排行政务暖闻 国内国际社会军事辟谣知事 文化司法投诉图片视频 体育娱乐财经科技专题
首页资讯科技业界正文

蔚来事故引发自动驾驶信任危机

2021-08-20 14:57:4673阅

欢迎关注“新浪科技”的微信订阅号:techsina

文/赵健

来源:甲子光年(ID:jazzyear)

用户对系统的充分信任有可能会酿成大祸。

蔚来汽车L2级辅助驾驶车祸致死事件,将自动驾驶推到了风口浪尖。

8月12日,餐饮创业者林文钦在沈海高速涵江段发生交通事故离世。事故发生时,其驾驶的蔚来ES8汽车处于启用NOP(领航辅助驾驶系统)状态。围绕NOP的安全性引发巨大争议,截至目前,案件还在调查之中。

威马汽车创始人沈晖在微博上关于“为何辅助驾驶普及但事故频发”发表了个人看法:

L2级别辅助驾驶功能,驾驶员功能操作主体,也是责任主体。

L4以上级别自动驾驶功能,车内无人状态下,操作主体是车辆本身,责任主体当归主机厂。

这两条其实算一个科普。美国机动车工程师学会(Society of Automotive Engineers,简称SAE)曾对自动驾驶做了6个分级,包括“驾驶员支持系统(国内一般称为辅助驾驶系统,范围为L0~L2)”和“自动驾驶系统(L3~L5)”,并明确了各个级别自动驾驶的责任主体。去年3月工信部发布《汽车驾驶自动化分级》文件,基本沿用了美国SAE的标准。

但是我们可以从图中看到,L3的责任主体出现了两种颜色:明明被归为“自动驾驶”级别,但当出现系统能力不足时,需要驾驶员接管。

如何界定系统能力不足?实际操作中往往很难厘清边界。这在客观上给车企的营销宣传带来了“操作空间”,比如经常听到的“L2+”、“L2.5”、“L2.9”等等。还有人干脆称,根本就不应该存在“L3”,驾驶员负责的就叫“L2”,机器负责的就叫“L4”。

AutoX创始人肖健雄告诉‘甲子光年’,现在行业有一些错误的舆论来混淆概念,比如弄出一个“自动驾驶”,既不是“辅助驾驶”,又不是“无人驾驶”,那什么是“自动驾驶”?

对此,理想汽车CEO李想就在朋友圈呼吁媒体和行业机构统一自动驾驶中文名称的标准,“L2和L3什么的用户听不懂,都是专业话术。建议统一名称:L2=辅助驾驶;L3=自动辅助驾驶;L4=自动驾驶;L5=无人驾驶,一个多余的中文字也不要有,避免夸张的宣传造成用户使用的误解”。

用户对系统的充分信任有可能会酿成大祸。7月8日,在世界人工智能大会上,心直口快的前华为智能驾驶总裁苏箐评价特斯拉近几年的高事故率,“机器进入人类社会和人类共生的时候,机器是一定会造成事故率的,讲难听点就是‘杀人’,只是说我们要把它的事故概率降到尽量低。从概率上来说,这就是一件有可能发生的事。”

由于出现了“杀人”的不当言论,苏箐因言获罪而被免职,但其言论似乎直戳“皇帝的新衣”。

不仅仅是特斯拉,只要车辆有辅助驾驶功能的车企,都不得不面对可能带来的安全风险。这不仅关乎车企自身,也关乎整个行业的发展。

1、自动驾驶真的安全吗?

虽然事故频发,但业内一般认为自动驾驶的“AI司机”依然比人类司机更安全。

去年文远知行创始人兼CEO韩旭作客甲子直播间做过一次分享。其中韩旭提到,美国交通管理局曾把交通事故的原因总结为 4个D打头的英文单词——Drunk(醉驾)、Drug(毒驾)、Drowsy(疲劳驾驶)和Distracted(分心)。

自动驾驶的意义在于,它的驾驶水平可能不会高得像熟练的赛车手,但它能稳定地维持在一定水平,不会出现人为驾驶时疲劳、分心等问题。所以总的来说,自动驾驶比人类自主驾驶更安全。

不过也必须承认,当下的自动驾驶水平远远比不上老练的司机,更像一个新手或者中等熟练程度的司机。更重要的是,自动驾驶当下还存在很多没解决的问题,尤其是10%的长尾问题——经常被称为Corner Case(极端案例)。

以这次蔚来汽车事故为例,蔚来的NIO Pilot(NOP)辅助驾驶系统使用了毫米波雷达+摄像头的组合方案。摄像头对黄色和白色等与天空颜色比较接近的物体识别率比较低,毫米波雷达本身的成像原理是多普勒效应,对移动物体的识别度比较高,对相对静止的物体识别度并不高。

因此,蔚来官方也在NOP的用户手册里明确强调,车辆与前车相对速度大于50公里/小时时,如前车静止或缓行,Pilot存在无法刹车的风险。

download 图1/2
图片来自蔚来汽车ES8用户手册

这是一个行业的普遍现象,包括特斯拉在内的所有车企,目前的高阶驾驶辅助系统对于相对静态的障碍物、雪糕筒在内的物体,识别起来都是一个难题。

这意味着,在没有完全解决Corner Case的情况下,自动驾驶就依然需要有驾驶员介入。

然而在现实中,自动驾驶技术被当成核心卖点已经成为车企的重要营销手段。特别是在一线销售过程中,销售往往会夸大车辆的自动驾驶功能。除了蔚来,去年至今国内主流车企都已推出L3级新车。业内多位人士表示,自动驾驶技术已经被车企过度营销。

这也是消费者吐槽的一点:买之前自动驾驶,出事故辅助驾驶。

提到类似的过度宣传,就不得不提特斯拉。今年1月特斯拉CEO马斯克在财报电话会议上表示:“非常有信心在年底前,让特斯拉有超过人类的可靠自动驾驶能力。”而在今年5月,特斯拉的法律顾问就被“打脸”了,他表示特斯拉的自动驾驶仍然处于L2级别,需要人类驾驶员的监督。

2016年1月20日,在京港澳高速河北邯郸路段发生了中国首例、也是全球首例特斯拉自动驾驶致死事故。一辆特斯拉直接撞上一辆正在作业的道路清扫车,司机高雅宁当场身亡。后来经交警认定,司机负主要责任。

后来,其家属以“宣传误导”的名义将特斯拉告上法庭。直到今天,此案件仍未判决。

2、“拿命跑数据”?

围绕安全性引发的自动驾驶路线之争,行业也一直没有定论。

根据Business Insider的报道,2013年,在谷歌的自动驾驶部门被分拆成Waymo之前,该部门正在研发一种自动驾驶系统“Auto Pilot”,并征集了一部分员工进行内部测试。

谷歌告诉参与测试的员工,在车上不能分神,注意力必须放在驾驶上,如果车内的摄像头发现他们没有严格遵守这个规定,就会收回车辆。

但谷歌发现一些员工并没有遵循这些指示,并且有一位员工直接在车上睡着了——他睡着的时候,车辆正以每小时55英里的速度在路上飞奔。

在这件事发生以后,谷歌就彻底关闭了Auto Pilot这个项目,并开始专心研发L4级别的无人驾驶技术。

此后自动驾驶逐渐形成了两类派别:一是以特斯拉为代表的渐进式路线或者量产路线,从低阶的L2做到高阶的L5,这一派以车企为主;另一派则是谷歌旗下Waymo为代表的跨越式路线,从一开始就冲向高阶自动驾驶,目标就是拿掉司机,比如常见的Robotaxi、L4级Robotruck等。

今年,Waymo高管层震动,包括CEO、CFO在内的8名高管先后离开公司。在商业化难以落地的现实下,跨越式路线似乎遇到了一些困难。

但是,渐进式路线一直以来也遭受争议,其中与消费者切身相关的就是“拿命跑数据”。

《纽约杂志》曾报道称,OTTO(被Uber收购的自动驾驶卡车公司)创始人、曾担任谷歌自动驾驶汽车项目负责人之一的莱万多夫斯曾向Uber的工程师们表示:“第一起自动驾驶致死案例不是我们引发的,我有点生气!”不过,莱万多斯基否认了上述说法。

一位基金投资人告诉‘甲子光年’:“算法的升级需要数据。如果是在封闭道路测试,永远会有碰不到的Corner Case,也就永远缺乏相关数据;而到了公开道路,长尾事故会采集相关数据,而代价就是人命。”

2018年有一位在北京市区驾驶,因“毫米波雷达无法识别静态障碍物”而致前车追尾的特斯拉车主曾怒斥:你让我们拿命帮你跑数据吗?

正是由于数据的稀缺性,也有自动驾驶公司将渐进式路线和跨越式路线进行了融合,代表企业为Momenta和百度。

以Momenta为例,采取了“两条腿”走路的路线:一是MPilot产品线(可对比蔚来的NIO Pilot),将其卖给车企或Tier 1(一级供应商),提供泊车、高速、城区等场景的自动驾驶功能;二是MSD产品线,通过一套工具链来处理MPilot带来的真实行驶数据,实现L4级自动驾驶。

当然,这条路线也存在一定争议。韩旭在上文提到的直播中表示:“关于L4级路径之争,我坚定认为L3级渐进到L4级这条路是行不通的。L3级别车辆能帮你在高速等特定道路保持行驶,但L3级的车祸是有很多的,并且责任主体是人。通过L3做L4,就像想通过熟练的加减乘除解决需要用微积分才能解决的问题。加减乘除再熟练,如果不去深入思考极限的概念,永远不可能解出球表面面积。”

由此看来,自动驾驶的路线之争还会持续一段时间。

3、法规监管利好第三方服务机构

除了路线之争,监管也是一个难题。

2020年6月,联合国欧洲经济委员会(UNECE)发布了《ALKS车道自动保持系统条例》(ALKS,自动车道保持系统),这是全球范围内第一个针对具备L3 级自动驾驶能力量产车型的国际法规,但中国表示暂时不会应用该法规。

上周,工信部印发了《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》,其中要求:

企业实施在线升级活动前,应当确保汽车产品符合国家法律法规、技术标准及技术规范等相关要求并向工业和信息化部备案,涉及安全、节能、环保、防盗等技术参数变更的应提前向工业和信息化部申报,保证汽车产品生产一致性。未经审批,不得通过在线等软件升级方式新增或更新汽车自动驾驶功能。

这意味着监管部门开始加强对自动驾驶的管理了。不过,如何监管也会考验智慧。自动驾驶是一个新兴技术,技术的发展速度往往领先于法规。AutoX创始人肖健雄告诉‘甲子光年’:“如果(监管)制定不科学,问题没解决,还会产生更多问题。”

这不是监管部门第一次针对OTA(Over-the-Air Technology,空中下载技术)出台文件。去年11月和今年6月,国家市场监督管理总局分别发布通知,规定需要对产品进行OTA升级的企业,需要向市场监管总局质量发展局备案。

在此之前,国内对汽车软件发布前的检测机制还是一片空白。这有可能导致车企滥用OTA技术,车辆的升级风险不可控,或者车企利用OTA来混淆车辆因质量缺陷必须的召回。

比如,广汽埃安AION S近日就被曝因未经车主同意实施OTA升级,导致车辆出现充电慢、续航缩水、锁电等一系列问题。今年6月,大量上汽荣威ERX5车主也曾质疑称汽车在OTA升级后遭遇了“锁电”, 造成“产品性能与标定不符”。

本次文件对于车企的具体影响还有待观察。一位认证为小鹏汽车集成工程师的知乎网友表示,小鹏汽车内部已经在紧急制定新一版合规的OTA软件发布流程。

除了企业需要加强相关测试验证和检验检测能力建设之外,这也意味着第三方检测和服务机构会迎来利好。这次《意见》里明确要求确保汽车产品至少满足系统失效识别与安全响应、人机交互、数据记录、过程保障和模拟仿真等测试验证的要求。

其中,仿真测试是一个对自动驾驶非常重要、又相对复杂的点。

与仿真测试对应的是真实路测,轻舟智航市场总监洪泽鑫将仿真测试的优势总结为低成本、灵活性、可扩展性和可衡量性。简单来说,真实路测难以获得的数据,可以通过仿真测试来模拟。

但仿真测试软件在国内刚刚起步。知乎认证为卡尔斯鲁厄理工学院机械工程硕士的网友“厘米”总结,主要有三个难点:

一是如何提供一套各大车企都信服的仿真系统。目前市面上主流的仿真功能测试软件Carmaker,CarSim 事实上自动驾驶测试能力非常弱,很难对自动驾驶系统的性能,尤其是感知层性能做评定。

二是如何对各大车企的技术方案做适配。比如说,对于特斯拉的纯视觉技术方案,和国内之后大规模上车的激光雷达方案。二者的仿真系统传感器模型差别极大,分别适配也有极大的工作量。

三是如何制定一套完善的仿真测试流程。测试场景如何评定?性能边界在何处?这些都没有定义。

不论如何,对于消费者而言,更规范的标准、更高的安全性都是一件好事。

而自动驾驶车辆接连发生的事故,对于自动驾驶的急速发展,可能会踩一脚刹车。

(声明:本文仅代表作者观点,不代表新浪网立场。)

评论列表共0条

    今日推荐

    首页资讯科技业界正文

    相关资讯

    热点资讯