特斯拉的 Autopilot 讓人又愛又恨。一方面 Autopilot 令人印象深刻，並讓特斯拉在開發自動駕駛的競爭中領先對手；另一方面，一些車主的遭遇又不時提醒外界，Autopilot 仍然不夠完美。
兩次碰撞事故
近日，美國德州發生了一起因為自動駕駛輔助系統 Autopilot 引發的事故：一輛 Model S 當時正在高速公路最左側行駛，由於系統未辨識出前方黃色障礙物，讓 Model S 撞向隔離圍欄，最終造成車體受損。萬幸的是車主並未受傷。
這一幕剛好被後方的汽車行車記錄器錄了下來：
影片顯示，特斯拉 Model S 撞上黃色隔離圍欄的區域正在施工，工人對中央車道做了調整，使用清晰度較差的反光標記，主分道線變得模糊。
處在 Autopilot 模式下的 Model S 無法根據模糊不清的臨時分道線微調路線，而是繼續沿著中央車道線行駛，結果直接撞上隔離圍欄。
這名特斯拉車主在 reddit 上表示，Model S 配備的是第一代 Autopilot 系統，事故發生前 Autopilot 並沒有發出警報。
有分析認為，此次事故可能是由於模糊不清的車道線引發的，因為 Autopilot 是根據車道線來進行自身定位，當車道線不清晰時，若無人工干預，處於 Autopilot 模式下的特斯拉就容易受誤導而發生事故。
也有分析認為，在道路收窄部分，系統沒有準確辨識出前方障礙，依然按照原來軌跡行駛，導致事故發生。
事實上，類似的事故在中國也有發生。去年 12 月，一名特斯拉車主開啟 Autopilot 功能在路上行駛至道路收窄部分時，由於系統的單眼鏡頭和毫米波雷達都沒有辨識到前方路面的白色柵欄，結果直接撞上柵欄，導致車輛受損。
對於這兩起相似的事故，一名自動駕駛從業者向雷鋒網解釋其中可能的原因，對於單眼而言，隔離圍欄、柵欄既不是車也不是行人，不會被系統當成危險。加上特斯拉可能沒有隔離圍欄、柵欄的模型，鏡頭不能判斷它們是障礙物。
在他看來，雙眼能夠檢測所有障礙物，因為雙眼不需要提前建立障礙物模型資料庫，只需在深度圖的基礎上檢測，直接檢測出任意形狀、任意類型的障礙物或者異型車。 「檢測到了就會預警。」
另外一個從業者則表示，光學雷達能夠完善解決上述問題，不管是任何天氣狀況、車道線是否磨損或不清晰、鏡頭是否逆光，並且可靠性極高，但唯一不足的是現階段光學雷達成本較高。
這樣的事故也延伸出一些新問題。比如，一旦自動駕駛技術成熟，這項技術還需要在多大程度上依賴清晰道路標識或其他基礎設施？如果這些交通標識模糊甚至缺失，法律上的事故責任應該歸咎於不達標準的道路施工，還是駕駛？
「未卜先知」
去年 10 月，特斯拉將 Autopilot 更新至 8.0 版本：這當中一個重大改變是特斯拉把雷達做為 Autopilot 系統的主要感測器，並以圖像識辨識為輔──按照官方的說法，這使 Autopilot 系統對周邊車輛的感知能力提升了 6 倍，前方障礙物辨識也得到改進。
去年 12 月發生的另一起事故中，特斯拉因為提前「預知」前方車輛碰撞而自動煞車，避免了可能發生的二次事故。
這名來自荷蘭的特斯拉 Model X 車主經歷了一次驚心動魄的時刻：當時有數輛汽車在荷蘭 A2 公路上行駛，特斯拉的「前方碰撞預警」（FCW）突然發出警報，接著啟動自動煞車系統（AEB）；幾乎在同時，特斯拉前方的汽車疑似超車追撞再前方車輛，將一輛 SUV 撞翻。
在這過程中，由於特斯拉的雷達探測到前車之前的路況，提前對車進行了制動，而前向碰撞功能用到的感測器便是毫米波雷達。在 Autopilot 8.0 版本中，特斯拉把雷達做為核心感測器，提升雷達性能：提高幀數，判斷障礙物狀態。
去年 12 月，在雷鋒網體驗的 Autopilot 8.0 版本中，我們發現這一版本增加了對用戶的限制。例如每隔 15 分鐘左右，儀錶板就會顯示「請握方向盤」，用戶需要及時把手搭在方向盤上，否則系統會在連續警告多次之後停駛。除非靠邊停車，否則 Autopilot 不會再啟動。
上述兩起特斯拉碰撞事故中，我們並不清楚車主是否將 Autopilot 更新到 8.0 版本。另外，特斯拉發表的這一版本能否沖淡大眾對 Autopilot 系統安全性的擔憂，還需要更多時間來驗證。
（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：Flickr/Marc van der Chijs CC BY 2.0）
