2018 年 3 月 23 日，蘋果工程師 Walter Huang（黃偉倫）開著自己的特斯拉 Model X 上班時發生事故，撞上高速公路匝道口的隔離墩。當時，特斯拉 Autopilot 處於開啟狀態，但卻未能辨識路上的障礙。更可怕的是，車輛接近隔離墩時，還控制車輛加速。最終，被動安全能力超強的 Model X 也沒能保住 Walter Huang 的性命。事故發生後，美國國家運輸安全委員會（NTSB）深入調查，最近公布調查報告，2 月 25 日還會舉行針對 NTSB 完整報告的聽證會。
這場事故確實讓人心有餘悸，簡言之，這是每個矽谷人都躲不過的一段高速公路，且出事地方離特斯拉帕羅奧圖總部也就幾英里遠，因此特斯拉的工程師也是這段高速公路的常客。
分析整篇報告會發現，NTSB 只是加一些新數據而已，且增加部分大家幾乎都猜到了。顯然，Walter Huang 犯了大錯，因此也需要承擔大部分責任，畢竟特斯拉 Autopilot 只是駕駛輔助系統，依然需要駕駛監督。儘管如此，特斯拉和自動駕駛社群還是對 Autopilot 的性能及如何才能做得更好感興趣。
除了承擔主責的 Walter Huang，負責公路養護的 Caltrans 公司也有責任。因為 Walter Huang 出事前幾天，也有一輛車撞到相同隔離墩，不過那位司機幸運活下來了。可惜，Caltrans 沒有更換隔離墩，否則 Walter Huang 生還的機會就高多了。從相關資料來看，這個高速公路匝道口發生的碰撞事故可真不少，不知道現在 Autopilot 有沒有進化出分辨隔離墩是否損壞的能力。
要注意的是，NTSB 的報告可能不會定責 Autopilot。雖然沒有像廣告表現神乎其神，但 Walter Huang 很清楚 Autopilot 並不能完美處理高速下匝道口，因為在這個位置，他至少碰到 2 次問題。
除此之外，報告還猜測了 Walter Huang 最後一段時間在做什麼，不排除當時他正在用 iPhone 玩遊戲的可能性；至於他的手有沒有照要求放在方向盤上，報告也有爭議。
那天到底發生什麼事？
當時 Walter Huang 像往常一樣開啟 Autopilot 上路，不過車道線卻因風吹日曬有些模糊，尤其左側車道線，而它可是 V 型分道線與主路線之間的重要分隔線。用 Google 搜尋就會發現，車道線 2016 年就開始模糊了，顯然當時 Autopilot「看走眼了」，甚至有可能將 V 型分道線左側的線看成左側車道線，真正的左側車道線當成了右側車道線，沿著這條路走下去，等著他的就是車毀人亡。
更不幸的是，當時 Walter Huang 設定的巡航速度為 75 英里，由於前方車輛阻擋，Autopilot 減速處理。不過當 Model X 走錯路後，前方就沒有其他車輛阻礙了，Autopilot 開始引導車輛重回 75 英里，但前方不是路，而是水泥隔離墩。
美國高速公路水泥隔離墩前本該放置一個金屬碰撞緩衝器，一旦碰撞可吸能幫車主保命。可惜，碰撞緩衝器已經變形，發揮不了吸能作用。除此之外，緩衝器變形也造成 Autopilot 辨識失誤。
有人會說，鏡頭廢了，Autopilot 不是還有雷達嗎？確實，但雷達辨識靜止的物體表現更差，要不然特斯拉也不會多次撞上路邊的消防車。
到底有沒有放開方向盤？
想讓 Autopilot 正常工作，司機就必須時不時給方向盤施加「壓力」，告訴它你還在。如果太長時間不觸碰方向盤，就會有警告出現。如果司機繼續置之不理，會有語音警告，車輛會慢慢停止。一般來說，第一階段的視覺警告後駕駛注意力就會轉回來了。
碰撞發生前 19 分鐘，Autopilot 都一直在線上，不過中間給了 Walter Huang 二次視覺警告。碰撞發生前 2~3 分鐘，Walter Huang 鬆開方向盤約有 30 秒。視覺提醒後他又握了下方向盤，但碰撞前 6 秒時車輛還是處於離開方向盤的狀態。
開車玩遊戲？
有證據顯示，Walter Huang 開車時在玩《三國》，因為他的 iPhone 碰撞發生前 1 分鐘傳回數據給遊戲伺服器，而這款遊戲需要雙手操作。
當然，NTSB 報告並未明說遊戲會不會在後台自動傳輸數據。不過 Walter Huang 開車玩遊戲為真，那麼這次事故他就肯定要負全責了。
為何走錯路？
眾所周知，以現在的技術水準，模糊不清的車道線很容易造成 ADAS 系統失誤，Walter Huang 的悲劇也與此密切相關。特斯拉的系統本來更聰明，但馬斯克卻明確拒絕高精地圖的技術路線。
如果有高精地圖，至少水泥隔離墩和碰撞緩衝器的位置會標出來。此外，即使道路標線會變，橋也很少發生變化。也就是說，這場事故本可避免。
一頭撞向隔離墩？
除了走錯路，車輛的感知系統當時處於完全失效狀態，感測鏡頭居然沒抓到一張隔離墩的清晰照片，雷達也沒有收到回波。顯然，Autopilot 的安全冗餘並不夠，鏡頭發揮失常後，雷達對靜止物體就束手無策了。除了不擅長探測靜止物體，雷達的解析度還很差，縱軸上下視場幾乎沒有解析度，而水平視場最多只有 5 度。
如果車上配置高解析度地圖，至少能給電腦雷達回波的預計值與物體方位資訊。即使如此，雷達的低解析度在關鍵時刻還是扯了後腿。
感測鏡頭倒是沒有解析度問題，但一個變形的緩衝器不是它能 Hold 住的，特斯拉的神經網路可沒見過這「陣仗」。更重要的是，正常的緩衝器都有黃黑條紋的警告標記，但變形的這個恰好沒有。
事故發生後，特斯拉也升級了系統，以增強探測未知障礙物的能力。雖然透過運動視差等技術計算視覺能注意到各種物體，但神經網路辨識從未見過的事物還是有點吃力。鑑於馬斯克對 LiDAR 嗤之以鼻，特斯拉這套鏡頭系統的能力想涵蓋全場景，還有很長的路要走。
總而言之，不管經過誰的調教，鏡頭＋雷達的組合現在還只歸屬 ADAS，算不上全自動駕駛。
誰該負責？
毫無疑問，Walter Huang 要為自己的意外買單，因為他心裡很清楚 Autopilot 在這個匝道口力有不逮（之前 2 次遇過類似問題），此外，開車玩遊戲也是他的不對，現在 Autopilot 只是一套 ADAS 系統，駕駛不能指望它「全知全能」。
負責公路管理的 Caltrans 公司也有要改善的地方，比如盡快修復受損設施並更新道路標線。可惜，現實中這兩點很難做到，因此未來自動駕駛和 ADAS 系統必須接受教訓，學習應付這類特殊的「日常」狀況。當然，現在這個 V 型分道線已重新塗刷，但誰知道別的地方是否潛藏類似危險？
NTSB 事故調查時並沒有找特斯拉幫忙，因為馬斯克不服 NTSB 的管理，甚至直接掛 NTSB 主席的電話，這樣其實對雙方都沒好處。
從調查報告來看，此次事故特斯拉不用負責任，但經驗教訓可不少，且在通往全自動駕駛的路上都能用到。事故之後，特斯拉升級了車輛讀取模糊標線的能力，同時探測靜態物體也有進步。不過，鏡頭＋雷達的組合還是無法 100% 避免追尾靜止物體事故。
Walter Huang 事故一年後，又有一輛特斯拉追撞路邊卡車，且當時卡車並不是完全靜止，正在慢慢過馬路呢。對這起事故，NTSB 只發表了初步報告，並未包含特斯拉 Autopilot 當時到底在做什麼及相關分析。
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