特斯拉又被監(jiān)管部門錘了。
這次是因為近三個月北美特斯拉車主投訴激增，問題集中在幽靈剎車，美國公路交通安全管理局（NHTSA）看不下去了。
你在路上吃著火鍋唱著歌，車子卻突然一個急剎，差點停在高速中央。
但是你面前卻一輛車都沒有，可能只是飄過一個塑料袋，也可能是側(cè)車道的一輛車投下一片陰影。
這就是特斯拉一直存在的幽靈剎車問題，但為什么這幾個月數(shù)量翻了三倍？
一切都要從馬斯克決定拿掉車上最后一個雷達說起。
本周，在收到了特斯拉Model 3和Model Y車主數(shù)百條投訴以后，NHTSA開始對特斯拉的“幽靈剎車”問題展開調(diào)查。
過去三個月，車主向 NHTSA 投訴的幽靈剎車問題上升到107起，而前22個月只有34起。
問題頻繁出現(xiàn)的節(jié)點，是去年11月特斯拉在北美召回11000多輛推送了FSD的車輛，原因是FSD存在bug，會錯誤激活A(yù)EB，導(dǎo)致幽靈剎車。
注意，這時在北美交付的Model 3、Model Y，已經(jīng)是只有攝像頭的版本。
結(jié)果這次召回，官方修bug卻修了個寂寞，幽靈剎車問題現(xiàn)在更嚴(yán)重了。
現(xiàn)在，在youtube上隨便一搜“phantom breaking”，結(jié)果基本都是三個月內(nèi)特斯拉車主們的抱怨…
NHTSA表示，最新的一波調(diào)查涉及416,000輛特斯拉。
也就是去年5月開始，馬斯克宣布取消最后一個毫末波雷達后在北美交付的所有車輛。
馬斯克一直對自動駕駛方案中的雷達充滿“歧視”，但之前大多集中在激光雷達上。
早期自動駕駛研發(fā)，都離不開激光雷達。相比算法對圖像數(shù)據(jù)的漏檢錯檢，激光雷達返回的點云圖至少能在數(shù)據(jù)層面保證信息真實全面。
但馬斯克卻說：
“車輛上的雷達方案是極其愚蠢的，任何使用激光雷達方案的人或者企業(yè)最后都將失敗，他們大費周章的使用這些昂貴的傳感器本身就是一個麻煩?！?/p>
所以馬斯克堅決不在特斯拉上用激光雷達，對于其他用了激光雷達的友商，也是極盡嘲諷。
但馬斯克沒有明說的，是幾年前激光雷達成本居高不下，一個64線激光雷達，成本就要幾十萬，用在乘用車上，顯然超出了大眾消費品的范圍。
車型賣不上量，數(shù)據(jù)收集效率就低，馬斯克口中的“完全自動駕駛”遙遙無期。
所以，無論如何激光雷達都是馬院士的一生之?dāng)场?/p>
對于馬斯克言論的解讀，外界也普遍認(rèn)為這是一個商人經(jīng)過精確計算后的“利益相關(guān)”發(fā)言。
只不過從去年開始，馬斯克甚至連幾百塊錢的毫米波雷達也不要了，這讓所有爭論從商業(yè)層面深入到了技術(shù)層面。
馬斯克的“純視覺信仰”，真的是自動駕駛最終的出路嗎？
自動駕駛，從技術(shù)方案上看，一直都有兩條路線之爭。
一種是視覺+雷達的綜合方案，絕大多數(shù)中外廠商都走這條路。
另一種就是特斯拉和馬斯克堅持的純視覺方案。
最大的不同，是在于圖像數(shù)據(jù)受外界條件影響較大，惡劣天氣、光照條件都會使圖像目標(biāo)特征模糊，識別率下降。
深層原因可能是傳感器本身對光照條件的適用范圍不夠大，也有可能是算法本身的能力不足。
所以，無論是激光雷達還是毫米波雷達，其作用就是通過雷達回波產(chǎn)生的點云圖，一定程度彌補圖像數(shù)據(jù)的不足。
多一層冗余，多一層安全保障，大部分廠家都認(rèn)可這樣的方案，這也是目前所有RoboTaxi采用的方案。
但馬斯克認(rèn)為人類依靠純視覺開車，為啥AI不行？
多余的雷達會增加車載計算機處理的數(shù)據(jù)量，對計算能力和多傳感器數(shù)據(jù)融合，提出新挑戰(zhàn)。
馬斯克之前不止一次對外分享過理念：盡可能使用少的傳感器，一方面可以降低成本，另一方面能夠減少數(shù)據(jù)融合和處理的挑戰(zhàn)。
特斯拉之前的方案中，作為冗余，在車身前端搭載了一個毫米波雷達。
相比于激光雷達，毫米波雷達算是車領(lǐng)域相對成熟的傳感器了，成本也就幾百塊一個。
毫米波雷達的原理，是過無線電波的技術(shù)，即便在能見度差的情況下也能檢測快速接近的物體，是安全冗余的重要組成之一。
那為什么要取消？
馬斯克在恢復(fù)推特回復(fù)網(wǎng)友提問時，引用了Reddit上一段網(wǎng)友的評論，認(rèn)為說得很準(zhǔn)確。
大意是，雷達感知確實在特殊天氣下有優(yōu)勢，不過總體來講，大多數(shù)駕駛場景下沒啥用，還會因為增加冗余帶來數(shù)據(jù)處理的麻煩。
這就好比你要確定前方有個“屁股”，通過鼻子聞和眼睛看都行，但不必二者都有。
該帖里還說，視覺的優(yōu)勢在于靜止物體的識別和檢測，但技術(shù)是可以實現(xiàn)對動態(tài)距離和不同運動物體的相對速度的確定的。
這里的“技術(shù)”，當(dāng)然指的就是AI算法，這也是特斯拉研發(fā)自動駕駛主要的方向，為了訓(xùn)練AI，甚至自建超算。
不過毫米波雷達，目前的應(yīng)用并非只為極端天氣冗余。
車道居中、停車輔助等L2能力，實際都需要雷達的能力。
但特斯拉官方給出的解釋是，在向純攝像頭過渡過程中，這些功能可能會受到影響，但很快特斯拉就會通過OTA軟件系統(tǒng)更新解決。
馬斯克的觀點，其實也得到了不少學(xué)界權(quán)威的認(rèn)可。
AI視覺領(lǐng)域的大牛、Facebook現(xiàn)任CTO Mike Schroepfer，公開表達了支持。
Mike在Facebook也側(cè)重在視覺方面的工作，包括VR硬件產(chǎn)品等等，他同意多傳感器會讓數(shù)據(jù)融合變得麻煩。
特別是兩個傳感器提供的數(shù)據(jù)還不一致的情況——到底該聽誰的？
Facebook的CTO同樣認(rèn)定，人類依靠純視覺來駕駛，所以AI也能。
他還說，人類的大量事故主要是駕駛時不夠?qū)Ｗ?，但?xùn)練有素的AI系統(tǒng)，可以避免這個問題。
不過，Mike的話也處處包含前提：訓(xùn)練有素的AI系統(tǒng)。
這也是目前反對馬斯克一派的主要觀點：
特斯拉的FSD，有沒有達到訓(xùn)練有素的程度？
去年特斯拉官方在提交給加州車管所的報告中，無論是特斯拉法務(wù)還是工程師，都聲稱FSD的實際能力只有L2，遠(yuǎn)沒有達到馬斯克宣傳的L5級。
或者更嚴(yán)謹(jǐn)來說，在FSD的beta版V9之前，內(nèi)部披露的技術(shù)能力只有L2。
而從今年11月開始頻繁出現(xiàn)的幽靈剎車來看，V10版本的FSD，還是遠(yuǎn)沒達到讓人放心的水平。
不久前，智能車參考曾就這個問題詢問了國內(nèi)某自動駕駛公司負(fù)責(zé)人。
作為百度自動駕駛項目元老，又選擇自己創(chuàng)業(yè)，他的觀點是：
現(xiàn)階段自動駕駛?cè)匀恍枰走_作為冗余，但是也僅僅是輔助作用，最終純視覺方案會一統(tǒng)江湖。
雷達作為一種冗余傳感器，可以在如今傳感器、算法能力不足的階段提供多一層安全保障。
馬斯克的路線，他認(rèn)為沒錯，但走的未免太激進了。
尤其以特斯拉現(xiàn)在的交付量，買雷達的成本應(yīng)該不高。
特斯拉所用的雷達，官方稱探距在160米，雖然沒有明確供應(yīng)商，但應(yīng)該整體價格不算高，幾百塊左右。
一位業(yè)內(nèi)人士說，特斯拉的量，應(yīng)該拿貨更便宜。
還有另一位業(yè)內(nèi)人士爆料，300元左右。
所以從安全角度而言，就算讓車主多花幾百塊，應(yīng)該也問題不大。
但馬斯克不顧安全隱患和車主心理承受力，一步到位取消所有雷達，立刻引起了反彈。
還是暴露出特斯拉自動駕駛，沒有馬斯克自己吹的那么全能。
國產(chǎn)特斯拉，目前還都保留了車前段的激光雷達。
另外，F(xiàn)SD的beta測試版，也沒有在中國境內(nèi)推送。
所以，美國車主碰到的幽靈剎車激增問題，國內(nèi)車主暫時不會遇見。
不過，馬斯克說，純視覺版本的的特斯拉，最終要覆蓋全球所有地區(qū)。
所以中國車主最終也會開上沒有雷達的特斯拉。
FSD還沒進中國，不代表沒發(fā)生幽靈剎車。
開頭的動圖，就是國內(nèi)一位特斯拉車主使用Autopilot遭遇幽靈剎車的實況錄像。
另外，特斯拉純視覺方案的隱患不只于幽靈剎車，問題根源在算法對圖像目標(biāo)的識別，那么引發(fā)的事故就五花八門了。
比如2016年5月，佛羅里達州一位男子開著 Model S 在 Autopilot 狀態(tài)下撞到了一輛正在過馬路中的白色卡車，導(dǎo)致司機死亡。
事故原因就是系統(tǒng)無法對卡車做出識別…
還有2020年，臺灣也發(fā)生了一起 Model 3 在開啟 Autopilot 模式下徑直撞向一輛側(cè)翻卡車的事故。
不過，安全問題說一千道一萬，還得看馬斯克在不在意這些車禍?zhǔn)鹿蕩淼挠绊懥恕?/p>
