#如何看待特斯拉失控事故频发#\u0002#汽车朋友圈#\u0002

油门开度100%
，
4次按下P档
，
无刹车动作
，
这是特斯拉官方调取的潮州特斯拉事故中的车辆数据
，
直到车辆撞停都没有任何刹车动作的一起车祸
，
造成了多人死伤
，
沉寂了近一年的特斯拉刹车门问题以一起新的悲剧
，
再次引起了广泛关注
。


事情发展到现在
，
还没有明确的调查结果
，
这一次的事件已经可以构成交通肇事罪了
，
相关部门以及事故相关方都会相当重视
，
让子弹再飞一会儿
，
这次事故对于特斯拉以及中国市场可能都会更深远的影响
。


撞了人也不停不下来？车说得不算

中国目前在售的特斯拉车型
，
依然是有毫米波和超声波雷达的
，
并不是依赖纯视觉的
，
但是辅助驾驶感知更多依据的还是视觉信息
。
开过或者坐过特斯拉的朋友们应该注意过
，
在特斯拉的中控显示屏上
，
会实时显示车辆周围的行人、非机动车和机动车
，
甚至桩桶
，
虽然仅靠8个130万低像素的摄像头
，
但特斯拉也能完整地显示周围的移动物体
，
这台特斯拉Model Y在高速行驶的过程中
，
一定也会侦测到那些要发生碰撞的人或者物体
，
那么为什么还会完全不顾地撞上去呢？

即便是有特斯拉的Autopilot
，
还有AEB系统
，
也很难挽救这场悲剧
，
目前的辅助驾驶已经跨进了人机共驾这一阶段
，
但人的刹车动作可以把车辆自身的所有决策权全都夺过来
，
当然踩油门也可以……绝大部分车辆的AEB系统在司机踩油门的情况下
，
都是默认不介入的
，
而特斯拉也是如此
，
所有只要司机深踩下油门踏板
，
车辆的主动安全系统就不再介入了
，
完全任由司机发挥了
，
这起事故就这么不可避免了
。


比FSD还便宜的纯视觉方案来了
，
能解决老问题？

特斯拉在今年取消了全部的所有雷达传感器
，
完全依赖纯视觉的辅助驾驶
，
而幽灵刹车、异常加速、刹不住车这些问题并没有因此得到改善
，
北美地区相关部门加强了对于特斯拉FSD的调查力度
，
已经有多起事故的直接原因就是特斯拉的FSD有漏洞
。


而特斯拉也在最近升级了自己最新的FSD纯视觉系统
，
通过占用网络把2D平面视觉
，
变为把车辆自己置身于3D世界之中
，
至于特斯拉在3D世界中
，
能否克服掉之前的这些问题
，
目前数据量还不够
，
难以下结论
，
但纯视觉方案向着3D视角的过渡
，
是目前的一种比较热门的技术路径
，
而为了克服纯视觉方案中
，
黑暗环境这一重大难题
，
其他企业也给出了新的思路
。


TriEye作为以色列的一家短波红外传感解决方案的供应商
，
它也在研发更低成本的3D视觉解决方案
。
近期TriEye推出了SEDAR平台
，
TriEye的SEDAR平台技术能够为自动驾驶系统
，
实时生成高清的热成像数据和深度图
，
TriEye公司CEO表示这一技术与激光雷达相比
，
成本可以降低10倍以上
。


TriEye在短短四年内总共募集了9600万美元
，
SEDAR平台采用了短波红外的技术实现2D成像和3D深度确定传感
，
实时生成高清的热成像数据和深度图
，
新平台可以让搭载这一系统的车辆或者其他智能化设备
，
在任何光线环境下都能看清物体
。


红外线2D+纯视觉3D
，
还不够？

作为一种纯视觉方案
，
首先在传感器硬件方面
，
TriEye已经可以把成本压低了
，
特别是与激光雷达相比
，
单个车规级激光雷达的成本依然很难压低到1000元以内
，
华为的96线半固态激光雷达的成本还在200美元左右
，
超过1400元人民币
，
而向图达通、速腾聚创的激光雷达还要在近万元左右
，
而就像特斯拉的穿视觉摄像头加一起
，
成本也就500元上下
，
对于自己就是红外摄像头供应商的TriEye来说
，
成本估计会更低
，
比激光雷达成本低十倍完全有可能
。


另外
，
目前我们能数得出数的纯视觉方案
，
特别是量产装车的就2种
：
一个是特斯拉全掉全部雷达以后的FSD；还有一个就是搭载在极氪001和极氪009上的
，
基于Mobileye Q5h芯片打造的Super Vision架构
，
Mobileye的SFM算法
，
通过多个摄像头的交叉三角测量生成 3D 画面
，
再对物体进行识别
。


而且只有特斯拉的FSD是在美国一些地方已经开放了
，
而Mobileye的还在不断地OTA中
，
进度很缓慢
。
相比于这两种纯视觉方案
，
TriEye SEDAR平台的方案比起它们又多了一层冗余
，
就是红外系统带来的感知冗余
，
但这一层冗余又是相当重要的
。


之前纯视觉方案被大家诟病最多的地方在于黑暗环境
，
还有剧烈的明暗变化的环境下
，
比如进出隧道、被阳光直射等等
，
视觉感知非常类似于人眼的观察习惯
，
明暗变化让人眼花
，
摄像头也会眼花
，
人类视觉在黑暗环境下感知能力会大大减弱
，
而摄像头也一样
，
所以大家才会用雷达传感器来进行冗余
，
而红外传感器对车辆、车道等物体也可实现精准建模
，
特别是在高动态范围、雨天、雾天、暗光及沙尘暴等多种场景下
，
红外传感器有优势明显
。


这也就是为什么曾经的D级豪华车会配备军用级的红外夜视摄像头
，
那这么好的感知硬件为什么之前很少有人用它开发自动驾驶呢？为什么是D级豪华车才有夜视系统？因为它贵啊
，
之前单个红外探测器的售价在200美元左右
，
与激光雷达相当
。
而且芯片制造和封装是红外探测器生产的核心
，
芯片的设计和制造将直接影响着产品性能
，
只有很少的企业有掌握阵列规模、像元尺寸及噪声等效温差的技术
，
而TriEye这家企业起家就是做这个的
，
这一点就让其他企业没了脾气
。
TriEye SEDAR的探测距离可以达到200米
，
通过红外2D视角+3D视角
，
能够在很大程度上提高自动驾驶的感知能力
。


总结
：


那么这种红外2D+3D视角的纯视觉方案
，
能否克服目前自动驾驶的一些老问题呢？静态物体识别就是个老大难问题
，
特斯拉的占用网络2D变3D就是朝着静态物体这块硬骨头来的
，
而本来就有3D视角
，
再配合上红外感知
，
TriEye SEDAR的技术应该也会对于静态物体的识别起到双重冗余的作用
。


至于算法方面
，
工程师说TriEye SEDAR系统可与现有的ISP和AI算法直接进行集成适配
，
对于物体的识别分类可以用现有的数据库
，
这方面就要看量产的实际效果了
，
能不能认得清东西
，
可不是个简单的事情
。


如今
，
比特斯拉FSD还便宜的纯视觉方案已经出现了
，
虽然冗余度更高
，
但它的实践几乎还是0
，
就看谁会是第一个吃螃蟹的人了
。


网友看法

1、网友OPTISYM
：
好像看到好几次特斯拉出严重事故了
，
回回都是驾驶员说刹车失灵

2、网友一个伪数码爱好者
：
特斯拉事故在媒体上曝光太多了
，
到底是不是有问题是否能有定论呢？

3、网友ilean
：
马斯克好算计啊
，
因为就算公开数据库
，
严加监管
，
这事儿还是能无限扯皮
。


4、网友三水RW
：
厂家宣传的时候不要弄那么夸张
，
搞得老百姓信了
，
结果出问题又赖老百姓？