上周，一輛正處於 Autopilot 模式下的特斯拉，以 65 英裡（約 104.7 公裡）的時速撞上瞭一輛停在路邊的消防車。但幸運的是，沒有人受傷。
據悉，當時消防車停在瞭左邊的緊急車道和共乘車道（雷鋒網註：Carpool Lane，在美國，該類車道隻允許車內坐有 2 人或以上以及摩托車、巴士、混合動力車或清潔能源車行駛）上，擋住瞭前面的事故現場，一輛加州公路巡邏車停在它的左後側方。
雷鋒網瞭解到，目前，NTSB（美國國傢運輸安全委員會）已經開始調查此事。
NTSB 星期二派出瞭兩名調查人員前往事發地點卡爾弗城（Culver City），而 NHTSA 星期三也承認，他們也派出一個專門的小組來 " 調查車禍事件並總結經驗教訓 "。特斯拉 " 司機 " 聲稱自己當時正在使用 Autopilot 模式，雖然這一說法尚未得到第三方的證實，但這似乎已經引起瞭聯邦機構對此案的註意。
因為特斯拉和當地官員都保持沉默，事故的細節仍然不得而知，很多問題還沒有答案。盡管如此，特斯拉掌握的數據應該可以揭示到底發生瞭什麼。VSI 實驗室創始人兼首席顧問 Phil Magney 表示：" 特斯拉能夠向 NTSB 提供大量的信息，因為他們對這些車進行黑匣子記錄。
眾所周知，每輛特斯拉都有一張存儲所有數據的 SD 卡。隻要媒體零件或 LTE 上的設備沒損壞，特斯拉就可以通過無線方式與汽車連接來訪問這些信息。不過，" 即使你取出瞭 SD 卡，"Magney 說，" 你也無法得到 NTSB 需要的信息。隻有特斯拉能夠獲取到，因為它是高度加密的。"
對於此次事件，專傢們紛紛討論瞭他們心中的疑問和看法，特別是與特斯拉 ADAS 系統相關的問題。
讓我們從我們最不確定的事情開始。
Autopilot
Magney 告訴我們，" 我們實際上並不知道 Autopilot 是否啟動瞭。司機可能會將責任推脫到 Autopilot 上，就像幾個月前明尼蘇達州的那起事故一樣。"（雷鋒網註：去年 7 月，在美國的明尼蘇達州發生瞭一次車禍，司機最初聲稱特斯拉的 Autopilot 應該對此負責，但後來又否認瞭。）
Linley 集團的高級分析師 Mike Demler 提醒我們，Autopilot 實際上是一系列功能。這些功能包括交通感知巡航控制、自動調整方向，和自動變道。" 如果司機啟動瞭自適應巡航控制，我相信一個設計良好的系統，應該能檢測到一輛停在高速車道上的車，但是，特斯拉的車主手冊卻警告說：他們的系統可能無法識別。"
特斯拉的車主手冊是這樣寫的：
警告：交通感知巡航控制無法檢測到所有物體，並且可能無法在停下來的車輛前進行制動或減速，尤其是在駕駛時速超過每小時 80 公裡時並而您前面的汽車駛離瞭您所在的車道，或者是出現在你面前靜止的車輛或物體，自行車或行人。
所以，假設司機開啟瞭自適應巡航，Demler 分析，在探測物體的時候，系統顯然優先使用瞭雷達，而不是攝像頭。他說：" 這是軟件和傳感器融合的問題。"
緊急制動系統是否保護瞭司機？
Magney 想知道自動緊急制動（AEB）是否起瞭作用。他告訴我們：" 在特斯拉的汽車裡，駕駛員是可以可以停用這個功能的！" 由於汽車的行駛速度是每小時 104.7 公裡，撞上一輛消防車的沖擊是非常大的。這種沖擊可能會嚴重傷害到司機。Magney 猜測說："司機之所以能夠幸免於難，很可能是因為 AEB 起瞭作用，減輕瞭車禍後果。"
傳感器是正常工作的嗎？
Magney 說：" 如果事故車輛是一輛較新的 Model S，它將會有一套更復雜的傳感器，主要是照攝像頭和雷達。" 他指出，" 雷達應該在車輛行駛的時候就探測到瞭消防車的。"
不過有一點需要說明。Magney 指出，"雷達對靜止物體有很多濾波功能，因為如果不這樣做的話，就會對在道路兩側停放的車輛、標志等產生大量的誤報。"
攝像機也應該探測出消防車並將其分類為車輛（而不是靜物）。
但還有另一個問題。" 由於消防車的停放方向是斜的，可能攝像頭無法識別出這是一輛大卡車，或者可能攝像機識別出瞭大卡車，但系統沒有意識到它就在這輛特斯拉行駛的道路上，與雷達的情況類似。"Magney 推測到。
Demler 同樣看到瞭這裡潛在的問題。說到雷達，Demler 說，這讓他想起瞭佛羅裡達州的一起死亡事件。" 在那起事故中，軟件隻用雷達來檢測速度的變化。當時拖車在特斯拉系統的視野范圍內是橫著過的，所以特斯拉的軟件認為它是前方固定的道路標志，因此忽略瞭它。
如果卡爾弗城事故中的司機沒有註意，特斯拉前方的汽車又都繞過消防車駛出瞭原車道，Telsa 可能會開始加速！" Demler 又一次引用特斯拉的車主手冊說：當系統探測再也不到您跟隨的車輛時，交通感知巡航控制系統會加速回到設定的速度。
雷達能看到多遠？
當問到失事特斯拉使用的是哪傢公司的雷達時，Magney 說：" 我們不知道是博世的還是大陸（公司）的，因為特斯拉最近將雷達換成瞭大陸的瞭。如果這輛車是較新的 Model S（2017 年或 2018 年產的），那它的雷達可能是大陸的，以前的 Model S 則將會是博世的。" 他補充說，" 這些是 160 米范圍內的中程雷達。根據一些報道，他們轉用的大陸雷達的作用距離更遠，這也是他們轉換的原因。"
Magney 認為，攝像頭和雷達應該一直與 Autopilot 協同合作著。他指出，他們都可能都發現瞭卡車。
但是，問題來瞭。"Autopilot 的行車規劃器（motion planner）並不認為物體是在這輛車行駛的的道路上的。雷達可能已經過濾瞭它，因為它是靜止的，而攝像頭沒能對它所看到的物體進行分類。"Magney 說。
用一句話概括就是：左手不知道右手在做什麼。特斯拉有使用麥克風嗎？
Demler 問瞭些關於麥克風的事。" 在討論攝像頭、激光雷達和雷達時，人們總是忽略瞭另一個關於自動駕駛汽車的重要傳感器 ——麥克風！Demler 認為，谷歌已經在其測試車輛中使用瞭很長時間的麥克風，用以檢測警報。也許消防車沒有響起警報，隻是亮起瞭閃爍的警報燈。" 但攝像頭應該很容易檢測到。"Demler 說。
經驗教訓
" 這起事故的一個教訓是，雖然車上的傳感器可能有良好的感知，它們還必須註意到情況並正確解讀。" 以色列公司 Autotalks 的 CEO Hagai Zyss 說。靜止的物體很容易被誤讀。
Zyss 說：" 但是，如果一輛停下的車能發出警報給一英裡外的其他車輛，那麼，其他車輛的系統就不容易誤讀瞭，因為這輛停下來的車就在反應情況。" 總之，基於 DSRC（專用短程通信技術）的 V2V（車對車）通信技術（對於提高汽車安全性能）可能會有幫助。
當然，V2V、V2I（車輛到基礎設施）都需要網絡效應。社會需要承認技術，而技術必須滲透進市場，人們才能看到效果。
但是，Zyss 告訴我們，一個孤立的解決方案，例如完全依靠車內的傳感器，是有明顯的局限性的。V2V 和 V2I 提供瞭又一重安全保障。"你不需要依靠完全自動駕駛車輛來避免事故，現在用 V2V 就能夠實現。"Zyss 強調。
同時，Magney 指出，" 這起事故說明瞭 L2 + 是很有必要的（雷鋒網註：在上個月的 CES（國際消費電子展）中，Mobileye 提出，在 L2 的基礎上，允許駕駛員能夠短暫地雙手離開方向盤的自動駕駛為 L2+。L2+ 被認為是為將 " 定位裝置 " 應用到 L2 應用的運動）"。
為瞭提供自動駕駛的通用術語，SAE（美國汽車工程師學會）提出瞭從 " 不完全自動 "（0 級）到 " 完全自動化 "（5 級）的六個級別的駕駛自動化。
Magney 解釋說：" 如今我們所說的 L2 比自適應巡航控制加上車道保持還要多一點。但是，當車道線變得難以識別或者前面的車都開遠瞭，依賴跟車和識別車道線的方法就暴露瞭它的問題。
他說：" 通過定位的方法來更好地去理解行車軌跡，L2 系統可以更加安全。" 通用汽車公司已經在他們的系統 Supercruise 上完成瞭這項工作。
他說：" 特斯拉的系統目前隻用攝像頭來完成這個工作，但在我看來，這還不夠好。如果應用高清地圖和定位系統，汽車將會更加智能，並能避免碰撞到出現在行駛道路上的大型物體。"
