近日，美國媒體報(bào)道了人類歷史上第一起無人駕駛的致死事故。美國東部時(shí)間5月7日，一輛特斯拉Model S電動(dòng)汽車在途徑十字路口的時(shí)候，撞上了一輛正在左轉(zhuǎn)的卡車。Model S的前擋風(fēng)玻璃撞進(jìn)了卡車底部，然后又撞到路邊欄桿，駕駛?cè)艘虼怂劳觥?

汽車自動(dòng)駕駛并不是新事務(wù)，很久以前高檔汽車就有定速巡航的功能。而特斯拉則利用最新的技術(shù)，做到了一定程度的自動(dòng)駕駛，汽車可以自動(dòng)變道，自動(dòng)避讓障礙物，自動(dòng)停車。從技術(shù)上看，特斯拉還是依賴于第三方方案，其他廠商并不是不能推，只是更加謹(jǐn)慎。而特斯拉走的更遠(yuǎn)一些。

雖然特斯拉警告用戶在自動(dòng)駕駛狀態(tài)手不能離開方向盤，但是用戶未必那么聽話，這次事故就是人與自動(dòng)駕駛系統(tǒng)共同失效的結(jié)果。特斯拉的自動(dòng)駕駛事實(shí)證明還不夠安全，那么無人駕駛?cè)绾尾拍馨踩兀?

一、特斯拉車禍的原因

無人駕駛汽車的原理其實(shí)不復(fù)雜，我們可以把它視為是一種機(jī)器人。

從原理上來說，無人駕駛系統(tǒng)通過各種傳感器感知路況和周邊情況，然后傳輸?shù)紺PU，CPU根據(jù)人工智能對(duì)情況做判斷，然后通知電傳系統(tǒng)，電傳系統(tǒng)根據(jù)信號(hào)操控機(jī)械裝置，最后機(jī)械裝置操控車輛做各種動(dòng)作。

傳統(tǒng)燃油車的油門、剎車、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了電子化，只要電子信號(hào)就可以控制。特斯拉這種電動(dòng)車只是電機(jī)驅(qū)動(dòng)，連變速箱都沒有，只要控制電機(jī)的扭矩和轉(zhuǎn)速以及方向盤的轉(zhuǎn)向和剎車信號(hào)就可以了。

特斯拉在2014年九月以后出廠的 Model S 車型里，就已經(jīng)裝備上了遠(yuǎn)距離雷達(dá)、前置攝像頭、12個(gè)超聲波傳感器。他的主要技術(shù)來自于Mobileye EyeQ3視覺系統(tǒng)。

這套系統(tǒng)是基于攝像頭對(duì)于圖像的采集來判斷路面情況和交通標(biāo)識(shí)，遠(yuǎn)距離毫米波雷達(dá)提供輔助的信息，而12個(gè)超聲波傳感器位于汽車周邊，主要是針對(duì)汽車變道，停車防止碰撞的。

特斯拉這次出事故，按照官方的說法是“在強(qiáng)烈的日照條件下，駕駛員和自動(dòng)駕駛都未能注意到拖掛車的白色車身，因此未能及時(shí)啟動(dòng)剎車系統(tǒng)。由于拖掛車正在橫穿公路，且車身較高，這一特殊情況導(dǎo)致Model S從掛車底部通過時(shí)，其前擋風(fēng)玻璃與掛車底部發(fā)生撞擊?！庇捎谑鹿受囕v還在，特斯拉能夠提取車輛記錄的信息，所以我們可認(rèn)為在特斯拉沒有說謊的情況下，這個(gè)原因可信。

按照這個(gè)信息，有人做了分析，認(rèn)為問題出在Mobileye EyeQ3對(duì)圖像信息的判斷與遠(yuǎn)距離毫米波雷達(dá)的識(shí)別上面。Mobileye EyeQ3的攝像頭對(duì)于白色車身未能做出障礙物的判斷。

有人猜測是因?yàn)楫?dāng)時(shí)藍(lán)天白云，攝像頭的視覺系統(tǒng)把白色車身判斷為白云了，這個(gè)當(dāng)然只是猜測。我們可以確認(rèn)的是按照特斯拉的說法，Mobileye EyeQ3對(duì)于穿過公路的白色車身判斷錯(cuò)誤，未能識(shí)別出是障礙物。

在車身前方除了攝像頭判定，還有一個(gè)毫米波的遠(yuǎn)程雷達(dá)。這個(gè)雷達(dá)應(yīng)該是可以探測到的。但是這次事故顯然雷達(dá)沒有發(fā)揮作用。

對(duì)此有兩種猜測，一種是雷達(dá)位置太低，而拖車太高，雷達(dá)未能捕捉到障礙物信息；還有一種是因?yàn)橥宪囂?，雷達(dá)判斷錯(cuò)誤，認(rèn)為拖車是道路上方的標(biāo)志牌，從而未做反映。

無論是哪一種，都說明特斯拉的雷達(dá)傳感器對(duì)于路面障礙物的感知是有問題的。

而特斯拉的超聲波傳感器探測距離都很短，對(duì)于高速行駛來說，區(qū)區(qū)幾米的距離根本無法反映。

特斯拉盡管準(zhǔn)備了三種傳感器，但是依然無法阻止事故的發(fā)生。

就是說，如果特斯拉沒說謊的話(事故原因還有無人駕駛軟件故障或者干脆電傳部分失靈)，是傳感器的問題導(dǎo)致了特斯拉的這次事故。

二、誤判可以不發(fā)生

按照特斯拉官方的說法，這次事故是特斯拉所配備三種傳感器失效。而這些傳感器其實(shí)是可以不失效的。

首先，攝像頭方面，特斯拉用的是Mobileye第三代技術(shù)。用了一枚長焦的攝像頭。當(dāng)白色拖掛卡車進(jìn)入視覺區(qū)域內(nèi)的時(shí)候，長焦攝像頭只能看到懸浮在地面上的卡車中部，而無法看見整個(gè)車輛。而漂浮物體檢測對(duì)于機(jī)器視覺來說是一個(gè)比較困難的識(shí)別。

而大面積的純白色沒有紋理，攝像頭很難找到特征點(diǎn)，Mobileye以單目攝像頭進(jìn)行障礙物檢測的技術(shù)雖然牛，但是對(duì)于大面積白色物體的障礙物檢測很難處理，相機(jī)姿態(tài)求解沒有足夠的數(shù)據(jù)輸入，漏檢率非常高。

就是說，特斯拉用的Mobileye第三代技術(shù)，單目長焦攝像頭實(shí)際上在一些特殊情況下是存在檢測失敗的。

而Mobileye第四代技術(shù)已經(jīng)可以支持多個(gè)攝像頭，廣角攝像頭的信息。如果有多個(gè)攝像頭共同采集，或者廣角攝像頭能夠捕捉大卡車的全貌，這些低級(jí)的判斷失誤都不會(huì)發(fā)生。

其次，是雷達(dá)的問題。

特斯拉只用了一個(gè)77G的毫米波雷達(dá)，這個(gè)雷達(dá)安裝的位置又比較低，單個(gè)雷達(dá)的判定誤判很正常。而未來的標(biāo)配會(huì)是五個(gè)毫米波雷達(dá)(一個(gè)77G長距離雷達(dá)，加上4個(gè)短距離雷達(dá))。多個(gè)雷達(dá)共同檢測，誤判的概率就會(huì)少很多。

關(guān)于雷達(dá)問題，還是多說一句。其實(shí)就無人駕駛的發(fā)展階段來看，依靠毫米波雷達(dá)與攝像頭實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)無人駕駛是很難的。因?yàn)楹撩撞ɡ走_(dá)的準(zhǔn)確性不夠，而依靠攝像頭對(duì)人工智能算法和計(jì)算能力要求太高。

目前機(jī)器視覺識(shí)別動(dòng)態(tài)圖像與視頻的識(shí)別率還不是很高，所需要的計(jì)算資源也是超算級(jí)別，遠(yuǎn)不是汽車電子能承受的。所以特斯拉走的路線其實(shí)到不了完全無人駕駛的階段。

真正靠譜是激光雷達(dá)方案，相比毫米波雷達(dá)，激光雷達(dá)精度更高?？梢垣@得極高的角度、距離和速度分辨率。激光雷達(dá)可在300m距離上分辨相距3cm的兩個(gè)目標(biāo)。

激光雷達(dá)也不會(huì)像微波雷達(dá)那樣易受自然界廣泛存在的電磁波影響，有很強(qiáng)的抗干擾能力。激光雷達(dá)的缺點(diǎn)是是惡劣天氣會(huì)有一定影響，成本也比較昂貴。

如果，特斯拉能帶一個(gè)激光雷達(dá)，或者多帶幾個(gè)毫米波雷達(dá)，也不會(huì)有這種低級(jí)的誤判。

至于超聲波傳感器，本來就是近距離探測，這個(gè)不會(huì)有什么太大進(jìn)步。

就是說，傳感器技術(shù)本身是可以避免特斯拉這種事故的，特斯拉的問題是出于成本考慮，攝像頭用得太少，雷達(dá)用的太少而且沒有用激光雷達(dá)，才出現(xiàn)了這種誤判。

三、安全的無人駕駛需要什么？

對(duì)于無人駕駛來說，靠譜的傳感器只是一部分，真正要實(shí)現(xiàn)安全的，可以替代人類的無人駕駛，要做的其實(shí)還有很多。

在傳感器方面，我們剛才已經(jīng)說過不少，而傳感器真正的問題在于要多種傳感器共同作用，互為備份。

譬如攝像頭，僅僅有一個(gè)單目前置的長焦攝像頭是不夠的。前置攝像頭至少要有兩個(gè)形成立體視覺才能準(zhǔn)確的判斷物體和距離。單目靠算法，風(fēng)險(xiǎn)太大。而車是四個(gè)方向的，后置同樣應(yīng)該有兩個(gè)才能準(zhǔn)確判斷后車，左右還有需要各一個(gè)才能形成360度視覺，這就至少需要8個(gè)攝像頭。

同樣，毫米波雷達(dá)未來的標(biāo)配是一長四短五個(gè)雷達(dá)，長距離雷達(dá)的位置還要合適，要能夠盡可能準(zhǔn)確的感知障礙物。

激光雷達(dá)具有360度掃描能力，有一個(gè)就夠了。超聲波傳感器是輔助，車身周圍有幾個(gè)就夠了。

一輛車要配備了足夠多的傳感器，互為備份，出問題的概率才會(huì)小一些，攝像頭機(jī)器視覺不夠準(zhǔn)，還有激光雷達(dá)，激光雷達(dá)惡劣天氣探測距離受限，還有毫米波雷達(dá)補(bǔ)充。多種傳感器互為備份是無人駕駛安全的第一步。此外，要處理多路傳感器提供的信息，還需要強(qiáng)大的計(jì)算能力。

Mobileye的EyeQ4芯片采用了四個(gè)CPU處理器內(nèi)核，每個(gè)內(nèi)核又擁有四個(gè)硬件線程，兩個(gè)多線程處理集群(MPC)內(nèi)核，兩個(gè)可編程宏陣列(PMA)內(nèi)核。所有內(nèi)核都是完全可編程的，并支持不同類型的算法。EyeQ4芯片需要滿足每秒超過2.5萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算的超高強(qiáng)度要求，還要符合車用系統(tǒng)芯片3瓦左右的低能量消耗標(biāo)準(zhǔn)。能以每秒36幀的速度，同時(shí)處理8個(gè)攝像頭的影像信息。

而nVIDIA的“NVIDIA drive px 2”有兩顆Pascal架構(gòu)GPU，共12核心、相當(dāng)于150臺(tái)Macbook Pro的8T Flops運(yùn)算能力，號(hào)稱車上的超級(jí)計(jì)算機(jī)。不過它的功耗達(dá)到了250W，要用水冷對(duì)汽車來說是不算小的負(fù)擔(dān)。

有計(jì)算能力，還得有算法，這一塊原本是難點(diǎn)，靠人窮舉無數(shù)種現(xiàn)實(shí)情況編程處理太難。而近年來深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，讓無人駕駛的算法有大的突破。

人類可以通過大量的實(shí)際道路情況訓(xùn)練計(jì)算機(jī)，讓計(jì)算機(jī)自己學(xué)習(xí)駕駛，應(yīng)對(duì)各種意外。所以谷歌無人汽車才到處跑，百度才和蕪湖政府簽訂協(xié)議專門劃出一塊區(qū)域讓百度試車。

需要說明的是，不同的傳感器解決方案算法是不能互相使用的，特斯拉基于攝像頭的深度學(xué)習(xí)出來的算法無法給激光雷達(dá)用。這也是為什么說谷歌比特斯拉距離無人駕駛更近的原因。

最后，還要有各種輔助大數(shù)據(jù)。無人駕駛的計(jì)算資源有限，不能什么東西都靠實(shí)時(shí)計(jì)算。所以，精確到厘米高精度3D地圖，路況，交通標(biāo)識(shí)等信息數(shù)據(jù)就很重要。實(shí)時(shí)路況，各種信息可以幫助無人駕駛系統(tǒng)把更多的計(jì)算資源放到實(shí)時(shí)路況的處理，保證安全。

此外，還需要相應(yīng)的政策法規(guī)，譬如特斯拉無人駕駛這個(gè)事情原本是要求人手不能離開方向盤，隨時(shí)警惕，特斯拉知道自己的東西幾斤幾兩。而駕駛員偏偏在看哈利波特……。這就需要有法律法規(guī)規(guī)定，無人駕駛在什么情況下可以離開人，什么情況下不行？什么道路上可以開，什么道路上不行。(譬如危險(xiǎn)路段，事故多發(fā)路段)，什么氣候可以，什么氣候不行。無人駕駛系統(tǒng)也應(yīng)該有子系統(tǒng)的失靈警告提升人類，讓人類及時(shí)掌控控制權(quán)。還應(yīng)該有安全系統(tǒng)，在安全得不到保證的路況時(shí)要自動(dòng)安全停車……

從目前的技術(shù)看，無人駕駛距離安全使用還有幾年的時(shí)間，等到技術(shù)成熟以后，也要有一個(gè)政策法規(guī)的磨合。特斯拉的問題是操之過急，在技術(shù)還沒有足夠可靠的時(shí)候就給了用戶太多的自由。無人駕駛未來一定是安全的，但是我們還要做很多。

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