特斯拉無人駕駛：懸崖邊的豪賭

鳳凰網科技訊 10月11日，據《路透社》報道，科技巨頭特斯拉計劃在今日的北京時間10點發布備受期待的“無人駕駛計程車”，這可能是埃隆·馬斯克十年來未兌現的自動駕駛承諾的一個重要里程碑。

外界普遍預計，特斯拉將展示一款名為“Cybercab”的原型車，而非一輛道路可用的無人駕駛計程車。

然而，說服監管機構和乘客相信該車的安全性可能需要更長的時間。而其主要競爭對手：Alphabet旗下的Waymo，已經在選定的城市擴充套件了無人駕駛計程車車隊。

根據路透社對十多名專注於自動駕駛技術的專家、顧問和學者以及三名前特斯拉自動駕駛工程師的採訪，特斯拉迄今為止走了一條與所有主要的自動駕駛競爭對手不同的技術路徑。這條路徑可能帶來更高的回報，但也給其業務和乘客帶來更高的風險。

特斯拉的策略完全依賴於“計算機視覺”與“端到端機器學習”的結合，前者旨在以人類使用眼睛的方式使用攝像頭，後者可以將影象即時轉化為駕駛決策。

這種技術已經成為特斯拉“全自動駕駛”駕駛輔助功能的基礎，儘管該功能有其名稱，但如果沒有人類駕駛員，是無法安全操作的。馬斯克表示，特斯拉正在使用同樣的方法開發完全自動駕駛的無人駕駛計程車。

特斯拉的競爭對手，包括Waymo、亞馬遜的Zoox、通用汽車的Cruise和眾多中國公司都使用相同的技術，但通常會疊加冗餘系統和感測器，如雷達、鐳射雷達和複雜的對映，以確保安全並獲得監管機構對其無人駕駛車輛的批准。

行業高管、自動駕駛專家和一位特斯拉工程師告訴路透社，特斯拉的戰略更簡單，成本更低，但有兩個關鍵弱點。沒有使用同行使用的分層技術，因此在應對所謂的“極端情況”時會遇到更多困難，即自動駕駛系統及其人類工程師難以預測的罕見駕駛場景。

另一個主要挑戰是，端到端人工智慧技術是一個“黑匣子”，特斯拉工程師表示，這使得在它失控並導致事故時，幾乎不可能“看到”出了什麼問題。

特斯拉沒有回應關於其技術的評論請求。

英偉達創始人兼執行長黃仁勳在接受採訪時也使用了同樣的“黑匣子”話術來描述端到端技術的弱點。

英偉達是世界領先的人工智慧計算晶片生產商，也在其正在開發和計劃出售給汽車製造商的自動駕駛系統中使用端到端技術。但黃仁勳告訴路透社，英偉達將這種方法與更傳統的計算系統和額外的感測器（如雷達和鐳射雷達）相結合。

黃仁勳表示，端到端技術通常（但並非總是）能做出最佳駕駛決策，這就是英偉達 採取更保守方法的原因。“我們必須一步步構建未來，”他說。“我們不能直接走向未來。這太不安全了。”

資料驅動

目前，與無人駕駛計程車競爭對手不同，特斯拉僅在其“Autopilot”和“Full Self-Driving”功能中提供半自動解決方案。這些系統的命名和營銷引發了調查和訴訟，質疑特斯拉是否透過誇大其車輛的自動駕駛能力而將駕駛員置於危險之中。

美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）在4月釋出的一項調查發現，自2018年1月至2023年8月，在配備Autopilot或FSD的特斯拉車輛中發生了542起碰撞，其中包括14起導致死亡的碰撞。

然而，將Autopilot和FSD投入高銷量車型，確實為特斯拉提供了明顯的競爭優勢：數百萬輛汽車上的攝像頭收集的海量資料，可以進行分析並用於開發自動駕駛技術。

兩名前特斯拉工程師表示，與Waymo等競爭對手相對較小的車隊相比，其技術的相對低成本使資料收集規模巨大。其中一位工程師表示，特斯拉的高解析度攝像頭成本遠低於鐳射雷達，最終可能允許汽車製造商生產客戶能夠負擔得起的完全自動駕駛汽車。

鐳射雷達使用鐳射來生成車輛周圍環境的三維影象，以便在避開障礙物時導航。

今年夏天，馬斯克向分析師和投資者誇耀特斯拉取得了“指數級”的進步，並預測特斯拉可能在“今年年底”實現無人監督的駕駛，並補充說，如果明年不能做到這一點，他會“感到震驚”。

前無人駕駛汽車工程師和英偉達、Cruise和Zoox軟體開發主管薩沙·奧斯托吉克（Sasha Ostojic）表示，他認為特斯拉至少需要“三年以上”的時間才能達到Waymo今天實現的自動駕駛水平。奧斯托吉克現在為一家位於帕洛阿爾託的風險投資公司Playground Global提供技術投資諮詢。

他說：“我並不認為特斯拉會按照埃隆·馬斯克承諾的時間表，實現真正的‘眼睛不用看，大腦不用動’的自動駕駛。”

錯誤率和邊緣案例

特斯拉曾經也涉足多種自動駕駛技術，但它於2021年和2022年開始從其車輛中移除雷達，到去年取消了旨在用聲波檢測物體的超聲波感測器。

專家表示，該公司僅依靠人工智慧驅動的計算機視覺，面臨著消除一個微小但不可接受的錯誤率的挑戰，如果不加以檢查，沒有人類駕駛員，可能會導致受傷和死亡。

喬治·梅森大學機器人和人工智慧教授、NHTSA前顧問米西·卡明斯（Missy Cummings）引用了幾項研究，這些研究表明計算機視覺非常準確，但仍然無法識別大約3%的時間的物件。

“如果它看不到行人橫過馬路或走在人行道上怎麼辦？”她問道。

Waymo的前執行長約翰·克拉夫奇克（John Krafcik）告訴路透社，該公司使用包括雷達和鐳射雷達在內的額外感測器，使其在感知物體方面“位元斯拉強大幾個數量級”。它的技術在出現問題時也更加透明：端到端機器學習系統無法精確定位危險故障“可能是對一家重視安全的公司來說難以解決的問題”，克拉夫奇克說。

他表示“如果你的一輛車發生了嚴重的事故，你就應該能夠解釋為什麼會發生這樣的事故。”

Waymo沒有發表評論。

這位前特斯拉工程師稱其技術為“黑匣子”，他表示，特斯拉的系統如何做出駕駛決策從來都不清楚。這讓我們很難判斷特斯拉是否接近生產出安全、完全自動駕駛的汽車，如果是，又有多接近。這位工程師稱，無論分析多少資料，人工智慧系統或其人類工程師都“不可能”預測到每一個“極端情況”。

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