特斯拉绕不开的“幽灵刹车”

想象一个场景。

当你驾车行驶在高速路上，打开了厂家疯狂“安利”给你的辅助驾驶功能，本以为科技的力量会让接下来的路途稍微轻松有趣一些，却没想到时速表在一阵刺耳的摩擦声中数值迅速下跌，安全带向后的巨大拉力把你的皮肤摩的生疼，瞬间的冲击力让你的大脑天旋地转……

以上场景并非出自笔者对电影《速度与激情》系列的片段描写，而是去年10月真实发生在美国高速路的一场刹车事故。

而当类似的事件接二连三出现的时候，乃至随着时间的推移越来越频繁，网友们甚至还为其起了一个颇具“朋克”风格的名字——“幽灵刹车”。

（今年2月，NHTSA针对特斯拉“幽灵刹车”的报告）

近日，美国国家公路安全管理局（NHTSA）宣布将扩大对特斯拉Autopilot高级驾驶辅助系统的调查，覆盖范围涉及2014-2022款车型中的83万辆汽车。整个事件的导火索正是源于特斯拉的“幽灵刹车”事件，在过去的4个月里相比以往激增了上百例。

“纯视觉”造成了“幽灵刹车”？

对“幽灵刹车”相对官方的定义是，当驾驶员开启特斯拉Autopilot辅助驾驶功能以后，车辆在前方没有障碍物或者不会与前车发生碰撞的前提下，特斯拉车辆会进行非必要的紧急刹车，以至于给驾驶员和后车带来巨大的安全隐患。

至于造成这一现象的原因，目前有一种说法是，特斯拉在去年5月份取消了北美市场部分车型上的毫米波雷达，转而真正走向了“纯视觉”路线。

但实际上，早在2020年国内就曾出现过对特斯拉“幽灵刹车”的报道，而那个时候特斯拉在全球范围内都还没有弃用毫米波雷达。

说到此，你可能已经发现，“纯视觉”的技术路线并不是祸根，真正的问题在于毫米波雷达。

（特斯拉集成在前保险杠位置的毫米波雷达）

在当今智能驾驶传感器领域，传统毫米波雷达是一个很尴尬的存在。尽管有着全天候工作的物理特性，但是毫米波雷达在分辨率上和激光雷达有着数量级上的差距，也不像4D毫米波雷达能够测量物体的俯仰信息（及高度），对某些特殊材质物体的测量效果也不是很好。

可以说，毫米波雷达被抛弃的很大一部分原因就在于，特斯拉认为“纯视觉”路线能够更好地解决“幽灵刹车”的问题。

特斯拉AI项目负责人——安德烈·卡帕西，就曾在演讲中描述过一个特斯拉因“摄像头+毫米波雷达”技术路线造成“幽灵刹车”的典型案例：

（节选自安德烈·卡帕西在2021国际计算机视觉与模式识别会议中的演讲片段）

当车辆即将驶入桥下的时候，毫米波雷达已经检测到了“桥”这个静态物体的存在，但是因为没有足够的分辨率，毫米波雷达分不清楚这个物体是桥梁还是汽车。这个时候就需要视觉感知来告诉系统这个静态的物体到底是什么。

但由于关联了毫米波雷达的原因，摄像头在对前方物体各项参数的测量中都没有发挥足够的精度。如果前方恰好有一辆缓慢减速的汽车（但不足以造成刹车），系统就会将视觉系统报告的“减速车辆”和雷达报告的“静态物体”相关联，从而导致了不必要的刹车事件。

简单来说，系统将桥梁认成了静止状态的汽车。

“幽灵刹车”能完全规避吗？

之所以特斯拉在更换“纯视觉”路线以后，“幽灵刹车”的现象不减反增，有业内人士认为是“纯视觉”算法暂时还没有调校到一个非常理想的状态。

事实上，无论是早期特斯拉弃用Mobileye的“黑盒”方案，切换到英伟达的硬件平台自研算法；还是特斯拉最后选择自研FSD芯片，真正走上“纯视觉”的发展道路，这其中每一次硬件平台的切换和传感器布局的改变，对于上层的软件算法来讲都是一次性推到重建的过程。

（特斯拉FSD计算平台）

和Mobileye分道扬镳以后，特斯拉在相当一段时间内都是各大投诉平台上的常客，而遭到用户投诉的原因也很简单：更新后的Autopilot使用体验极差；去年5月份，特斯拉在取消了部分车型的毫米波雷达以后，Autopilot的智能召唤。紧急车道回避等功能也被暂时禁用。

特斯拉只能通过后续不断积累的数据量，通过OTA升级逐渐改善Autopilot的使用体验。

但在业内人士看来，“幽灵刹车”的现象最终还是无法完全规避掉的。

“工程师在调校自动驾驶策略时，始终要进行‘激进策略’和‘保守策略‘的一个平衡，无论是感知、决策、规划、控制哪一方面，只要调校策略偏向于保守时，‘幽灵刹车’的现象就会不可避免地发生。”

目前在国内市场，有关特斯拉“幽灵刹车”现象的投诉可以说是比较少见。一方面原因在于特斯拉现阶段在国内还没有取消毫米波雷达；而另一方面，中国消费者对于Autopilot的使用频率相比欧美市场的用户来说可能也要低一些。

但是，国内市场对特斯拉智能驾驶的另一个问题却更加敏感，及在高速路开启Autopilot后的“刹车失灵”。

（特斯拉在高速上撞上了一辆侧翻的大货车）

总归来讲，因“刹车失灵”导致车辆撞上车道内的路障或者侧翻的大货车，本质上还是智能驾驶系统在摄像头和毫米波雷达搭配使用的过程中出现了问题。

毫米波雷达已经识别到了前方静止的物体，需要等待视觉系统的进一步判断。但因为视觉系统的数据库中没有存放侧翻卡车的数据，不知道前方的障碍物可能会发生碰撞，主系统也就把雷达探测到的物体当做是云彩或者塑料袋忽略掉了，从而导致了事故的发生。

这也并不是特斯拉一家的问题。

今年4月份，就有一辆小鹏P7在开启高速NGP功能的情况下，撞上了一辆侧翻在车道内的事故车辆。然而，目前针对此类问题在技术层面并没有什么更好的解决办法，只能通过手机APP上的测试问卷加强对于车主的安全教育。

智能驾驶技术发展的初衷是为了保护人身安全，可眼下的情况却事与愿违。不仅创造了更多“新品类”的交通事故，还大幅增加了消费者的学习成本。