近日，美國國家運輸安全委員會（NTSB）發(fā)布了特斯拉去年上半年一起自動駕駛致死車禍的調(diào)查報告。一時間，這位“敢想敢做”的電動汽車科技大咖又一次站在了輿論的風(fēng)口浪尖。

自動駕駛致死車禍的真相

2016年5月，在佛羅里達(dá)州的威利斯頓附近，前美國海豹特遣隊成員約書亞.布朗(JoshuaBrown)駕駛特斯拉ModelS轎車與一輛卡車相撞，布朗在車禍中不幸喪生。當(dāng)時布朗駕駛的ModelS轎車正處于自動駕駛模式下。

最新的調(diào)查報告顯示，在事故發(fā)生前，布朗的駕車過程為37分鐘。在這一段時間里，他所駕駛的ModelS的自動駕駛系統(tǒng)大部分時間處于開啟狀態(tài)。該系統(tǒng)在這37分鐘內(nèi)曾發(fā)出7次視覺警告，稱系統(tǒng)“沒有(在方向盤上)檢測到駕駛員的手”。在系統(tǒng)的7次視覺警告中，有6次是警告聲發(fā)出后，便回到了“檢測到了(駕駛員的)手”狀態(tài)，但這6次中每一次布朗的手僅僅在方向盤上放了1-3秒。

報告還指出，在事故發(fā)生前，與ModelS發(fā)生碰撞的白色卡車至少在布朗的視野范圍內(nèi)出現(xiàn)了7秒，但系統(tǒng)沒有檢測到布朗踩剎車，甚至連方向盤也沒打，也沒有采取其他任何措施來避免此次車禍的發(fā)生。

在更早之前，另一家外媒BuzzFeed報道稱，美國交通事故安全管理局NTHSA也對該事件進(jìn)行了為期6個月的調(diào)查，結(jié)果認(rèn)定，“特斯拉的Autopilot自動輔助駕駛系統(tǒng)沒有任何安全缺陷，特拉斯也無需召回旗下產(chǎn)品。”

在調(diào)查了里程和安全氣囊數(shù)據(jù)之后，特斯拉能夠通過它的自動駕駛功能Autosteer降低40%的車禍率，Aotosteer是特斯拉Autopilot系統(tǒng)中的車道保持模塊。NHTSA的報告得出結(jié)論：

“目前尚無法確定特斯拉的Autopilot自動輔助駕駛系統(tǒng)存在缺陷，相關(guān)問題的進(jìn)一步檢查是沒有必要的。”

特斯拉的自動駕駛布局歷史

特斯拉在自動駕駛領(lǐng)域占有舉足輕重的地位，這一領(lǐng)先優(yōu)勢或?qū)⑹蛊湓趲啄旰蟪蔀樽詣玉{駛汽車的首選。自從2015年10月特斯拉推出第一代Autopilot系統(tǒng)以來，圍繞著這一系統(tǒng)的話題就從未中斷過。而在去年全球首例自動駕駛致死事件發(fā)生后，自動駕駛這一新興技術(shù)便開始遭受質(zhì)疑。

不僅是輿論，連第一代Autopilot系統(tǒng)的硬件供應(yīng)商Mobileye都認(rèn)為事故的主要責(zé)任在于特斯拉過于激進(jìn)的將尚未成熟的技術(shù)推向市場。然而在接下來的9月和10月，在不到兩個月的時間內(nèi)特斯拉相繼推出了針對第一代Autopilot重大改進(jìn)的V8.0版本OTA以及第二代Autopilot，從中可以看出埃隆.馬斯克在自動駕駛上的決心。

相比于傳統(tǒng)汽車制造商來說，特斯拉無疑在自動駕駛上持有更為激進(jìn)的態(tài)度，而這背后，則體現(xiàn)出特斯拉與眾不同的理念。作為傳統(tǒng)車企，由于每年產(chǎn)銷量動輒數(shù)百萬臺，所以廠商在推廣涉及到行駛安全的新技術(shù)時，會持更為謹(jǐn)慎的態(tài)度，避免激進(jìn)帶來的安全隱患。

可是從特斯拉提交給加州車輛管理局的報告中來看，在第二代Autopilot系統(tǒng)推出的當(dāng)月，特斯拉一共使用了4臺測試車在公共道路上進(jìn)行了測試，而在接下來的11月，也有1臺測試車有測試成績。

特斯拉聘請專家負(fù)責(zé)研究自動駕駛

特斯拉關(guān)于自動駕駛所走的每一步棋都可謂是“大張旗鼓”，雖然一直以來都飽受猜疑，但其關(guān)于自動駕駛的布局卻一刻也沒有停止。

特斯拉已經(jīng)聘請深度學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺專家安德烈·卡帕斯(AndrejKarpathy)在關(guān)鍵的自動駕駛儀部門挑大梁?？ㄅ了勾饲暗闹饕ぷ魇窃贠penAL擔(dān)任研究員，該機(jī)構(gòu)由埃隆·馬斯克資助，是一家專注于人工智能研究的非營利組織?？ㄅ了乖谌斯ぶ悄芟嚓P(guān)領(lǐng)域擁有廣泛的背景，并在斯坦福大學(xué)完成了計算機(jī)視覺博士學(xué)位。

卡帕斯在斯坦福大學(xué)任教期間，還自行創(chuàng)立了一門最受尊敬的深度學(xué)習(xí)課程，他的研究論文集中描述如何建立一個系統(tǒng)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像中識別出多個分散和具體對象，使用自然語言加以標(biāo)注，并報告給用戶。論文中還包括開發(fā)一個反向運行的系統(tǒng)，按照用戶的自然語言（例如白色網(wǎng)球鞋）描述建立模型，并在給定圖像中找到描述對象。

卡帕斯曾就讀于英屬哥倫比亞大學(xué)和多倫多大學(xué)，并在谷歌的DeepMind部門實習(xí)，重點研究深度學(xué)習(xí)功能。他的工作和專長將在自動駕駛方面為特斯拉帶來巨大優(yōu)勢，尤其是在特斯拉視覺(TeslaVision)領(lǐng)域，這是該公司為支持自動駕駛儀和未來自動駕駛計劃而專門建立的計算視覺系統(tǒng)。

擔(dān)任人工智能和自動駕駛視覺總監(jiān)的新角色后，卡帕斯直屬于馬斯克麾下，同時與特斯拉公司的吉姆·凱勒(JimKeller)緊密合作，后者曾領(lǐng)導(dǎo)過特斯拉的自動駕駛儀硬件分部，但現(xiàn)在負(fù)責(zé)對汽車制造商生產(chǎn)具有的自動駕駛輔助功能的硬件和軟件進(jìn)行監(jiān)督。

不得不說，集掌聲與鄙夷于一身的特斯拉并沒有屈服于自動駕駛前進(jìn)道路上的困難，反而是愈挫愈勇，愈挫愈堅。期待特斯拉帶給大眾更多更好的自動駕駛新產(chǎn)品。

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（本文由中國傳動網(wǎng)整理發(fā)布，部分資料來源于新浪科技、汽車之家、鈦媒體）