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馬斯克取消雷達后果:幽靈剎車激增,車主投訴猛漲3000%,美國監管正式介入

2022-02-23 13:51:33    創事記 微博 作者: 智能車參考   

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  文 | 賈浩楠

  來源:智能車參考

  特斯拉又被監管部門錘了。

  這次是因為近三個月北美特斯拉車主投訴激增,問題集中在幽靈剎車,美國公路交通安全管理局(NHTSA)看不下去了。

  你在路上吃著火鍋唱著歌,車子卻突然一個急剎,差點停在高速中央。

  但是你面前卻一輛車都沒有,可能只是飄過一個塑料袋,也可能是側車道的一輛車投下一片陰影。

  這就是特斯拉一直存在的幽靈剎車問題,但為什么這幾個月數量翻了三倍?

  一切都要從馬斯克決定拿掉車上最后一個雷達說起。

  具體情況

  本周,在收到了特斯拉Model 3和Model Y車主數百條投訴以后,NHTSA開始對特斯拉的“幽靈剎車”問題展開調查。

  過去三個月,車主向 NHTSA 投訴的幽靈剎車問題上升到107起,而前22個月只有34起。

  問題頻繁出現的節點,是去年11月特斯拉在北美召回11000多輛推送了FSD的車輛,原因是FSD存在bug,會錯誤激活AEB,導致幽靈剎車。

  注意,這時在北美交付的Model 3、Model Y,已經是只有攝像頭的版本。

  結果這次召回,官方修bug卻修了個寂寞,幽靈剎車問題現在更嚴重了。

  現在,在youtube上隨便一搜“phantom breaking”,結果基本都是三個月內特斯拉車主們的抱怨…

  NHTSA表示,最新的一波調查涉及416,000輛特斯拉。

  也就是去年5月開始,馬斯克宣布取消最后一個毫末波雷達后在北美交付的所有車輛。

  馬斯克一直對自動駕駛方案中的雷達充滿“歧視”,但之前大多集中在激光雷達上。

  早期自動駕駛研發,都離不開激光雷達。相比算法對圖像數據的漏檢錯檢,激光雷達返回的點云圖至少能在數據層面保證信息真實全面。

  但馬斯克卻說:

“車輛上的雷達方案是極其愚蠢的,任何使用激光雷達方案的人或者企業最后都將失敗,他們大費周章的使用這些昂貴的傳感器本身就是一個麻煩?!?/p>

  所以馬斯克堅決不在特斯拉上用激光雷達,對于其他用了激光雷達的友商,也是極盡嘲諷。

  但馬斯克沒有明說的,是幾年前激光雷達成本居高不下,一個64線激光雷達,成本就要幾十萬,用在乘用車上,顯然超出了大眾消費品的范圍。

  車型賣不上量,數據收集效率就低,馬斯克口中的“完全自動駕駛”遙遙無期。

  所以,無論如何激光雷達都是馬院士的一生之敵。

  對于馬斯克言論的解讀,外界也普遍認為這是一個商人經過精確計算后的“利益相關”發言。

  只不過從去年開始,馬斯克甚至連幾百塊錢的毫米波雷達也不要了,這讓所有爭論從商業層面深入到了技術層面。

  馬斯克的“純視覺信仰”,真的是自動駕駛最終的出路嗎?

  才幾百塊錢,馬斯克為什么不要?

  自動駕駛,從技術方案上看,一直都有兩條路線之爭。

  一種是視覺+雷達的綜合方案,絕大多數中外廠商都走這條路。

  另一種就是特斯拉和馬斯克堅持的純視覺方案。

  最大的不同,是在于圖像數據受外界條件影響較大,惡劣天氣、光照條件都會使圖像目標特征模糊,識別率下降。

  深層原因可能是傳感器本身對光照條件的適用范圍不夠大,也有可能是算法本身的能力不足。

  所以,無論是激光雷達還是毫米波雷達,其作用就是通過雷達回波產生的點云圖,一定程度彌補圖像數據的不足。

  多一層冗余,多一層安全保障,大部分廠家都認可這樣的方案,這也是目前所有RoboTaxi采用的方案。

  但馬斯克認為人類依靠純視覺開車,為啥AI不行?

  多余的雷達會增加車載計算機處理的數據量,對計算能力和多傳感器數據融合,提出新挑戰。

  馬斯克之前不止一次對外分享過理念:盡可能使用少的傳感器,一方面可以降低成本,另一方面能夠減少數據融合和處理的挑戰。

  特斯拉之前的方案中,作為冗余,在車身前端搭載了一個毫米波雷達。

  相比于激光雷達,毫米波雷達算是車領域相對成熟的傳感器了,成本也就幾百塊一個。

  毫米波雷達的原理,是過無線電波的技術,即便在能見度差的情況下也能檢測快速接近的物體,是安全冗余的重要組成之一。

  那為什么要取消?

  馬斯克在恢復推特回復網友提問時,引用了Reddit上一段網友的評論,認為說得很準確。

  大意是,雷達感知確實在特殊天氣下有優勢,不過總體來講,大多數駕駛場景下沒啥用,還會因為增加冗余帶來數據處理的麻煩。

  這就好比你要確定前方有個“屁股”,通過鼻子聞和眼睛看都行,但不必二者都有。

  該帖里還說,視覺的優勢在于靜止物體的識別和檢測,但技術是可以實現對動態距離和不同運動物體的相對速度的確定的。

  這里的“技術”,當然指的就是AI算法,這也是特斯拉研發自動駕駛主要的方向,為了訓練AI,甚至自建超算。

  不過毫米波雷達,目前的應用并非只為極端天氣冗余。

  車道居中、停車輔助等L2能力,實際都需要雷達的能力。

  但特斯拉官方給出的解釋是,在向純攝像頭過渡過程中,這些功能可能會受到影響,但很快特斯拉就會通過OTA軟件系統更新解決。

  馬斯克的觀點,其實也得到了不少學界權威的認可。

  AI視覺領域的大牛、Facebook現任CTO Mike Schroepfer,公開表達了支持。

  Mike在Facebook也側重在視覺方面的工作,包括VR硬件產品等等,他同意多傳感器會讓數據融合變得麻煩。

  特別是兩個傳感器提供的數據還不一致的情況——到底該聽誰的?

  Facebook的CTO同樣認定,人類依靠純視覺來駕駛,所以AI也能。

  他還說,人類的大量事故主要是駕駛時不夠專注,但訓練有素的AI系統,可以避免這個問題。

  不過,Mike的話也處處包含前提:訓練有素的AI系統。

  這也是目前反對馬斯克一派的主要觀點:

特斯拉的FSD,有沒有達到訓練有素的程度?

  去年特斯拉官方在提交給加州車管所的報告中,無論是特斯拉法務還是工程師,都聲稱FSD的實際能力只有L2,遠沒有達到馬斯克宣傳的L5級。

  或者更嚴謹來說,在FSD的beta版V9之前,內部披露的技術能力只有L2。

  而從今年11月開始頻繁出現的幽靈剎車來看,V10版本的FSD,還是遠沒達到讓人放心的水平。

  不久前,智能車參考曾就這個問題詢問了國內某自動駕駛公司負責人。

  作為百度自動駕駛項目元老,又選擇自己創業,他的觀點是:

現階段自動駕駛仍然需要雷達作為冗余,但是也僅僅是輔助作用,最終純視覺方案會一統江湖。

  雷達作為一種冗余傳感器,可以在如今傳感器、算法能力不足的階段提供多一層安全保障。

  馬斯克的路線,他認為沒錯,但走的未免太激進了。

  尤其以特斯拉現在的交付量,買雷達的成本應該不高。

  特斯拉所用的雷達,官方稱探距在160米,雖然沒有明確供應商,但應該整體價格不算高,幾百塊左右。

  一位業內人士說,特斯拉的量,應該拿貨更便宜。

  還有另一位業內人士爆料,300元左右。

  所以從安全角度而言,就算讓車主多花幾百塊,應該也問題不大。

  但馬斯克不顧安全隱患和車主心理承受力,一步到位取消所有雷達,立刻引起了反彈。

  還是暴露出特斯拉自動駕駛,沒有馬斯克自己吹的那么全能。

  中國的特斯拉車主,你們需要擔心嗎?

  國產特斯拉,目前還都保留了車前段的激光雷達。

  另外,FSD的beta測試版,也沒有在中國境內推送。

  所以,美國車主碰到的幽靈剎車激增問題,國內車主暫時不會遇見。

  不過,馬斯克說,純視覺版本的的特斯拉,最終要覆蓋全球所有地區。

  所以中國車主最終也會開上沒有雷達的特斯拉。

  FSD還沒進中國,不代表沒發生幽靈剎車。

  開頭的動圖,就是國內一位特斯拉車主使用Autopilot遭遇幽靈剎車的實況錄像。

  另外,特斯拉純視覺方案的隱患不只于幽靈剎車,問題根源在算法對圖像目標的識別,那么引發的事故就五花八門了。

  比如2016年5月,佛羅里達州一位男子開著 Model S 在 Autopilot 狀態下撞到了一輛正在過馬路中的白色卡車,導致司機死亡。

  事故原因就是系統無法對卡車做出識別…

  還有2020年,臺灣也發生了一起 Model 3 在開啟 Autopilot 模式下徑直撞向一輛側翻卡車的事故。

  不過,安全問題說一千道一萬,還得看馬斯克在不在意這些車禍事故帶來的影響了。

(聲明:本文僅代表作者觀點,不代表新浪網立場。)

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