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公司 2016-7-08 15:44

连遭“挫折”的特斯拉,即将向 Google 偷师

对 Elon Musk 和其旗下的 Tesla 来说,最近的日子都有点难过。起因肯定是那起 Tesla Model S 驾驶员最终死亡的“车祸”。

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图片来自 Teslaowner

而特斯拉似乎打算“悄悄”解决这个问题——根据一个叫做“Tesla Owner”的博客爆料,一辆贴着斯坦福大学标志的 Model S 出现在 Tesla 总部的附近区域,其车顶上方赫然装着一个全向激光测距仪,而且这辆车最终驶入了 Tesla 总部的停车场。

这也许是 Tesla 即将向 Google“偷师”的征兆。当然除了技术,也许更应该学习 Google 谨慎的态度。

从车祸中暴露出来的 Tesla 缺陷

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图片来自 Reuters

爱范儿(微信号:ifanr)之前原创和转载的两篇文章《这个特斯拉骨灰级粉丝,为何会惨死在 Model S 上》、《特斯拉把机枪送给了猴子》中已经对事故进行了一定的介绍和分析。

虽然目前美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)的调查尚未结束,而且时不时还爆出“车祸中丧生的车主在车辆行驶的过程中疑似在使用笔记本”这样的新消息,归根结底暴露的是 Tesla 目前 Autopilot 系统的不足。

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图片来自 Quora

整套系统包括以下部件:

  • 12 个环绕车体的超声波传感器,测量范围 16 英尺(4.9 米);
  • 1 个前向的摄像头;
  • 1 个前向的毫米波雷达;

回到车祸中,为什么这些传感器会全部失效呢?首先我们需要了解的是这些传感器的实际工作原理:

  • 摄像头:拍下车辆前方图像,然后利用处理器根据图像的特征判定哪里是车道、哪里有别的车辆;
  • 毫米波雷达:发射毫米波信号,然后接收回波,利用中间的传播时间计算距离;
  • 超声波雷达:发射超声波信号,然后接收回波,利用中间的传播时间计算距离;

这一套系统中用来感知车辆外部整体情况的只有摄像头,另外两个雷达只具有测量距离的作用。在其摄像头因为集装箱颜色和阳光双重作用“致盲”之后,集装箱下方的空间让剩下的两个雷达失效,最终导致了车主的死亡。

事故之后,就有人提出疑问:“如果我在 Tesla 前面放块玻璃,它会不会撞上去?”如果毫米波雷达和超声波工作正常的话,那它就不会撞上去。但如果你在 Tesla 快开到的时候在它前面放一块两个雷达探测不到的玻璃,你有很大概率可以重现这次事故。

这说明了目前 Tesla 的 Autopilot 系统,在面对极限的条件时存在缺陷。

抄 Google,补全探测系统?

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图片来自 Digitaltrends

作为目前两家最出名的自动驾驶技术开发商中的另一个,Google 无人驾驶汽车虽然没有正式上市,但频密的无人驾驶测试早已成为了最好的证明。并且其自动驾驶技术主要的开发方就来自斯坦福大学。

那么同样是“自动驾驶”技术,Google 跟 Tesla 的区别在哪里呢?这就要提到 Google 无人驾驶汽车经常出现的那个“天线”了。无论是一开始的测试车辆还是最终萌到爆的 Google Car,它们的头顶都有一个柱状物。

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图片来自 Blogspot

而包含在里面的则是一台激光测距仪,它能够借助激光对周围的环境进行高精度的 360 度距离测量。而通过这些测量出来的距离点,Google 就能够判断出这个物体究竟是汽车、自行车还是行人。

然后再利用深度学习来判断道路上每个人的行动,并且给出预测。

之所以会采用激光测距,就是因为其可靠度较高。激光测距仪能够每秒对数百上千个空间点进行测量,同时还能得到与空间点之间绝对的距离数据。无需再通过视频和图像处理去“计算”距离。

当然这种“直接”方法也是有代价的:激光测距仪的成本相当贵,从目前的资料来看,Google 无人汽车上面的激光测距仪大概就要花 70000 美元(约 47 万元)。而 Tesla 最终没有选择激光测距仪的原因也应该是源于此。

完美的自动驾驶时代,需要数据来进行支持

tesla7换一个角度来看,激光测距、摄像头、毫米波、超声波传感器他们的职责其实都是一样的,将真实世界转化为数据,提供给机器进行理解。从这个角度出发,Tesla Model S 之所以会发生这样一起车祸同样也是由于“数据量不足”。

在爱范儿(微信号:ifanr)之前转载的文章《特斯拉把机枪送给了猴子》中,公众号“歪理邪说”的作者霍炬就这样写到:

目前的交通系统是以人类为中心建立的一种高容错度系统。

这一观点在事故中同样适用:虽然集装箱是白色,虽然阳光很强烈,但是集装箱司机并不知道 Tesla 处于自动驾驶状态;而 Tesla 的车主虽然也会感受到刺眼,但是人眼会针对强光条件作出改变,自然也就不会发生事故以及后续的这些事情。

从比较幻想的角度来想,实现自动驾驶时代其实非常简单,只需要把所有汽车装上感应器、电脑和网络,一切按照程序的规则来运行即可。可惜这并不现实,未来相当长的一段时间内必然还是人和电脑司机共存的状态,所以我们只剩下了一个唯一选项:让电脑尽可能地预测人的行为。

但在这一点上无论是 Tesla 还是 Google 都远未达到“完美”,而就此将带有“辅助驾驶”功能的电动车当做“无人驾驶”汽车来宣传最终只会伤害到自动驾驶的未来。

题图来自 Aidreams

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