近日，美國媒體報道了人類歷史上第一起無人駕駛的致死事故。美國東部時間5月7日，一輛特斯拉Model S電動汽車在途徑十字路口的時候，撞上了一輛正在左轉的卡車。Model S的前擋風玻璃撞進了卡車底部，然后又撞到路邊欄桿，駕駛人因此死亡。

汽車自動駕駛并不是新事務，很久以前高檔汽車就有定速巡航的功能。而特斯拉則利用最新的技術，做到了一定程度的自動駕駛，汽車可以自動變道，自動避讓障礙物，自動停車。從技術上看，特斯拉還是依賴于第三方方案，其他廠商并不是不能推，只是更加謹慎。而特斯拉走的更遠一些。

雖然特斯拉警告用戶在自動駕駛狀態(tài)手不能離開方向盤，但是用戶未必那么聽話，這次事故就是人與自動駕駛系統(tǒng)共同失效的結果。特斯拉的自動駕駛事實證明還不夠安全，那么無人駕駛如何才能安全呢？

一、特斯拉車禍的原因

無人駕駛汽車的原理其實不復雜，我們可以把它視為是一種機器人。

從原理上來說，無人駕駛系統(tǒng)通過各種傳感器感知路況和周邊情況，然后傳輸?shù)紺PU，CPU根據(jù)人工智能對情況做判斷，然后通知電傳系統(tǒng)，電傳系統(tǒng)根據(jù)信號操控機械裝置，最后機械裝置操控車輛做各種動作。

傳統(tǒng)燃油車的油門、剎車、轉向系統(tǒng)都已經(jīng)實現(xiàn)了電子化，只要電子信號就可以控制。特斯拉這種電動車只是電機驅動，連變速箱都沒有，只要控制電機的扭矩和轉速以及方向盤的轉向和剎車信號就可以了。

特斯拉在2014年九月以后出廠的 Model S 車型里，就已經(jīng)裝備上了遠距離雷達、前置攝像頭、12個超聲波傳感器。他的主要技術來自于Mobileye EyeQ3視覺系統(tǒng)。

這套系統(tǒng)是基于攝像頭對于圖像的采集來判斷路面情況和交通標識，遠距離毫米波雷達提供輔助的信息，而12個超聲波傳感器位于汽車周邊，主要是針對汽車變道，停車防止碰撞的。

特斯拉這次出事故，按照官方的說法是“在強烈的日照條件下，駕駛員和自動駕駛都未能注意到拖掛車的白色車身，因此未能及時啟動剎車系統(tǒng)。由于拖掛車正在橫穿公路，且車身較高，這一特殊情況導致Model S從掛車底部通過時，其前擋風玻璃與掛車底部發(fā)生撞擊。”由于事故車輛還在，特斯拉能夠提取車輛記錄的信息，所以我們可認為在特斯拉沒有說謊的情況下，這個原因可信。

按照這個信息，有人做了分析，認為問題出在Mobileye EyeQ3對圖像信息的判斷與遠距離毫米波雷達的識別上面。Mobileye EyeQ3的攝像頭對于白色車身未能做出障礙物的判斷。

有人猜測是因為當時藍天白云，攝像頭的視覺系統(tǒng)把白色車身判斷為白云了，這個當然只是猜測。我們可以確認的是按照特斯拉的說法，Mobileye EyeQ3對于穿過公路的白色車身判斷錯誤，未能識別出是障礙物。

在車身前方除了攝像頭判定，還有一個毫米波的遠程雷達。這個雷達應該是可以探測到的。但是這次事故顯然雷達沒有發(fā)揮作用。

對此有兩種猜測，一種是雷達位置太低，而拖車太高，雷達未能捕捉到障礙物信息；還有一種是因為拖車太高，雷達判斷錯誤，認為拖車是道路上方的標志牌，從而未做反映。

無論是哪一種，都說明特斯拉的雷達傳感器對于路面障礙物的感知是有問題的。

而特斯拉的超聲波傳感器探測距離都很短，對于高速行駛來說，區(qū)區(qū)幾米的距離根本無法反映。

特斯拉盡管準備了三種傳感器，但是依然無法阻止事故的發(fā)生。

就是說，如果特斯拉沒說謊的話(事故原因還有無人駕駛軟件故障或者干脆電傳部分失靈)，是傳感器的問題導致了特斯拉的這次事故。

二、誤判可以不發(fā)生

按照特斯拉官方的說法，這次事故是特斯拉所配備三種傳感器失效。而這些傳感器其實是可以不失效的。

首先，攝像頭方面，特斯拉用的是Mobileye第三代技術。用了一枚長焦的攝像頭。當白色拖掛卡車進入視覺區(qū)域內的時候，長焦攝像頭只能看到懸浮在地面上的卡車中部，而無法看見整個車輛。而漂浮物體檢測對于機器視覺來說是一個比較困難的識別。

而大面積的純白色沒有紋理，攝像頭很難找到特征點，Mobileye以單目攝像頭進行障礙物檢測的技術雖然牛，但是對于大面積白色物體的障礙物檢測很難處理，相機姿態(tài)求解沒有足夠的數(shù)據(jù)輸入，漏檢率非常高。

就是說，特斯拉用的Mobileye第三代技術，單目長焦攝像頭實際上在一些特殊情況下是存在檢測失敗的。

而Mobileye第四代技術已經(jīng)可以支持多個攝像頭，廣角攝像頭的信息。如果有多個攝像頭共同采集，或者廣角攝像頭能夠捕捉大卡車的全貌，這些低級的判斷失誤都不會發(fā)生。

其次，是雷達的問題。

特斯拉只用了一個77G的毫米波雷達，這個雷達安裝的位置又比較低，單個雷達的判定誤判很正常。而未來的標配會是五個毫米波雷達(一個77G長距離雷達，加上4個短距離雷達)。多個雷達共同檢測，誤判的概率就會少很多。

關于雷達問題，還是多說一句。其實就無人駕駛的發(fā)展階段來看，依靠毫米波雷達與攝像頭實現(xiàn)全自動無人駕駛是很難的。因為毫米波雷達的準確性不夠，而依靠攝像頭對人工智能算法和計算能力要求太高。

目前機器視覺識別動態(tài)圖像與視頻的識別率還不是很高，所需要的計算資源也是超算級別，遠不是汽車電子能承受的。所以特斯拉走的路線其實到不了完全無人駕駛的階段。

真正靠譜是激光雷達方案，相比毫米波雷達，激光雷達精度更高?？梢垣@得極高的角度、距離和速度分辨率。激光雷達可在300m距離上分辨相距3cm的兩個目標。

激光雷達也不會像微波雷達那樣易受自然界廣泛存在的電磁波影響，有很強的抗干擾能力。激光雷達的缺點是是惡劣天氣會有一定影響，成本也比較昂貴。

如果，特斯拉能帶一個激光雷達，或者多帶幾個毫米波雷達，也不會有這種低級的誤判。

至于超聲波傳感器，本來就是近距離探測，這個不會有什么太大進步。

就是說，傳感器技術本身是可以避免特斯拉這種事故的，特斯拉的問題是出于成本考慮，攝像頭用得太少，雷達用的太少而且沒有用激光雷達，才出現(xiàn)了這種誤判。

三、安全的無人駕駛需要什么？

對于無人駕駛來說，靠譜的傳感器只是一部分，真正要實現(xiàn)安全的，可以替代人類的無人駕駛，要做的其實還有很多。

在傳感器方面，我們剛才已經(jīng)說過不少，而傳感器真正的問題在于要多種傳感器共同作用，互為備份。

譬如攝像頭，僅僅有一個單目前置的長焦攝像頭是不夠的。前置攝像頭至少要有兩個形成立體視覺才能準確的判斷物體和距離。單目靠算法，風險太大。而車是四個方向的，后置同樣應該有兩個才能準確判斷后車，左右還有需要各一個才能形成360度視覺，這就至少需要8個攝像頭。

同樣，毫米波雷達未來的標配是一長四短五個雷達，長距離雷達的位置還要合適，要能夠盡可能準確的感知障礙物。

激光雷達具有360度掃描能力，有一個就夠了。超聲波傳感器是輔助，車身周圍有幾個就夠了。

一輛車要配備了足夠多的傳感器，互為備份，出問題的概率才會小一些，攝像頭機器視覺不夠準，還有激光雷達，激光雷達惡劣天氣探測距離受限，還有毫米波雷達補充。多種傳感器互為備份是無人駕駛安全的第一步。此外，要處理多路傳感器提供的信息，還需要強大的計算能力。

Mobileye的EyeQ4芯片采用了四個CPU處理器內核，每個內核又擁有四個硬件線程，兩個多線程處理集群(MPC)內核，兩個可編程宏陣列(PMA)內核。所有內核都是完全可編程的，并支持不同類型的算法。EyeQ4芯片需要滿足每秒超過2.5萬億次浮點運算的超高強度要求，還要符合車用系統(tǒng)芯片3瓦左右的低能量消耗標準。能以每秒36幀的速度，同時處理8個攝像頭的影像信息。

而nVIDIA的“NVIDIA drive px 2”有兩顆Pascal架構GPU，共12核心、相當于150臺Macbook Pro的8T Flops運算能力，號稱車上的超級計算機。不過它的功耗達到了250W，要用水冷對汽車來說是不算小的負擔。

有計算能力，還得有算法，這一塊原本是難點，靠人窮舉無數(shù)種現(xiàn)實情況編程處理太難。而近年來深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展，讓無人駕駛的算法有大的突破。

人類可以通過大量的實際道路情況訓練計算機，讓計算機自己學習駕駛，應對各種意外。所以谷歌無人汽車才到處跑，百度才和蕪湖政府簽訂協(xié)議專門劃出一塊區(qū)域讓百度試車。

需要說明的是，不同的傳感器解決方案算法是不能互相使用的，特斯拉基于攝像頭的深度學習出來的算法無法給激光雷達用。這也是為什么說谷歌比特斯拉距離無人駕駛更近的原因。

最后，還要有各種輔助大數(shù)據(jù)。無人駕駛的計算資源有限，不能什么東西都靠實時計算。所以，精確到厘米高精度3D地圖，路況，交通標識等信息數(shù)據(jù)就很重要。實時路況，各種信息可以幫助無人駕駛系統(tǒng)把更多的計算資源放到實時路況的處理，保證安全。

此外，還需要相應的政策法規(guī)，譬如特斯拉無人駕駛這個事情原本是要求人手不能離開方向盤，隨時警惕，特斯拉知道自己的東西幾斤幾兩。而駕駛員偏偏在看哈利波特……。這就需要有法律法規(guī)規(guī)定，無人駕駛在什么情況下可以離開人，什么情況下不行？什么道路上可以開，什么道路上不行。(譬如危險路段，事故多發(fā)路段)，什么氣候可以，什么氣候不行。無人駕駛系統(tǒng)也應該有子系統(tǒng)的失靈警告提升人類，讓人類及時掌控控制權。還應該有安全系統(tǒng)，在安全得不到保證的路況時要自動安全停車……

從目前的技術看，無人駕駛距離安全使用還有幾年的時間，等到技術成熟以后，也要有一個政策法規(guī)的磨合。特斯拉的問題是操之過急，在技術還沒有足夠可靠的時候就給了用戶太多的自由。無人駕駛未來一定是安全的，但是我們還要做很多。

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