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此時的蔚來 與五年前的特斯拉時空交疊

來源:國際商報 時間:2021-08-20 14:58:59

此時的蔚來,與五年前的特斯拉時空交疊。

8月12日,在蔚來汽車發(fā)布營收增長,減虧的第二季度財報同一日,一位蔚來車主發(fā)生交通事故身亡。14日這位車主的訃告中強調了“(車主)駕駛蔚來ES8汽車啟用自動駕駛功能(NOP領航狀態(tài))后(發(fā)生事故)”。如果最后官方確認車禍時車輛完全由NOP駕駛,ES8全責且未發(fā)生質量問題的話,則該事故或將成為蔚來首個領航輔助功能致死案例。

無巧不成書。美國國家公路交通安全管理局NHTSA在16日表示,對特斯拉的Autopilot系統(tǒng)啟動正式調查。2016年3月,一輛特斯拉Model S在激活Autopilot系統(tǒng)狀態(tài)下,撞上了一輛白色卡車致車主死亡,被認為是特斯拉首個Autopilot系統(tǒng)致死事故。

時隔五年,智能汽車在銷量猛增的同時,仍面臨著相同的困境。

NOP只是輔助功能

“蔚來NOP不是自動駕駛,僅為領航輔助功能!”訃告一出,蔚來第一時間向媒體回應道。

8月18日,一份數百位蔚來車主的聯合聲明更是出現在網絡上,表示蔚來官方反復強調過NP/NOP是輔助駕駛功能,且車輛具有車主注意力監(jiān)測手段,車主也是知曉法規(guī)的有證駕駛員。

但500位車主能否代表蔚來超過十萬的用戶行為?

2016年的致死事故發(fā)生時,特斯拉也正好剛剛邁過了累積10萬輛的銷量門檻。美國國家運輸安全委員會(NTSB)報告對該事故的報告顯示,車輛在37分鐘內以119公里的時速行駛,駕駛員雙手在方向盤上僅25秒。事故發(fā)生前,車輛發(fā)出了多次音頻和視覺警告。事故后,特斯拉升級了Autopilot系統(tǒng),以更好地識別卡車等障礙物。

問題并未就此停止。NHTSA的數據顯示,2016年6月以來,其調查了31起設計半自動駕駛輔助系統(tǒng)的事故,25起涉及特斯拉Autopilot,其中10人死亡。有的事故發(fā)生時,駕駛員甚至醉酒在后排睡覺。

特斯拉的Autopilot是否存在缺陷仍需要等待NHTSA的調查結果。但關于加強駕駛員注意力檢測的問題自2016年事故以來便一直被反復提及。

2020年,NTSB在一份報告中表示,特斯拉“對駕駛員參與度的監(jiān)控不力”導致了2018年的一起車禍,一輛ModelX徑直撞上了高速護欄導致駕駛員死亡。

“是時候讓ADAS汽車司機停止假裝他們擁有無人駕駛汽車了。”NTSB主席表示。

特斯拉主要依靠方向盤重力感應來檢測駕駛者的注意力,蔚來還可以通過“智能視覺系統(tǒng)”來監(jiān)測駕駛員的注意力。但諸如“配重環(huán)”,或是用戶戴墨鏡、帽子等多種方式都可繞開監(jiān)測。

手段不足的同時,眾多“自動駕駛功能測試”則從側面影響著公眾認知。馬斯克曾點贊車主的“無人駕駛演示”視頻。蔚來官方APP“NOP”搜索排名第一的文章中,便有駕駛者雙手脫離方向盤的鏡頭。

即使是在中國《汽車駕駛自動化分級》的3級標準下,也只允許駕駛員“可將視線轉移至非駕駛相關的活動”。

誰來測試?

事實上,車企對其駕駛輔助系統(tǒng)的信心比車主要弱。無論是特斯拉的FSD還是蔚來NOP,雖然以數萬元銷售給消費者,但仍是只是測試用的Beta版本。

盡管有仿真訓練、高精地圖甚至車路協同等多種技術手段,但海量的真實駕駛數據仍被認為是推進自動駕駛邁過“萬分之一”場景,真正走向成熟的核心手段。

真實場景下,用戶確實可發(fā)現系統(tǒng)的不足之處。在14號的訃告發(fā)出后,便有用戶在蔚來APP上總結NOP存在:變道太頻繁甚至取消無效;無法識別不同車道限速導致超速;判斷錯誤導致突然減速;退出時緊急減速等問題。

同時,有用戶認為“NOP應該在專用車道專業(yè)人員測試,不應交給車主測試,太危險了”。巧合的是,正是在這條用戶發(fā)言下,有用戶表示NOP可幫助其在疲勞時休息,以“堅持到停車”。

事實上,在1、2、3級部分自動駕駛功能下,風險責任歸為人類的分級規(guī)則基礎上,也未有一家車企公開其ADAS系統(tǒng)經過多少萬公里無事故的量產標準。

在更早應用自動駕駛的航空領域,有著每百萬飛行小時發(fā)生0.2次(北美)或0.3次(中國和歐洲)嚴重事故的適航安全標準。但遺憾的是,在以“自動駕駛”為賣點的智能網聯汽車領域,目前尚無明確的安全標準,而測試版系統(tǒng)則交由用戶進行測試。

好消息是,在NHTSA啟動對特斯拉的調查同期,我國工信部也發(fā)布了《加強智能網聯汽車生產企業(yè)及產品準入管理的意見》,當中提到“壓實企業(yè)主體責任,加強汽車數據安全、網絡安全、軟件升級、功能安全和預期功能安全管理,保證產品質量和生產一致性”。

希望未來智能駕駛的測試,留在預期功能安全的試驗路上,而不再是用戶駕駛的量產車上。

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