近日，一輛在高速公路上行駛的理想L9誤將廣告牌識別成真車致追尾一事引發(fā)關(guān)注。

一位湖北襄陽的理想L9車主在社交媒體上稱，自己駕駛未上牌的新車?yán)硐隠9在高速公路上開啟了輔助駕駛系統(tǒng)，車輛在行駛中檢測到高處廣告牌上的小貨車圖片，突然急剎，導(dǎo)致后車追尾。涉事車輛為理想L9 Pro車型。事故發(fā)生后，經(jīng)交警認(rèn)定，該車主負(fù)此次事故的全部責(zé)任。

理想汽車方面表示，對此次事故分析的結(jié)論是，視覺誤檢前方廣告牌上的卡車，導(dǎo)致自車異常減速，輔助駕駛目前確有一定局限性。

5月7日在海南汽車試驗場，車輛在進行動態(tài)測試（無人機照片）。新華社

AEB誤判

官方資料顯示，理想L9 Pro版車型搭載了智能駕駛AD Pro，可實現(xiàn)安全舒適的高速NOA（ 自動輔助導(dǎo)航駕駛），車型配有10個攝像頭、12個超聲波雷達和1個毫米波雷達。今年北京車展期間，理想智能駕駛AD Pro、AD Max平臺能力全面進化。其中，AD Pro 3.0于5月初隨OTA 5.2推送，實現(xiàn)千公里接管級別的高速NOA、支持紅綠燈路口起停的城市LCC（車道居中輔助）、復(fù)雜車位的智能泊車。

去年5月，四川甘孜一車主駕駛理想L7在路上正常行駛，突然車速從80km/h降速到20km/h，直接剎停。該車主表示，當(dāng)時路上沒有任何障礙物，只有一塊廣告牌，上面有一個人準(zhǔn)備起跑。車主聯(lián)系了理想汽車，官方表示，該事件是因為系統(tǒng)把廣告牌上準(zhǔn)備起跑的人物，識別成了在路中間的真人，所以才緊急剎停。

當(dāng)駕駛員開啟輔助駕駛功能后，車輛在前方?jīng)]有障礙物或不會與前車發(fā)生碰撞的前提下，在高速行駛中突然剎車，也就是車輛AEB（緊急制動功能）自動啟動，這種現(xiàn)象被稱為“幽靈剎車”。

“幽靈剎車”現(xiàn)象出現(xiàn)的原因是AEB功能出現(xiàn)識別錯誤。

輝羲智能研發(fā)人員馬靜表示，AEB是目前很多車輛都已配置的一項功能，通過安裝在車上的輔助駕駛系統(tǒng)——可以是攝像頭、毫米波雷達、激光雷達，或各種組合——對自車狀態(tài)及周圍交通環(huán)境實時監(jiān)控，并分析計算，判定合適的剎車介入時機。

AEB的TP（正確觸發(fā)）和FP（錯誤觸發(fā)）是一對矛盾，概率上講，TP越大，F(xiàn)P必然也越大。而在實際體驗中，誤觸發(fā)的危險不言而喻，隨著AEB的普及，誤觸發(fā)導(dǎo)致的驚嚇和傷害已越來越多成為抱怨焦點。

馬靜認(rèn)為，真正做好AEB很難?！靶枰兄芰?、系統(tǒng)鏈路延時小，光這兩點想要做好都不容易。此外，AEB功能算法本身，也會導(dǎo)致性能天差地別。”

“當(dāng)前主流的駕駛輔助系統(tǒng)，主要使用攝像頭和毫米波來進行感知，但攝像頭識別精確度較低，難以區(qū)分和天空顏色較為接近的物體；毫米波雷達的識別精度更高，但對于靜止物體敏感度較低，并且無法準(zhǔn)確識別塑料、布料等材質(zhì)的物體?！币晃恍袠I(yè)人士在接受第一財經(jīng)記者采訪時表示。此外，輔助駕駛技術(shù)需要進一步提高視覺和感知能力，配備多重安全保障系統(tǒng)，包括傳感器、攝像頭、雷達、激光雷達等，實時感知周圍環(huán)境，才能做出正確的決策。并且需要實現(xiàn)線上線下聯(lián)動監(jiān)管，包括監(jiān)控系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)、智能控制系統(tǒng)等，實時監(jiān)測和反饋車輛狀態(tài)和行駛情況，包括車速、方向、路況、氣象等，及時處理突發(fā)事件和故障，以確保安全性和穩(wěn)定性。

5月8日，汽車在進行自動緊急制動系統(tǒng)測試。新華社

自動駕駛功能仍需優(yōu)化

此前，特斯拉也爆出類似的事故。2023年7月，特斯拉因為自動駕駛安全問題遭到加州總檢察長辦公室的調(diào)查。起因是2022年8月，一位2018款特斯拉Model 3車主向聯(lián)邦貿(mào)易委員會提出投訴，原因是車輛存在“幽靈剎車”問題。該車主表示，自己購買特斯拉FSD軟件花費數(shù)千美元，但在實際使用過程中，他感到被特斯拉誤導(dǎo)了。車輛在開啟了自動駕駛功能之后，會在正常行駛途中將路旁的標(biāo)牌誤認(rèn)為是限速或停車標(biāo)志，然后猛踩剎車，給車主帶來人身危險以及車輛追尾事故的風(fēng)險。

有觀點認(rèn)為，特斯拉可能采用了純視覺自動駕駛方案，這導(dǎo)致了問題的產(chǎn)生。特斯拉汽車完全依賴攝像頭收集數(shù)據(jù)，相較于國內(nèi)車企的混合視覺方案，其數(shù)據(jù)收集可能不夠全面，尤其是在存在遮擋物的情況下。

“激光雷達形成的圖像叫點云，是由千萬個點組成的，它本身看不見圖像，但像一個盲人摸象一樣，能塑造出障礙物的輪廓。所以廣告牌無論畫了什么，都不會影響在系統(tǒng)里的呈現(xiàn)，只是一塊方塊而已。”汽車行業(yè)分析師劉剛（化名）對記者表示，幾年以前，特斯拉也出現(xiàn)過面對白色橫停的集裝箱貨車，直接撞上的情況，它把白色車廂理解為晴朗天空下的白云。不過經(jīng)過多年的演進，相信特斯拉已經(jīng)有針對性地做了重點訓(xùn)練，早已解決這一bug。

值得注意的是，近日美國激光雷達上市公司Luminar在財報中透露，特斯拉成為其2024年第一季度最大的客戶，貢獻了該公司10%以上的收入。按照財報公布的數(shù)據(jù)計算，特斯拉購買了超過210萬美元的激光雷達。

在智能駕駛技術(shù)路線上，一直以來，特斯拉堅定視覺方案，而多數(shù)車企選擇了激光雷達的技術(shù)路線。不過，今年以來，廣汽、華為紛紛發(fā)布純視覺方案智能駕駛產(chǎn)品。其中，華為宣布在智界S7車型上首次采用純視覺自動駕駛方案。

中信證券在一份研報中指出，純視覺方案的最大優(yōu)點在于整體的成本，特斯拉八個攝像頭的硬件成本僅為200美元左右，而一套激光雷達的成本在3000~10000美元不等。對于多感知器融合方案，必不可少的是激光雷達。盡管近幾年來激光雷達的成本不斷降低，但單顆仍在600~2000美元左右，整套自動駕駛系統(tǒng)普遍需要3~5個激光雷達，因此總成本也在3000~10000美元。盡管純視覺方案成本較低，但更多依賴先進的算法支撐。

“Corner cases（在智能駕駛中很少出現(xiàn)但可能導(dǎo)致危險的異常情況）可以說是無窮盡的，所以中國車企只有通過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練，改良算法，才能更好地解決這個問題。同樣我覺得這也說明，激光雷達的不可或缺性。純視覺一定會有缺陷，我認(rèn)為依靠純視覺完成的自動駕駛，是提高了自動駕駛的下限，而不是提高了能力的上限。也就是說日常場景下它可以揮灑自如，但如果遇到?jīng)]見過和理解錯誤的場景，它依然會犯錯?！眲倢τ浾弑硎尽?/p>

值得注意的是，除了極易導(dǎo)致危險的“幽靈剎車”外，近年來關(guān)于輔助駕駛誤判問題不在少數(shù)。此前，一名小鵬汽車車主因眼睛小被系統(tǒng)誤判開車睡覺；汽車KOL常巖亦表示，因為眼睛小觸發(fā)過很多汽車品牌輔助駕駛系統(tǒng)的實時警告。常巖稱，通用汽車的Super Cruise會判定他過度疲勞；嵐圖FREE會在冬天為了讓他別困打開冷風(fēng)；蔚來ET7認(rèn)定他開車疲勞和走神。

而出現(xiàn)上述誤判，原因在于車輛配備的DMS（Driver Monitor System）駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)。雖然技術(shù)已得到長足的進步，但尚無企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)完全自動駕駛，即便開啟了高階駕駛輔助功能，駕駛員依舊需要對于車輛運行狀態(tài)進行監(jiān)控。然而有相當(dāng)一部分用戶，或是被宣傳誤導(dǎo)，或是好奇心驅(qū)使急于嘗鮮，將高級駕駛輔助系統(tǒng)當(dāng)做自動駕駛使用。近兩年來，由于用戶不合理使用駕駛輔助系統(tǒng)，導(dǎo)致事故的新聞也屢見不鮮。

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