前几天，一则特斯拉于2022年11月在美国发生的事故现场视频被曝光。根据旧金山海湾大桥的监控录像显示，一辆特斯拉在高速公路隧道中突然右打转向灯后将车停了下来，随后造成8辆汽车连环相撞的事故。
(资料图片仅供参考)
据了解，这起事故共造成9人受伤，其中包括1名两岁儿童，并在2022年美国感恩节（11月24日）当天造成交通中断1个多小时。据美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的一位发言人称，已对这起事故展开调查。
特斯拉当事司机告诉当地警方，这辆特斯拉在事故发生时开启了FSD完全自动驾驶系统，正是该系统意外刹车才导致了事故发生。特斯拉汽车突然刹车的这种现象通常也被称为“幽灵刹车”。
所谓“幽灵刹车”，是指用户在开启驾驶辅助系统时，车辆会在某种不需要刹车的情况下突然出现无征兆的刹车，也就是制动系统意外启动可能导致快速减速的情况。
从不可预测性上来看，教授认为“幽灵刹车”在高速行驶的场景下尤为危险，比驾驶辅助系统常见的偏离车道更加防不胜防。
尽管目前美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）和加州交通部方面暂未确认FSD功能是否被激活，但由于特斯拉采用的是纯视觉自动驾驶技术方案，“幽灵刹车”出现在特斯拉之上的次数并不少见。
讽刺的是，马斯克在2022年特斯拉股东大会上曾透露，“我们正在为AI解决非常重要的问题，让它最终可以拯救数百万生命、预防数千万人在交通事故中受到严重伤害，令自动驾驶比人类驾驶更加安全。”
在教授看来，一套能够确保行车安全的高阶自动驾驶系统，或者说一套成熟的自动驾驶交通体系可以有效降低交通事故发生的概率。
然而，特斯拉FSD距离这一目标还很遥远，它的纯视觉自动驾驶技术方案，甚至很难在高阶自动驾驶领域根治“幽灵刹车”这一顽疾。
说实话，教授本人是一个坚定不移的融合感知自动驾驶方案的拥护者。不可否认，特斯拉的纯视觉自动驾驶技术方案用在当下L2级别的驾驶辅助系统确实绰绰有余，它也确实是L2级别驾驶辅助领域的佼佼者。
然而，教授认为L3级别自动驾驶将会是特斯拉纯视觉自动驾驶技术方案难以突破的瓶颈。
要知道，L3级别是驾驶辅助功能与自动驾驶能力之间的门槛，它对自动驾驶系统的安全性有着极高的要求，绝不会允许特斯拉“幽灵刹车”这样的情况存在。
尽管特斯拉可以通过海量的数据以及优秀的算法完成软件层面的升级迭代，但它过度依赖对光线有着较高要求的摄像头，缺少能够在更加恶劣的环境下工作毫米波雷达、激光雷达等感知探测设备。
例如，教授猜测，特斯拉这起由“幽灵刹车”导致的事故，极有可能是因为它搭载的摄像头无法在短时间内适应隧道内外的光线变化所致。
但凡特斯拉搭载了一个毫米波雷达，它都可以在摄像头失效时为系统提供真实有效的数据作为备份，进而避免出现“幽灵刹车”的情况，也就避免了这次事故的发生。
要知道，毫米波雷达、激光雷达就像是蝙蝠的耳朵，它们能够在眼睛失明时为汽车进行听声辨位。事实上采用融合感知自动驾驶技术方案的车型就可以很显著的降低出现“幽灵刹车”的概率。
高阶自动驾驶就是将人的生命安全托付给汽车，而视觉自动驾驶技术方案的感知范围过于单一，它很难在极端情况下确保行车安全。
教授预测，如果特斯拉依旧坚持采用纯视觉自动驾驶技术方案，那么它将在冲击高阶自动驾驶技术时，因为安全问题而撞上南墙。
最后教授还是要提醒一下广大车主朋友们，包括特斯拉FSD在内，现阶段国内所有的自动驾驶技术仍然处在L2级别，它的功能仅限于辅助司机驾驶汽车。因此，广大车主朋友切不可过度依赖现阶段的驾驶辅助功能。
如果特斯拉坚持采用纯视觉自动驾驶技术方案来做高阶自动驾驶，那么它硬件上的短板在未来还将继续给特斯拉用户带来安全隐患。
教授认为，这不是特斯拉因为纯视觉自动驾驶方案导致的第一次“幽灵刹车”，也绝不会是最后一次。
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