蔚来事故引发自动驾驶信任危机 | 甲子光年

蔚来汽车L2级辅助驾驶车祸致死事件，将自动驾驶推到了风口浪尖。

8月12日，餐饮创业者林文钦在沈海高速涵江段发生交通事故离世。事故发生时，其驾驶的蔚来ES8汽车处于启用NOP（领航辅助驾驶系统）状态。围绕NOP的安全性引发巨大争议，截至目前，案件还在调查之中。

威马汽车创始人沈晖在微博上关于“为何辅助驾驶普及但事故频发”发表了个人看法：

L2级别辅助驾驶功能，驾驶员功能操作主体，也是责任主体。

L4以上级别自动驾驶功能，车内无人状态下，操作主体是车辆本身，责任主体当归主机厂。

这两条其实算一个科普。美国机动车工程师学会（Society of Automotive Engineers，简称SAE）曾对自动驾驶做了6个分级，包括“驾驶员支持系统（国内一般称为辅助驾驶系统，范围为L0~L2）”和“自动驾驶系统（L3~L5）”，并明确了各个级别自动驾驶的责任主体。去年3月工信部发布《汽车驾驶自动化分级》文件，基本沿用了美国SAE的标准。

但是我们可以从图中看到，L3的责任主体出现了两种颜色：明明被归为“自动驾驶”级别，但当出现系统能力不足时，需要驾驶员接管。

如何界定系统能力不足？实际操作中往往很难厘清边界。这在客观上给车企的营销宣传带来了“操作空间”，比如经常听到的“L2+”、“L2.5”、“L2.9”等等。还有人干脆称，根本就不应该存在“L3”，驾驶员负责的就叫“L2”，机器负责的就叫“L4”。

AutoX创始人肖健雄告诉「甲子光年」，现在行业有一些错误的舆论来混淆概念，比如弄出一个“自动驾驶”，既不是“辅助驾驶”，又不是“无人驾驶”，那什么是“自动驾驶”？

对此，理想汽车CEO李想就在朋友圈呼吁媒体和行业机构统一自动驾驶中文名称的标准，“L2和L3什么的用户听不懂，都是专业话术。建议统一名称：L2=辅助驾驶；L3=自动辅助驾驶；L4=自动驾驶；L5=无人驾驶，一个多余的中文字也不要有，避免夸张的宣传造成用户使用的误解”。

用户对系统的充分信任有可能会酿成大祸。7月8日，在世界人工智能大会上，心直口快的前华为智能驾驶总裁苏箐评价特斯拉近几年的高事故率，“机器进入人类社会和人类共生的时候，机器是一定会造成事故率的，讲难听点就是‘杀人’，只是说我们要把它的事故概率降到尽量低。从概率上来说，这就是一件有可能发生的事。”

由于出现了“杀人”的不当言论，苏箐因言获罪而被免职，但其言论似乎直戳“皇帝的新衣”。

不仅仅是特斯拉，只要车辆有辅助驾驶功能的车企，都不得不面对可能带来的安全风险。这不仅关乎车企自身，也关乎整个行业的发展。

1.自动驾驶真的安全吗？

虽然事故频发，但业内一般认为自动驾驶的“AI司机”依然比人类司机更安全。

去年文远知行创始人兼CEO韩旭作客甲子直播间做过一次分享。其中韩旭提到，美国交通管理局曾把交通事故的原因总结为 4个D打头的英文单词——Drunk（醉驾）、Drug（毒驾）、Drowsy（疲劳驾驶）和Distracted（分心）。

自动驾驶的意义在于，它的驾驶水平可能不会高得像熟练的赛车手，但它能稳定地维持在一定水平，不会出现人为驾驶时疲劳、分心等问题。所以总的来说，自动驾驶比人类自主驾驶更安全。

不过也必须承认，当下的自动驾驶水平远远比不上老练的司机，更像一个新手或者中等熟练程度的司机。更重要的是，自动驾驶当下还存在很多没解决的问题，尤其是10%的长尾问题——经常被称为Corner Case（极端案例）。

以这次蔚来汽车事故为例，蔚来的NIO Pilot（NOP）辅助驾驶系统使用了毫米波雷达+摄像头的组合方案。摄像头对黄色和白色等与天空颜色比较接近的物体识别率比较低，毫米波雷达本身的成像原理是多普勒效应，对移动物体的识别度比较高，对相对静止的物体识别度并不高。

因此，蔚来官方也在NOP的用户手册里明确强调，车辆与前车相对速度大于50公里/小时时，如前车静止或缓行，Pilot存在无法刹车的风险。

图片来自蔚来汽车ES8用户手册

这是一个行业的普遍现象，包括特斯拉在内的所有车企，目前的高阶驾驶辅助系统对于相对静态的障碍物、雪糕筒在内的物体，识别起来都是一个难题。

这意味着，在没有完全解决Corner Case的情况下，自动驾驶就依然需要有驾驶员介入。

然而在现实中，自动驾驶技术被当成核心卖点已经成为车企的重要营销手段。特别是在一线销售过程中，销售往往会夸大车辆的自动驾驶功能。除了蔚来，去年至今国内主流车企都已推出L3级新车。业内多位人士表示，自动驾驶技术已经被车企过度营销。

这也是消费者吐槽的一点：买之前自动驾驶，出事故辅助驾驶。

提到类似的过度宣传，就不得不提特斯拉。今年1月特斯拉CEO马斯克在财报电话会议上表示：“非常有信心在年底前，让特斯拉有超过人类的可靠自动驾驶能力。”而在今年5月，特斯拉的法律顾问就被“打脸”了，他表示特斯拉的自动驾驶仍然处于L2级别，需要人类驾驶员的监督。

2016年1月20日，在京港澳高速河北邯郸路段发生了中国首例、也是全球首例特斯拉自动驾驶致死事故。一辆特斯拉直接撞上一辆正在作业的道路清扫车，司机高雅宁当场身亡。后来经交警认定，司机负主要责任。

后来，其家属以“宣传误导”的名义将特斯拉告上法庭。直到今天，此案件仍未判决。

2.“拿命跑数据”？

围绕安全性引发的自动驾驶路线之争，行业也一直没有定论。

根据Business Insider的报道，2013年，在谷歌的自动驾驶部门被分拆成Waymo之前，该部门正在研发一种自动驾驶系统“Auto Pilot”，并征集了一部分员工进行内部测试。

谷歌告诉参与测试的员工，在车上不能分神，注意力必须放在驾驶上，如果车内的摄像头发现他们没有严格遵守这个规定，就会收回车辆。

但谷歌发现一些员工并没有遵循这些指示，并且有一位员工直接在车上睡着了——他睡着的时候，车辆正以每小时55英里的速度在路上飞奔。

在这件事发生以后，谷歌就彻底关闭了Auto Pilot这个项目，并开始专心研发L4级别的无人驾驶技术。

此后自动驾驶逐渐形成了两类派别：一是以特斯拉为代表的渐进式路线或者量产路线，从低阶的L2做到高阶的L5，这一派以车企为主；另一派则是谷歌旗下Waymo为代表的跨越式路线，从一开始就冲向高阶自动驾驶，目标就是拿掉司机，比如常见的Robotaxi、L4级Robotruck等。

今年，Waymo高管层震动，包括CEO、CFO在内的8名高管先后离开公司。在商业化难以落地的现实下，跨越式路线似乎遇到了一些困难。

但是，渐进式路线一直以来也遭受争议，其中与消费者切身相关的就是“拿命跑数据”。

《纽约杂志》曾报道称，OTTO（被Uber收购的自动驾驶卡车公司）创始人、曾担任谷歌自动驾驶汽车项目负责人之一的莱万多夫斯曾向Uber的工程师们表示：“第一起自动驾驶致死案例不是我们引发的，我有点生气！”不过，莱万多斯基否认了上述说法。

一位基金投资人告诉「甲子光年」：“算法的升级需要数据。如果是在封闭道路测试，永远会有碰不到的Corner Case，也就永远缺乏相关数据；而到了公开道路，长尾事故会采集相关数据，而代价就是人命。”

2018年有一位在北京市区驾驶，因“毫米波雷达无法识别静态障碍物”而致前车追尾的特斯拉车主曾怒斥：你让我们拿命帮你跑数据吗？

正是由于数据的稀缺性，也有自动驾驶公司将渐进式路线和跨越式路线进行了融合，代表企业为Momenta和百度。

以Momenta为例，采取了“两条腿”走路的路线：一是MPilot产品线（可对比蔚来的NIO Pilot），将其卖给车企或Tier 1（一级供应商），提供泊车、高速、城区等场景的自动驾驶功能；二是MSD产品线，通过一套工具链来处理MPilot带来的真实行驶数据，实现L4级自动驾驶。

当然，这条路线也存在一定争议。韩旭在上文提到的直播中表示：“关于L4级路径之争，我坚定认为L3级渐进到L4级这条路是行不通的。L3级别车辆能帮你在高速等特定道路保持行驶，但L3级的车祸是有很多的，并且责任主体是人。通过L3做L4，就像想通过熟练的加减乘除解决需要用微积分才能解决的问题。加减乘除再熟练，如果不去深入思考极限的概念，永远不可能解出球表面面积。”

由此看来，自动驾驶的路线之争还会持续一段时间。

3.法规监管利好第三方服务机构

除了路线之争，监管也是一个难题。

2020年6月，联合国欧洲经济委员会（UNECE）发布了《ALKS车道自动保持系统条例》（ALKS，自动车道保持系统），这是全球范围内第一个针对具备L3 级自动驾驶能力量产车型的国际法规，但中国表示暂时不会应用该法规。

上周，工信部印发了《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》，其中要求：

企业实施在线升级活动前，应当确保汽车产品符合国家法律法规、技术标准及技术规范等相关要求并向工业和信息化部备案，涉及安全、节能、环保、防盗等技术参数变更的应提前向工业和信息化部申报，保证汽车产品生产一致性。未经审批，不得通过在线等软件升级方式新增或更新汽车自动驾驶功能。

这意味着监管部门开始加强对自动驾驶的管理了。不过，如何监管也会考验智慧。自动驾驶是一个新兴技术，技术的发展速度往往领先于法规。AutoX创始人肖健雄告诉「甲子光年」：“如果（监管）制定不科学，问题没解决，还会产生更多问题。”

这不是监管部门第一次针对OTA（Over-the-Air Technology，空中下载技术）出台文件。去年11月和今年6月，国家市场监督管理总局分别发布通知，规定需要对产品进行OTA升级的企业，需要向市场监管总局质量发展局备案。

在此之前，国内对汽车软件发布前的检测机制还是一片空白。这有可能导致车企滥用OTA技术，车辆的升级风险不可控，或者车企利用OTA来混淆车辆因质量缺陷必须的召回。

比如，广汽埃安AION S近日就被曝因未经车主同意实施OTA升级，导致车辆出现充电慢、续航缩水、锁电等一系列问题。今年6月，大量上汽荣威ERX5车主也曾质疑称汽车在OTA升级后遭遇了“锁电”， 造成“产品性能与标定不符”。

本次文件对于车企的具体影响还有待观察。一位认证为小鹏汽车集成工程师的知乎网友表示，小鹏汽车内部已经在紧急制定新一版合规的OTA软件发布流程。

除了企业需要加强相关测试验证和检验检测能力建设之外，这也意味着第三方检测和服务机构会迎来利好。这次《意见》里明确要求确保汽车产品至少满足系统失效识别与安全响应、人机交互、数据记录、过程保障和模拟仿真等测试验证的要求。

其中，仿真测试是一个对自动驾驶非常重要、又相对复杂的点。

与仿真测试对应的是真实路测，轻舟智航市场总监洪泽鑫将仿真测试的优势总结为低成本、灵活性、可扩展性和可衡量性。简单来说，真实路测难以获得的数据，可以通过仿真测试来模拟。

但仿真测试软件在国内刚刚起步。知乎认证为卡尔斯鲁厄理工学院机械工程硕士的网友“厘米”总结，主要有三个难点：

一是如何提供一套各大车企都信服的仿真系统。目前市面上主流的仿真功能测试软件Carmaker，CarSim 事实上自动驾驶测试能力非常弱，很难对自动驾驶系统的性能，尤其是感知层性能做评定。

二是如何对各大车企的技术方案做适配。比如说，对于特斯拉的纯视觉技术方案，和国内之后大规模上车的激光雷达方案。二者的仿真系统传感器模型差别极大，分别适配也有极大的工作量。

三是如何制定一套完善的仿真测试流程。测试场景如何评定？性能边界在何处？这些都没有定义。

不论如何，对于消费者而言，更规范的标准、更高的安全性都是一件好事。

而自动驾驶车辆接连发生的事故，对于自动驾驶的急速发展，可能会踩一脚刹车。

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（张洋 HN080）