互相甩锅，救不了智能汽车

　　出品虎嗅汽车组
　　作者张博文
　　头图ICPhoto
　　今儿智能汽车圈出了这么一事儿。
　　一小鹏车主，开小鹏P7在国道上开启自动辅助驾驶十几公里后，突遇一辆侧翻在道路上的汽车，没有任何报警和减速，车子径直撞了上去，发现异常后有紧急踩刹车，但汽车没有任何反应。同时根据车主提供行车记录仪显示，撞击前加速度数值有上升现象。
　　按照车主的说法，小鹏汽车售后体验专员称，车辆说明书上有写对静止物体的识别是有比较大的失败的概率的，愿意送一年延保遭到邓先生拒绝。
　　目前双方协商仍未达成一致。
　　显然车主不满意处理结果，就邀请媒体报道了，随着舆论发酵，小鹏官方回复称：
　　关于车主邓先生反映的其在使用ACCLCC（自适应定速巡航车道居中保持功能）时，与前方横停的事故车辆发生碰撞的事故，我司非常重视。对于车辆发生事故深表遗憾，同时对邓先生的身体状况表示关切。
　　经查，3月13日，车主邓先生驾驶小鹏P7于当地高速路段与前方横停的侧翻车辆发生碰撞，事故未导致人伤。事故发生后，通过后台碰撞监测，我司客服人员一时间致电客户询问情况，并给予协助指引。初步判断为车主在使ACCLCC（自适应定速巡航车道居中保持功能）过程中，没有保持对车辆前方环境的观察并及时接管车辆所致。经当地交警部门调查判定后，结论亦符合上述情况。
　　在此，我们需要再次提醒广大驾驶员，使用辅助驾驶系统过程中，需保持对车辆周国环境观察，遵循用户手册中相关功能的使用指引，确保行驶安全。客户体验是小鹏汽车的重中之重，事故发生后，我们己第一时间为邓先生提供了免费代步车。我们还将积极与邓先生沟通后续维修事宜，帮助车主尽快恢复用车。
　　小鹏的回应合理合法。按照目前道路交通安全法的规定，即便启动了任何高级别辅助驾驶，驾驶员依然是责任主体人，所以理论上，不管车主邓先生使用的是什么功能，出现这样的追尾事故，在交警判罚时都应该是邓先生承担没有观察道路交通状况的全部责任。
　　但车主用辅助驾驶时疏于观察，发生事故，这已经不是第一次，也不是最严重的一次。
　　2021年8月14日，一个名为美一好的个人公众号发布讣告称，2021年8月12日下午2时，上善若水投资管理公司创始人、意统天下餐饮管理公司创始人、美一好品牌管理公司创始人林文钦（昵称萌剑客），驾驶蔚来ES8汽车启用自动驾驶功能（NOP领航状态）后，在沈海高速涵江段发生交通事故，不幸逝世，终年31岁。
　　事发后，蔚来品牌部人士回复称，NavigateonPilot（NOP）领航辅助不是自动驾驶，8月12日，林先生驾驶蔚来ES8在智能辅助驾驶状态追尾前车后，事故车辆损毁严重，发动机盖已经完全掀起，A柱损毁，顶棚发生严重挤压变形，车辆左前和驾驶位车门变形严重，两前轮损毁。
　　从网络上流传的现场图来看，这辆ES8先撞上了路边的桩桶，随后高速撞击快车道上的一辆高速公路养护车，巨大的冲击力还导致公路养护车侧翻。
　　当时的蔚来NIOPilot，没办法识别雪糕筒，以及停驻在前方的障碍物，比如动物、人、摩托车等。
　　这两起事故有个共性，车主都认为自己用的是自动驾驶，而厂商们都一口咬定，自己提供的是高级别辅助驾驶。
　　车主与厂商之间，认知与预期的偏差，是事故的罪魁祸首。
　　不管小鹏的高级别辅助驾驶叫NGP，还是蔚来叫NOP，或者是特斯拉叫AP，名字的差异，并不代表各家厂商所提供的功能有多大区别，而几乎目前所有配备高级别辅助驾驶的车型，都有一个共同短板，就是在现有的传感器方案中，都很难识别道路上的静止物体，有一定的安全隐患。
　　本质上，这些厂商所提供的功能，都是L2级辅助驾驶，大多数企业会采用摄像头毫米波雷达的融合方案，提供自适应巡航、车道保持等功能。
　　但融合摄像头数据和毫米波雷达数据最大的障碍在于，毫米波雷达信噪比很低，也就是会有大量的误检测，所以行业惯用的做法是相信视觉，忽略毫米波检测结果。
　　但摄像头感知环境需要用机器学习来训练识别物体。但静态物体类别多，形态也千差万别，没经过样本训练识别不了。例如在之前的训练场景模型里不存在侧翻的货车这个样本，则在自动驾驶过程中遇见侧翻货车就无法实现障碍物感知。
　　对于这事儿，理想汽车CEO李想也曾经说过：目前摄像头毫米波雷达的组合像青蛙的眼睛，对于动态物体判断还好，对于非标准的静态物体几乎无能。视觉在这个层面的进展几乎停滞，哪怕是动态，车辆以外的识别率也低于80，千万别真当自动驾驶来使用。
　　技术短板是行业里每个人心里都格外清楚的，但当辅助驾驶成为智能产品汽车的亮点功能，伴随着一层一层营销和销售人员的精美话术包装，车主们对这些功能的认知，就变成了：我的车很聪明，可以自动驾驶，自己可以开车玩手机了。
　　其实对于不同级别的驾驶辅助功能，我国工信部发布的《汽车驾驶自动化分级》有明确的分级标准，目前，绝对大部分车企的产品，都在2级或者2级以下，也就是说，驾驶员及系统对目标和事件探测与响应。
　　各家车企，比起国标，更愿意给自己的驾驶辅助冠上一个符合自己品牌调性的炫酷名称，突出自家产品独特的智能性。
　　车企们也很明白，为了品牌安全，有义务告知用户车辆的使用风险。于是一些车企会给车主进行辅助驾驶培训，然而所谓的培训，也只不过是在线答题，或者是线下交车时，提供给车主一页功能简介。
　　看起来挺贴心也挺负责的，但这里面，有两个地方不太合理。
　　一个是车主的学习是否有效。我们每个人考驾照时，都经历了理论考试，场地路试和实地路试，驾考的难度也在逐年提高，但几乎所有人都清楚的是，即便是合法合规的严格驾考，也仅仅是让驾驶员知道该怎么开车，而不是把车开好。驾驶员的安全驾驶意识，是需要通过大量的实际道路驾驶经验建立的。
　　开车如此，对于辅助驾驶的操控也是如此。
　　毕竟辅助驾驶不是车机屏幕上的花哨功能，操作不对也无伤大雅，任何一个过度信赖辅助驾驶安全性的操作，都可能酿成大祸。
　　通过简单的线上学习，显然是无法帮助车主更好去认识辅助驾驶的。大量的研究表明，长期记忆来自于不停的重复，但如果一开始车主们的辅助驾驶的认知就是错误的，在长期且频繁的使用过程中，发生事故的概率，也在逐渐叠加。
　　第二个不合理的地方更复杂一些。就是车企是否能把有明显产品短板的功能交付给消费者。传统汽车领域消费者肯定很难接受任何一台配备有发动机短板的车型交付到市场上，而换到了高级别驾驶辅助领域，似乎就变成了，买电动车的车主心智都很成熟，技术推进很复杂，不应该因噎废食，还是应该鼓励技术创新。
　　这看起来，就像厂商们在一边哭惨，一边敛钱。
　　但实际上，技术产生的问题，同样能够用技术手段去解决。解决辅助驾驶安全问题最有效的思路，其实所有人都清楚，要么通过更多的车内传感器去监控驾驶员的注意力，保证驾驶员注意力真正在道路上时，辅助驾驶功能才能正常工作。要么通过更多的车外传感器和更先进的算法，去提高车辆的感知能力，用冗余去降低出错概率。
　　影响这两个措施真正落实的，是智能汽车用OTA功能革命了汽车的软件体验，但汽车百年来所定义的，长硬件研发周期，是无法被所谓智能不智能所革命的，硬件一旦定版，软件更新能做的，无非是戴着硬件的镣铐翻着跟头跳舞，然而无论如何，也跳不出硬件上限的手掌心。
　　但这事儿看起来太传统了，太老了，太不智能了，太不酷了，厂商们不愿意告诉消费者。厂商们还是更愿意告诉消费者，OTA能解决一切问题的简单逻辑。然后在出现事故后，要么格外理性严格遵守法律把责任甩给车主，要么偷偷摸摸修改官网，把宣传自己智能化功能的营销话术，降格处理，体现克制。
　　然而，互相甩锅，解决不了智能汽车的产品短板以及安全硬伤。在强制性规定出来之前，厂商们最应该做的，就是通过切实有效的手段，控制用户预期，降低事故发生概率。
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