小米汽车高速悲剧背后:2月刚完成全量推送“无图端到端”智驾

内容摘要21世纪经济报道记者 赵云帆 上海报道小米SU7汽车事故仍然在持续发酵中。除聚焦车门是否无法打开,车头起火问题外,大量关注的焦点,落在事故中小米SU7的紧急制动(AEB)等主动安全功能是否触发。4月1日晚间,小米汽车官方再次发布一则声明,称

21世纪经济报道记者 赵云帆 上海报道

小米SU7汽车事故仍然在持续发酵中。除聚焦车门是否无法打开,车头起火问题外,大量关注的焦点,落在事故中小米SU7的紧急制动(AEB)等主动安全功能是否触发。

4月1日晚间,小米汽车官方再次发布一则声明,称小米SU7标准版有前向防碰撞辅助功能包括碰撞预警 (FCW) 和紧急制动 (AEB) 两个子功能,作用对象是车辆、行人、二轮车三类目标,其中AEB功能工作速度在 8-135km/h之间。这个功能和行业同配置的AEB功能类似,目前不响应锥桶、水马、石头、动物等障碍物。

简而言之,小米认为当前AEB功能不支持识别事故中的路障,但行业同配置车型亦不支持。

而对此,一位智能驾驶行业人士告诉记者,施工道路一般会在高清地图予以标注,并且指导NOA改道会提醒接管等。如果小米汽车智驾系统给予实时更新的高清地图以一定的权重,有一定概率可避免事故的发生。

根据小米汽车官方信息,公司刚刚于今年二月完成全量推送“小米端到端全场景智能驾驶(HAD)”,表示“端到端引入了用户驾驶数据训练,在‘无图’基础上,轨迹更拟人,通行更高效、驾驶更安全”,并明确HAD覆盖了高速公路、城市快速路等等。

“无图”的代价

在探讨智驾能力与责任的边界时,我们不得不承认,即便是在人为驾驶的情况下,小米SU7此次德上高速事故也有一定的遇险概率。

按照小米的通报,事故发生前车辆处于NOA智能辅助驾驶状态,以116km/h时速持续行驶。事发路段因施工修缮,用路障封闭自车道、改道至逆向车道。

目前,官方警情通报尚未公开。但由于车速过快,且德上高速位于九华山山区附近,夜间照明情况不佳,事故直接原因究竟是车辆在高速NOA撞击路障所致,还是驾驶员接管后不当转向+刹车所致,目前其实没有定论(虽然两种情况下小米可能都难辞其咎)。

那么,为何高速NOA无法识别车道变化?

一位不愿意透露姓名的智驾行业人士告诉记者,这可能与智驾系统不采用高精地图,或者地图在智驾系统的决策权重过低有关。

“如果智驾系统采用了高精地图,至少它会提示前方施工,然后NOA的路线规划也会不同,”该人士表示,但指出在处理改道时,是按照新道路继续NOA,还是减速并要求接管,各家方案可能都有所不同。

不过,受访者也告诉记者,道路施工分为临时施工和计划施工,计划施工一般都会统一在路网进行标记,提示智驾更换路线。但临时施工信息却“不一定”上传。

考虑德上高速地理位置可能引发山体滑坡的风险,临时施工的可能性也很大——然而受访者还是向记者透露,据其了解,此次施工并非临时施工。

记者查阅小米汽车官方订阅号发现,大约在小米SU7刚发布初期,公司宣传其采用了“轻地图”的城市NOA方案。但在去年10月,小米宣布已经大量推送1.40版本智能驾驶,并明确城市NOA功能允许车辆进行施工避让。

然而,在今年3月19日,该订阅号又发文,称今年2月完成了端到端全场景智能驾驶功能开启全量推送,并屡次强调智驾系统“无图”。

“小米的方案是偏感知的,底层肯定没有高精地图,另外一个系统设计是有问题的。”前述人士向记者指出:“其实,车路云是用最低的协同成本实现自动驾驶的方式。”

当然,汽车商家标榜“无图”并非纯粹为了降本。据记者了解,纯视觉方案在决策依据上,一定程度会与更新不及时的高清地图矛盾。而在智驾系统参照权重的选择上,为避免参照数据相互矛盾导致决策困难,也会主动放弃高精地图。

“纯视觉”的边界

那既然选择了“无图”,而重感知,那么小米智驾的感知能力又如何?

回到此次小米事故车辆,从传感配置的角度,SU7标准版Pilot Pro的智驾传感配置为2个前视,3个仰视,4个环视,一个后视摄像头,以及一个前向毫米波雷达(当然还包括12个超声波雷达,但超声波雷达性能不足,在高速智驾决策上几乎没有权重),俗称“9+1”配置。

而这一配置,几乎与特斯拉方案如出一辙。特斯拉HW 4.0系统装备了侧方四个环视摄像头,顶端三个前视摄像头以及尾部一个后视摄像头,包括车头一个前向毫米波雷达,也就是“7+1”配置。

几乎全部依靠摄像头的智驾决策体系,无疑属于所谓的“纯视觉方案”。

那么,特斯拉纯视觉方案的可靠性如何?能否处理意外突发状况?

去年,媒体进行了一次深度报道,对特斯拉在开启FSD时引发的多起伤亡事故进行了曝光与分析。

报道中,特斯拉FSD引发了许多“愚蠢”的事故,如直接冲出丁字路口,追尾警灯闪烁的警车等。而其中一起事故对纯视觉方案的警示尤为典型。

在该事故中,开启自动驾驶的特斯拉,在凌晨三点左右,以约40-50公里/小时的中速,几乎径直撞向了侧翻并横倾在三条车道的卡车底盘,并造成驾驶员的死亡。而值得注意的是,从视频中看,侧翻卡车在尺度上非常巨大,高度接近三米,而路上灯光条件尚可,车速不快,人眼也能快速捕捉并及时反应。

但是,在面对这一在自然人视角尚属简单的应急处理,被标榜超越人类驾驶能力的特斯拉FSD却引发了事故。

媒体援引高校汽车工程专家的提法——上述事件的发生,或许是因为特斯拉无法识别侧翻卡车底盘特征,将其误认是道路或背景,因此未进行任何应急处理。

这也给纯视觉路线带来了一个灵魂拷问:纯视觉智驾不仅需要识车,亦需要识物,不只是路上的行人,宠物,甚至是突然倾倒的货物——更多人们意想不到的非规则物体,都可能成为交通事故的元凶。

从小米汽车回复来看,AEB系统确实无法对锥桶、水马、石头、动物等改道障碍进行反馈。但小米官方坚称“友商”AEB也做不到。

但问题在于,小米SU7标准版的传感器设备数量,与同价位友商中相比近乎于“吝啬”,决策亦完全依赖纯视觉能力,因此单单比拼AEB系统显然说服力不足。

根据懂车帝数据,同价位车型中,如理想L6智驾传感配置与小米SU7几乎相同——但更多包括极氪007、小鹏P7、比亚迪汉EV和海豹改款各配置版本至少配置5个毫米波雷达和1个激光雷达;问界M5/M7,小鹏P7+等车型至少配置3个以上毫米波雷达。

也就是说,比起“友商”,小米SU7标准版在传感器上的安全冗余,远远不够。

“一个合格驾驶员的训练,除了道路交通规则和驾驶技能训练,更多是靠着无形的生活经验累积,获得应对突发状况的能力。这恰恰是生命对人类的馈赠,也是人工智能目前还远远未能企及的境界。我们未来也许可以达到纯视觉的能力,但不应该是通过事故累积来训练智能。”前述智驾上市公司人士向记者表示:“雷军(小米)这次可能没得洗。”

 
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