輔助駕駛系統目前有一定侷限性。

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關注。

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理想L9在高速公路上開啓了輔助駕駛系統，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，導致後車追尾。涉事車輛爲理想L9 Pro車型。事故發生後，經交警認定，該車主負此次事故的全部責任。

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

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，可實現安全舒適的高速NOA（ 自動輔助導航駕駛），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於5月初隨OTA 5.2推送，實現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）、複雜車位的智能泊車。

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，當時路上沒有任何障礙物，只有一塊廣告牌，上面有一個人準備起跑。車主聯繫了理想汽車，官方表示，該事件是因爲激光雷達把廣告牌上準備起跑的人物，識別成了在路中間的真人，所以才緊急剎停。

當駕駛員開啓輔助駕駛功能後，車輛在前方沒有障礙物或不會與前車發生碰撞的前提下，在高速行駛中突然剎車，也就是車輛AEB（緊急制動功能）自動啓動，這種現象被稱爲“幽靈剎車”。

“幽靈剎車”現象出現的原因是AEB功能出現識別錯誤。

輝羲智能研發人員馬靜表示，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——可以是攝像頭、毫米波雷達、激光雷達，或各種組合——對自車狀態及周圍交通環境實時監控，並分析計算，判定合適的剎車介入時機。

AEB的TP（正確觸發）和FP（錯誤觸發）是一對矛盾，概率上講，TP越大，FP必然也越大。而在實際體驗中，誤觸發的危險不言而喻，隨着AEB的普及，誤觸發導致的驚嚇和傷害已越來越多成爲抱怨焦點。

馬靜認爲，真正做好AEB很難。“需要感知能力強、系統鏈路延時小，光這兩點想要做好都不容易。此外，AEB功能算法本身，也會導致性能天差地別。”

“當前主流的駕駛輔助系統，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，難以區分和天空顏色較爲接近的物體；毫米波雷達的識別精度更高，但對於靜止物體敏感度較低，並且無法準確識別塑料、布料等材質的物體。”一位行業人士在接受第一財經記者採訪時表示。此外，輔助駕駛技術需要進一步提高視覺和感知能力，配備多重安全保障系統，包括傳感器、攝像頭、雷達、激光雷達等，實時感知周圍環境，才能做出正確的決策。並且需要實現線上線下聯動監管，包括監控系統、數據傳輸系統、智能控制系統等，實時監測和反饋車輛狀態和行駛情況，包括車速、方向、路況、氣象等，及時處理突發事件和故障，以確保安全性和穩定性。

自動駕駛功能仍需優化

此前，特斯拉也爆出類似的事故。2023年7月，特斯拉因爲自動駕駛安全問題遭到加州總檢察長辦公室的調查。起因是2022年8月，一位2018款特斯拉Model 3車主向聯邦貿易委員會提出投訴，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軟件花費數千美元，但在實際使用過程中，他感到被特斯拉誤導了。車輛在開啓了自動駕駛功能之後，會在正常行駛途中將路旁的標牌誤認爲是限速或停車標誌，然後猛踩剎車，給車主帶來人身危險以及車輛追尾事故的風險。

有觀點認爲，特斯拉可能採用了純視覺自動駕駛方案，這導致了問題的產生。特斯拉汽車完全依賴攝像頭收集數據，相較於國內車企的混合視覺方案，其數據收集可能不夠全面，尤其是在存在遮擋物的情況下。

“激光雷達形成的圖像叫點雲，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麼，都不會影響在系統裏的呈現，只是一塊方塊而已。”汽車行業分析師劉剛（化名）對記者表示，幾年以前，特斯拉也出現過面對白色橫停的集裝箱貨車，直接撞上的情況，它把白色車廂理解爲晴朗天空下的白雲。不過經過多年的演進，相信特斯拉已經有針對性地做了重點訓練，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，特斯拉成爲其2024年第一季度最大的客戶，貢獻了該公司10%以上的收入。按照財報公佈的數據計算，特斯拉購買了超過210萬美元的激光雷達。

在智能駕駛技術路線上，一直以來，特斯拉堅定視覺方案，而多數車企選擇了激光雷達的技術路線。不過，今年以來，廣汽、華爲紛紛發佈純視覺方案智能駕駛產品。其中，華爲宣佈在智界S7車型上首次採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點在於整體的成本，特斯拉八個攝像頭的硬件成本僅爲200美元左右，而一套激光雷達的成本在3000~10000美元不等。對於多感知器融合方案，必不可少的是激光雷達。儘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，整套自動駕駛系統普遍需要3~5個激光雷達，因此總成本也在3000~10000美元。儘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但可能導致危險的異常情況）可以說是無窮盡的，所以中國車企只有通過大數據訓練，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，我認爲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，但如果遇到沒見過和理解錯誤的場景，它依然會犯錯。”劉剛對記者表示。

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

而出現上述誤判，原因在於車輛配備的DMS（Driver Monitor System）駕駛員監測系統。雖然技術已得到長足的進步，但尚無企業能夠實現完全自動駕駛，即便開啓了高階駕駛輔助功能，駕駛員依舊需要對於車輛運行狀態進行監控。然而有相當一部分用戶，或是被宣傳誤導，或是好奇心驅使急於嚐鮮，將高級駕駛輔助系統當做自動駕駛使用。近兩年來，由於用戶不合理使用駕駛輔助系統，導致事故的新聞也屢見不鮮。

責任編輯：劉萬里 SF014