成主研|自动驾驶成主研方向，“钢铁侠”马斯克的智能化之梦将如何实现？
_原题为 自动驾驶成主研方向 ， “钢铁侠”马斯克的智能化之梦将如何实现？
7月23日消息 ， 特斯拉在23日凌晨发布了公司截止至2020年6月30日的第二季度财务报表 。 财报发布后 ， 特斯拉CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）召开了财报电话会议 。 在电话会议中 ， 马斯克表示 ， 完全自动驾驶将成为未来一段时间特斯拉主要研究的技术 。
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什么是“完全自动驾驶”？
自动驾驶汽车（Autonomous vehicles）是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车 ， 依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作 ， 让电脑可以在没有任何人类主动的操作下 ， 自动安全地操作机动车辆 。
在自动汽车领域 ， 谷歌是最早的起跑者 。 2010年10月9日 ， 谷歌公司在官方博客中宣布 ， 正在开发自动驾驶汽车 。 2014年12月中下旬 ， 谷歌首度公开自动驾驶原型车成品 ， 同时宣称其可全功能运行 。
虽然继谷歌之后 ， 包括沃尔沃、百度、特斯拉在内的很多公司都宣称已经实现了自动驾驶 ， 但“自动驾驶”一直都是个非常宽泛的概念 。 根据美国高速公路交通安全管理局（NHTSA）和美国汽车工程师学会（SAE）的说明 ， 自动驾驶被分为6个等级：
0级 ， 无自动：驾驶员控制一切 。
1级 ， 驾驶辅助：驾驶员完成大部分功能 ， 少部分由系统自动完成 。
2级 ， 部分自动驾驶：至少有两项自动化功能 ， 比如匀速控制和保持车速 。 但驾驶员需要监控路面情况 ， 确保可以随时控制车辆 。
3级 ， 有条件的自动驾驶：驾驶员仍是必要的 ， 但监视路面环境的力度可适当减弱 。
4级 ， 高度自动驾驶：自动驾驶系统的特定驾驶模式可以完成动态驾驶任务的所有方面 ， 即使在驾驶员出现不当操作时仍可对车辆保持控制 。
5级 ， 完全自动驾驶：车辆自动驾驶系统可以处理所有路况、恶劣天气和突发事件 。 换句话说 ， 到了这个阶段 ， 人类驾驶员的存在已经可有可无了 。
在这套分级标准中 ， 0-2级属于驾驶员占主导的驾驶 ， 而3-5级属于系统占主导的驾驶 。 目前 ， 市面上所有“自动驾驶”车型都还处在2级阶段 ， 各大厂商主要在攻克的则是3级难关 。 要想最终达到4或5级的完全自动驾驶 ， 特斯拉还有很长的路要走 。
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自动驾驶事故频发 ， “钢铁侠”的野望恐难实现
“目前完全自动驾驶产品（Full Self-Driving）是最重要的事情……一旦相关法规允许 ， 将会有数以百万计的车辆性能在一夜之间增长五倍 。 ”埃隆·马斯克在7月23日的财报电话会议中表示 。
【成主研|自动驾驶成主研方向，“钢铁侠”马斯克的智能化之梦将如何实现？】有媒体评论称 ， 埃隆·马斯克经常做出过分夸大的承诺 ， 在自动驾驶领域尤其如此 。 早在2014年 ， 马斯克就表示 ， 特斯拉正在开发一项“全面自动驾驶”技术 ， 希望在五年内应用到汽车上 。 “我认为 ， 从长期来看 ， 所有的特斯拉汽车都将具备自动驾驶能力 。 ”马斯克说 。
不过到了五年后的2019年 ， 特斯拉仍未能达成马斯克此前所宣称的全面自动驾驶 。 相反 ， 自打特斯拉的自动驾驶系统“Autopolit”于2015年10月进入市场后 ， 就不断传出其自动系统失灵而造成车祸的消息 。
2016年1月 ， 河北邯郸市发生了一起车祸 ， 一男子驾驶特斯拉在高速公路行驶 ， 前车躲避障碍物 ， 该男子躲闪不及撞上道路清扫车发生车祸 。 据事故后行程记录仪中的视频分析 ， 事故发生时 ， 特斯拉自动驾驶系统处于“定速”的状态 ， 未能识别躲闪而撞上前车 。 这是全球第一起因自动驾驶系统而导致驾驶员死亡的车祸 ， 它暴露了特斯拉自动驾驶系统识别性能较差的问题 ， 同时也证明 ， 特斯拉自动驾驶技术仍处在起步阶段 。
2019年7月 ， 美国汽车安全中心负责人贾森·莱文称 ， 特斯拉对Autopolit进行的过度宣传是车祸频发的原因之一 。 贾森·莱文表示 ， 特斯拉和马斯克使用很多方式对Autopolit进行了夸大宣传 。 人们看到特斯拉Autopilot系统时往往会认为这辆车可以做到自动驾驶 。 这种情况下 ， 特斯拉并没有做到警告消费者 ， 让客户对自动驾驶功能的期望值过高 ， 造成了车辆在自动驾驶模式下“绝对安全”的假象 。
迫于不断增长的事故率 ， 特斯拉在2019年将“全自动驾驶”改成了“增强型辅助驾驶系统” 。 据一些业内人士预计 ， 完全自动驾驶技术仍有着诸多难点 ， 在未来的20-30年内都不会轻易实现 。
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实现车辆完全自动驾驶需要做到什么？
从特斯拉Autopolit遭遇的种种惊险车祸来看 ， 更强大的传感技术无疑是自动驾驶系统要攻克的第一道难关 。 据以色列汽车技术公司AdaSky发布的一份统计显示 ， 目前的大部分传感器都会受到大雾、阴霾、黑夜和照明的突然变化影响 ， 从而失去判断能力 。 上文中的车祸就是最好的例子 。
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