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停車后自動轉向!特斯拉Robotaxi發生首起碰撞事故,監管部門啟動調查,“純視覺”技術受質疑

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近日,特斯拉在美國得克薩斯州奧斯汀啟動的自動駕駛出租車(Robotaxi)試運營項目曝出首起公開碰撞事故。

科技博主“DirtyTesla”發布的視頻顯示,一輛特斯拉Robotaxi在結束行程后,突然在無控制狀態下自行加速并偏轉方向,擦碰到一輛靜止車輛。

目前,監管機構已要求特斯拉解釋相關操作邏輯與技術細節。

事故雖未造成人員傷亡,但由于其出現在Robotaxi測試期間,正在演變成對特斯拉技術路線,即“純視覺”自動駕駛方案的拷問。

近年來,馬斯克多次否認對激光雷達和毫米波雷達的需求,強調“只靠攝像頭和數據訓練”就能通往L4級別自動駕駛。但從光線不足環境下的識別失效,到試運營過程中頻繁出現的誤判剎車、路線錯誤乃至碰撞,都凸顯出“純視覺”方案在現實場景下的不穩定性。

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特斯拉Robotaxi發生首起碰撞事故,監管部門啟動調查

特斯拉Robotaxi的首起碰撞事故近日被曝光。該項目于6月22日在奧斯汀正式啟動試運營。

據特斯拉FSD用戶、博主“DirtyTesla”描述,當時他乘坐一輛全自動駕駛的Model Y測試車前往一家披薩店,車輛多次嘗試駛入該店停車場失敗后,停在了入口旁。他下車后拍攝的視頻顯示,車輛在無人操作的情況下突然自行轉動方向盤,徑直駛向旁邊停放的一輛豐田凱美瑞輪胎輕微擦碰了對方車門后,特斯拉自動停車并亮起危險警示燈。這條視頻于6月24日發布到網上。目前,特斯拉官方尚未就此作出回應。盡管該起剮蹭未構成嚴重后果,但因其出現在Robotaxi測試期間,且全程由公眾清晰記錄,其象征意義遠大于損失本身。


特斯拉Robotaxi 圖片來源:特斯拉官網

不僅如此,受邀試乘用戶也記錄了多起有關特斯拉Robotaxi的運行異常事件,包括:

一輛Robotaxi在左轉過程中駛入對向車道,逆行長達數秒;

多起“幽靈剎車”事件:車輛無明顯障礙時急停,導致乘客物品灑落;

錯誤識別下客位置,車輛停在車道中央或紅綠燈前強制結束行程;

有測試者在30英里限速區內記錄到Robotaxi以近40英里/時行駛。

對此,特斯拉方面始終未披露運營數據,也未主動公布FSD的接管頻率或具體故障日志。

這種“不解釋、不回應”的態度,正在加劇監管機構與公眾的擔憂。

撞車事故發生后,美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)已經迅速介入。據路透社報道,NHTSA已向特斯拉發出正式的信息要求函要求公司提交事發車輛在碰撞發生時的感知邏輯、控制決策鏈、異常響應機制,以及Robotaxi當前版本系統的整體運行評估框架。

NHTSA表示,他們正在“基于潛在系統性缺陷”的評估框架下進行信息收集,并將決定是否采取進一步監管行動。

“純視覺”技術受質疑,“只靠攝像頭”真的夠嗎?

這起Robotaxi碰撞事故,也將特斯拉長期堅持的“純視覺”自動駕駛技術路線拉到了聚光燈下。

早在2021年,馬斯克在接受媒體采訪時就聲稱:“自動駕駛汽車應當使用與人類司機相同的感知方式駕駛汽車,人依靠眼睛和智力駕駛汽車,自動駕駛汽車也應當這樣。

馬斯克認為,道路和交通規則本身是基于人類視覺設計的,純視覺方案能最貼近人類駕駛習慣,是通向完全自動駕駛的“第一性原理”。他多次批評激光雷達是“錯誤的解決方案”,稱其在復雜道路環境中效率低下,而視覺系統結合生物神經網絡才是最優解。

然而,此次的Robotaxi碰撞事故可謂給了馬斯克一記響亮的耳光,因為涉事車輛在光線不佳、空間狹窄的停車場內未能識別貼近車身的靜止障礙物,也未觸發任何緊急制動或預警行為。

業內專家普遍認為,這正是純視覺感知系統在“近距離、低對比度、弱光環境”下的典型失效場景。有論文指出,弱光條件會嚴重影響視覺傳感器的性能,降低圖像質量和目標檢測性能,并可能導致預期功能安全性問題。

德國漢諾威中型企業應用技術大學汽車經濟學講師弗蘭克·施沃佩在接受媒體采訪時直言不諱地指出:“在我看來,這個項目還不成熟,尤其是它的自動駕駛技術僅基于攝像頭。”他強調,配備激光雷達和雷達傳感器的車輛雖然更貴,但也更安全。

激光雷達(光探測和測距)使用激光創建汽車周圍環境的精確3D地圖,提供一層冗余,即使在攝像頭可能難以應對的環境下也能正常工作,例如黑暗或強光直射。在2024年12月的理想AI Talk對話節目中,理想汽車CEO李想就被問及“特斯拉沒有用激光雷達,你們為什么要用”時,他坦言,保留激光雷達是為了安全。

特斯拉使用8個500萬像素攝像頭作為其系統的主要傳感器,分辨率遠低于蘋果iPhone 16上的4800萬像素系統。這些攝像頭價格低廉,在強光和弱光條件下表現不佳。對此,馬斯克在特斯拉4月22日的電話會議上矢口否認,但特斯拉長期批評者丹·奧多德在測試中發現,FSD在直面陽光時會直接“宕機”。

有業內人士指出,純視覺的核心邏輯是“大模型+大數據”——通過數百萬輛車收集訓練數據,不斷糾偏算法。

卡內基梅隆大學工程學教授拉杰·拉杰庫馬爾 (Raj Rajkumar) 在接受外媒采訪時表示,“要處理攝像頭數據,必須使用AI和機器學習,”拉杰庫馬爾說道。“但幻覺是AI運作方式中不可或缺的一部分,一旦出現幻覺,就會出現錯誤,因此,在很長一段時間內,單純依靠攝像頭的解決方案是不夠的。”

與特斯拉堅守“純視覺”技術路線不同,谷歌旗下的Waymo和亞馬遜旗下的Zoox均采用了“雙管齊下”的策略,旗下車輛配備了全套傳感器,包括攝像頭、雷達,以及最重要的激光雷達。

正如Waymo聯合首席執行官Tekedra Mawakana所說,他們的目標是“取代人類”,這就需要一個視覺“優于人類”的系統,而不僅僅是模仿人類。

一位自動駕駛行業的高管在接受媒體采訪時表示,從當前結果看,特斯拉水平就是Waymo 3年前的水平。

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