9月14日，CCTV曝光了特斯拉自动驾驶技术在中国的第一起交通事故，有意思的是，该事故发生于今年一月份，远比号称“全球首撞”的美国Model S撞卡车事故要提前。事件造成了一个残缺的家庭，也为民众敲响了新一轮的警钟：现阶段的自动驾驶，真的不是自动驾驶！

在特斯拉的营销手段和广告中，自动驾驶是其旗下车型的几大卖点之一。无需人为干预，解放驾驶员是特斯拉自动驾驶技术的最大特点，而这也使得该技术成为了购买特斯拉汽车的车主们必选的套件之一。用其车主的话来说，不买自动驾驶，要什么特斯拉呢？

这也就使得特斯拉车主在具备这一功能的情况下大量使用自动驾驶，而大部分开启该功能的驾驶员也放弃了手持方向盘和时刻关注路况的基本驾驶操作。这一切均是建立在对该系统的无条件信任的前提下的。事实证明，这样无条件的信任将会造成相当严重的后果。

在正常的ACC自适应巡航或者自动驾驶状态中，通过网上大量的视频我们可以看出，特斯拉的这套系统完全可以正常的工作，包括识别车辆，行人，以及道路上的标志线等等。对于普通轿车的探测效果十分灵敏，并且能及时的完成自动加速，刹车，跟车等功能。然而将前方的障碍物的形式和摆放位置做出变化，这套系统就像突然“失明”了一样，变得对危险无动于衷。

而特斯拉在中国的这起“全球首撞”，恰恰就是点中了特斯拉这个自动驾驶系统的“死穴”。在前方道路清扫车辆只在车道中露出半个车身而停车的情况下，该系统并没有做出刹车和避让的动作，而是将该工作车视为空气直接以巡航速度追尾，导致驾驶员死亡。

在稍晚一些的另外一起事故中，几乎是与这起高速追尾事故相同的情况，一辆黑色桑塔纳停在最内侧，并占据了半条车道的宽度。开启自动驾驶功能的特斯拉也没有做出避让，而是径直开过去并造成了刮蹭事故，而且令人不解的是，即使造成了碰撞，直到车主主动刹车，自动驾驶技术也丝毫没有减速停车的意思。

这两起事故的特点极其类似，静止车辆都是占据了最内侧的半条车道临时停靠，而自动驾驶技术在这种情况下并不会检测到车辆并及时进行刹车或者避让，也就直接证明了该系统仍然不完善。

从特斯拉自动驾驶技术的合作供应商Mobileye的核心技术来看，特斯拉的自动驾驶功能的“视觉”，主要是由Mobileye系统前端的一颗视觉摄像头提供的。简单来说，与人眼一样，将摄像头看到的画面由计算机实时计算分析，辅以雷达来得出画面中的各个物体的类型，相对速度以及距离等等数据。看似很美好的技术其实还有两处硬伤：对多样性物体识别的能力和外界物理因素。

黑色：短距雷达；红色：长距雷达；黄色：立体摄像机；蓝色：普通摄像头

其中外界物理因素很好理解，在晴天使用时问题不大，但一旦遇有雨雪天气，或者更加糟糕的泥泞环境等等，覆盖在摄像头前方的污渍会让摄像头取景失效，此时的自动驾驶安全性和可靠性将大打折扣。

第二个方面就是对于多样性物体的识别能力和计算能力不足可能导致的安全隐患。在现阶段的特斯拉自动驾驶中，很多车主都已经发现了该系统对安全桩桶的识别能力不足。这并不是因为摄像头没有拍摄到路面的这一状况，而应该是图像识别功能并没有正确的识别出这个物体，所以会将桩桶，或者只占半条车道的车辆视为空气而直接造成事故。

而这仅仅是图像识别系统一方面的不足。在今年年中美国发生的那一起事故中，特斯拉声称是正午时分阳光太强，导致摄像头拍摄到的图像不能被计算系统所正确识别而导致的车祸事故，换句话说，这套自动驾驶系统不仅在系统的图像识别上存在一定的技术问题，在摄像头的识别精度上也亟待提高。

经过了这么多次的事故，想必近日来热炒的“自动驾驶技术”也有了个降温的势头。而公众也确实应该认识到，自动驾驶技术，现阶段来说其实还只是一个中看不中用的“噱头”。

与特斯拉一直极力宣扬的“自动驾驶技术”相似的是，目前世界上绝大多数具备相当实力的传统汽车厂商也在联合高科技企业研发类似的技术。然而它们已经装车的相似系统并不叫做自动驾驶，而是叫做自动辅助驾驶系统：如PSA集团，奔驰，奥迪，沃尔沃等都在研发相关的功能。

与特斯拉自动驾驶采用相似传感器的ADAS系统

比如奥迪正在开发的自动驾驶技术，将未来自动驾驶的发展之路分为了3个不同的阶段，第一是基础的辅助驾驶技术，也就是基于当下技术水平的完善版本，它可以在低速时进行自动跟车，停车，加速等功能，然而还是需要人工来进行干预，并且没有自动选择路线和车道的功能。

第二阶段的自动驾驶技术可以在高速路上进行简单的并线，超车和路线规划等功能。在高速路环境下不需要人工控制。而第三阶段的自动驾驶就是完整版的自动驾驶技术，可以在任何复杂的路段进行自动路线规划，自动并线，跟车等等功能。而以现阶段的技术来说，这样的自动驾驶技术还只是一个愿景。

奥迪的相关自动驾驶负责人曾表示，未来的深度自动驾驶技术需要建立在对大数据的分析基础上。而数据的积累这一过程并不是能一蹴而就的，需要长时间不断的搜集原型车的行车数据来完成。在这一点上，传统的汽车厂商强大的生产线和产品覆盖度能够比新兴企业更好的完成这个任务。

同时，对于传感器系统的软硬件升级也是未来发展自动驾驶技术的一个关键点。更灵敏的传感器硬件可以为系统带来更多细致全面的实时路况数据，而更多的数据又需要更高效的计算芯片来处理，并且这其中还涉及到各种物体的识别算法和相应的车辆应对措施。可以说在自动驾驶技术这一领域，不是一家公司就可以包办所有的从研发到落地的过程。

也就是因为需要不同的领域合作，除了传统车企之外，以往跟汽车毫无关系的高科技互联网企业也加入到了自动驾驶技术的竞争之中。在海外，如谷歌，苹果，英伟达等各个其他领域的龙头企业都在不遗余力的研发相关的技术。在中国，百度，阿里这样的互联网公司也有所插足。

谷歌从7,8年前就开始研发自动驾驶系统和相关的技术，早在2014年他们的原型车就已经上路行驶，我们可以在这辆车上看到硕大的毫米波雷达，繁多的光学摄像头和各式各样的传感器等等。说明它们的研发方向是正确的，并且在技术上并没有太多的瑕疵。

然而近两年来，谷歌在自动驾驶方面所取得的突破越来越少。根据内部人士透露，由于没有普及到消费端的产品，所以谷歌只能从自己员工对自动驾驶原型车的路试数据中获取信息，而不能像特斯拉或者传统车企那样，从用户行车时产生的最真实数据中快速改进其自动驾驶算法。进展缓慢的自动驾驶项目，已经让多位技术人员和高管转投车企的怀抱。很显然，数据在未来的自动驾驶技术中（至少是研发方面）发挥的作用至关重要，即使是谷歌这样的公司也不例外。

在自动驾驶数据分析领域，英伟达是行业中的绝对翘楚之一。这家以研发和制造电脑图形显示芯片的公司又是怎么看这件事的呢？

“与Mobileye相比，他们更注重视觉处理，而我们的重点在于融合来自所有不同传感器的资料。视觉只是众多传感器资料中的一部份。”很显然，这也指出了Mobileye，这家特斯拉自动驾驶相关技术供应商在技术上的部分不足。

Nvidia设计的DRIVE-PX2可以处理来自12个摄像头以及雷达、激光雷达和超声波传感器的输入资料。NVIDIA CEO黄仁勋这样解释：“我们融合了这些资料，使其得以精确地侦测目标物体、进行辨识，以及判断汽车与周围世界的相对位置，然后找到安全行驶的最优路径。”

相比之下，特斯拉（采用Mobileye系统）现阶段是通过一个毫米波雷达，一个高清摄像头以及12个超声波传感器来完成自动驾驶识别，更关键的是，其中发挥最重要作用的，恰恰是这颗独苗摄像头。

12颗与1颗的区别在哪？简单来说，首先，光是处理12个摄像头传来的不同数据就需要车载芯片要拥有12倍于Mobileye芯片的计算能力。其次，光是处理12个摄像头的数据还不够，还要将这12组来源不同的数据进行分析比对，确定每一个物体的具体信息，这个工作量也相当之大。然而带来的结果就是更加可靠，安全的自动驾驶系统。

然而遗憾的是，NVIDIA这套系统尚处于起步阶段，而且售价相当昂贵。这一套自动驾驶系统的售价为10000美元。什么概念？在美国这相当于1/6辆Model S。另一方面，占据大部分自动驾驶市场的Mobileye已经供应给多家整车生产厂商自己的技术，包括特斯拉，大众，沃尔沃，通用等等。

总结：现阶段来说，自动驾驶技术真的还只能叫“自动辅助驾驶技术”，它并不能代替驾驶员在汽车中的重要性。用一颗摄像头和12个探测器来自动驾驶的特斯拉，就相当于一个只有一只眼睛和10个手指头触感的人在路上开车一样，肯定不如拥有两只眼睛的人安全。或许再过几年，当自动驾驶的数据足够多能引起深度学习效应，以及多摄像头的普及可以达到识别99.9%以上物体的时候，那时的自动驾驶才能真的叫不需要驾驶员的自动驾驶。

所以说各位特斯拉车主，在系统确保安全之前，还是用你的双手牢牢握紧方向盘才是。