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特斯拉

特斯拉的自动驾驶之路危机四伏

加普:特斯拉最近宣布了雄心勃勃的自动驾驶机器人出租车计划,但其创始人马斯克打算走的这条路危机四伏。

周一,特斯拉(Tesla)关于其雄心勃勃的自动驾驶机器人出租车计划的发布会,晚了40分钟才开始,因此其直播平台上的投资者有充足的时间观看一部关于特斯拉汽车驾驶乐趣的宣传片。伴随着背景音乐的律动,特斯拉一遍又一遍地在阳光明媚的山丘上快乐地自由奔驰。

当发布会终于开始时,特斯拉创始人兼首席“表演官”埃隆•马斯克(Elon Musk)表现出了类似的匆忙——他希望在明年之前获得监管机构对全自动驾驶汽车的批准,以超过他的竞争对手。他承诺,特斯拉的司机将不用摸方向盘,汽车会自动驾驶,他们可以安全地凝视窗外飞驰而过的风景。

人们总是不知道对马斯克关于自己产品的说法该相信几分。这场发布会有效地分散了人们的注意力,让他们不再紧盯着特斯拉近期的销量下滑以及周三公布的第一季度的糟糕业绩。他坚称,购买除特斯拉以外的任何汽车“从财务角度考虑都是不理智的”,对这话我们可能会将信将疑。

但这一次,哪怕是对特斯拉进展速度再乐观的人,也无法相信他的说法。他认为特斯拉应该忽视竞争对手采用的自动驾驶技术、用视觉识别和机器学习来指导汽车自动驾驶,这给司机带来了风险,对特斯拉本身也是没把握的事情。

马斯克下定决心要证明特斯拉拥有的技术优于它的竞争对手,比如谷歌(Google)母公司Alphabet旗下的自动驾驶汽车子公司Waymo。Waymo和其他公司一直在测试可以在“地理围栏”内区域,按照周围环境的高清三维地图行驶的自动驾驶机器人出租车。它们被设定为不会冒险驶出已测绘的区域。

这些汽车依靠激光雷达(安装在汽车顶部、可以发出激光脉冲的大型扫描仪)在汽车行驶时监测周围环境,并识别其他车辆和行人。如果车辆转弯,它们已经从内置地图中得知了另一边的路况,这样就降低了转弯的难度。

对于马斯克来说,这种方法不够有野心。他希望特斯拉能够不依靠3D地图或激光雷达提供的“拐杖”实现自动驾驶——他坚称“激光雷达太逊了”。相反,特斯拉设计了自己的芯片来处理和分析来自8个摄像头的图像,以及来自12个传感器和1个雷达的数据。

考虑到每一辆特斯拉都必须在驾驶过程中了解这个世界(通过其他特斯拉的数据进行训练),如果这种方式能够成功,将非常了不起。

在谈到特斯拉持续学习的图像识别神经网络(比如学习如何对后面绑了辆自行车的货车进行分类)时,特斯拉人工智能总监安德烈•卡尔帕蒂(Andrej Karpathy)表示:“它们真的是从零开始。它们什么都不知道。”

但这项技术就像滑冰运动员在比赛中尝试完成一套阿克塞尔四周跳动作一样——可能会成功,但为什么要冒险呢?正如卡尔帕蒂指出的那样,“现实世界确实向你抛出很多疯狂的东西”,包括突然变道的汽车和出现在令人意想不到的地方的物体。当高速行驶过程中的一个故障就可能导致致命事故时,99.99%的准确率还不够好。

这不应该阻止全自动驾驶汽车的发展。人类在驾驶汽车时对随机事件的实时反应记录绝谈不上完美,机器人总有一天会比人类驾驶安全得多。但是,像马斯克正在尝试的那样,直接跳到在野外实现高速完全自动驾驶,这太危险了。特斯拉的“自动驾驶”系统过去已经卷入过不止一起致命事故,并因此面临质疑。

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