特斯拉：我该如何躲开那该死的白色卡车？
文 | 张老板
5月的最后一天，五月天在台北市立体育场举办了一场线上演唱会。朋友圈的“五迷”们纷纷打卡，感慨自己青春易逝。
第二天早上，在台湾嘉义县，有一辆特斯拉Model 3或许也曾有过青春。它一边在高速公路上以110km/h的速度飞驰，一边沉浸在前一晚演唱会的氛围中放飞自我，听到了《盛夏光年》的副歌部分，“我不转弯，我不转弯，我不转弯……”
此时，一辆侧翻的白色卡车，横亘在了它的眼前……
Duang！这辆有青春、有想法、热爱音乐的Model 3，一头扎进了卡车的货厢内。所幸货厢里装的是软性物质，42岁的黄姓男车主平安无事走出车外。
事后，黄先生接受采访的时候表示，自己当时开启了Autopilot驾驶辅助，但是当自己发现侧翻卡车再刹车，为时已晚……
Autopilot，香还是香的
毫无疑问，这次Autopilot锅背定了。
它不仅没有远距离识别到侧翻的卡车，甚至在近距离的条件下，连主动刹车都没执行。
其他的“L0级自动驾驶”的汽车，在同等的路况条件下，都看到侧翻卡车，及时刹停并变道，事故车道正后方的车辆并没有因此发生继发性事故。
这锅，Autopilot不背，谁背？
张老板必须先给特斯拉正名：Autopilot其实还是很香的，至少在我盯着它开的时候，它都能乖乖地把车开好。这就很容易给黄先生一种错觉：Autopilot随便开，没事~（甚至某不可描述的网站上，曾经还有过一条很火的、与特斯拉有关的、内容少儿不宜的视频……）
马斯克都说了，我们都开了好几百万英里啦，事故也就那么几起嘛，你开上几百万英里，能保证自己嘛事都没吗？
从概率论的角度来说，我同意。但是当事故以同一种形式反复发生，我们还是要继续深入聊一聊背后的门道。
白色卡车，特斯拉的命门
这已经不是特斯拉第一次撞上白色卡车了。早在2016年，就有一次著名的Autopilot事故——一位Model S车主开启Autopilot后，车辆未识别到横穿马路的一辆白色卡车，直接“尝试”从其下方钻过，导致车主不幸身亡。
网上甚至有白色卡车的车主，特地贴上一个醒目的标签，让特斯拉别撞自己。
四年了，特斯拉根本控制不住自己，一直反复往同一个坑里掉。一位不愿透露姓名的马先生也许会有这样的内心OS：如果能制定自动驾驶法律，我一定首先禁止给车刷白漆。
众所周知，这位马先生坚持认为，用现在的摄像头+雷达的硬件，外加宇宙无敌的FSD双芯片，不断OTA迭代更新，就能达到睡着觉去上班的终极目标。什么激光雷达，都是渣渣！
于是，我们采访了一下当时任职于该Model 3 Autopilot岗位的基层员工——摄像头、毫米波雷达，以及他们的领导——FSD芯片，试图还原当时的情形：
撞击发生前约5s
雷达：报告，前方大约150m发现疑似障碍物
摄像头：报告，一切正常
芯片：收到
1s后
雷达：报告，疑似障碍物在前方大约120m，基本可确认
摄像头：报告，前方啥玩意都没
芯片：雷达，你到底搞清楚没，给我再次确认下
雷达：遵命！
2s后
雷达：报告，我们正在快速接近障碍物，目前离障碍物大约只有80m！
摄像头：报告，前方还是啥玩意都没
芯片沉思片刻……
芯片：雷达，你搞错了
雷达：……
3s后
雷达：紧急情况！报告！
摄像头&芯片：不，你搞错了
雷达：……
4s后
摄像头：报告，路边有个人，好像还在挥手
芯片：收到。等等！好像有哪里不对？？卧槽，GG！！！
作为整套自动驾驶系统的核心，特斯拉自研的FSD芯片确实有着出色的算力，每秒可以处理摄像头传来的2300张图像。但是，机智的张老板做了一个有趣的实验——
首先，找来一张白色大卡车在蓝天白云下行驶的图片，假装是摄像头抓拍到的样子——
然后，打开Photoshop，导入图片，采用快速选择工具，试图把白色卡车的轮廓勾选出来，这是最终的效果——
后面的蓝天白云同时被划入了勾选框。如果我要把白色卡车再从选区中区分开来，也许可以，但过程将会非常繁琐。
在不计时的条件下，用图像识别的手段选出蓝天白云下白色卡车的轮廓，已经如此困难；更何况自动驾驶频率如此之高的图像识别需求下，芯片大概率只能当传回来图像里那若隐若现的白色卡车是不存在的了。
但是，车头的毫米波雷达大概率还是能探测到这个障碍物的存在的，最后FSD芯片这领导怎么就秀逗了呢？
张老板有这样几个猜测——
1.白色卡车没有完全垂直于车道侧翻，而是斜侧翻在道路中央，反射面有可能会削弱反射回的信号，使传感器接收到的信号强度偏弱，没有感知到前方有一个大型的障碍物；
2.传感器同一时间只能接收到一个孤立的距离信号，无法感知相对速度的差异，只有连续几个距离信号之间递减的速度明显过快，芯片才能判断出两者间相对速度过大。据悉，在相对速度差大于等于80km/h时，特斯拉可谓是必撞无疑，说明硬件采样、芯片算力和软件算法的综合能力，还未达到超越人类正常判断力的程度；
3.芯片有时候还会主动忽略毫米波雷达反射回的信号，因为某些金属反射体的反射信号会过于强烈，如果软件完全信赖雷达传回的信号，那Autopilot的体验可能会变成每开10m就给你莫名其妙刹一脚车。因此，软件有时候会主动忽略一些来自雷达的信号……听起来更恐怖了有没有？
所以，张老板斗胆向马老板进言：这个问题，一时半会儿无解。隔壁已经有一千美元的激光雷达方案了，你要不试试？
换一种思路，结果或许大不同
马斯克坚持使用摄像头+雷达的融合方案，一些传统车企则寄希望于激光雷达成本下降，但是本质逻辑是相通的——借助车辆本身的传感器力量收集外部信息，并最终达到自动驾驶的目的。
这种方法确实能满足99.99%的驾驶场景，但总会有白色卡车侧翻这种变态的情况，时不时来恶心一下大家。
那如果，让这辆侧翻的卡车自己来告诉这辆Model 3，让它提前知道这里存在一辆事故车，占据了两个车道，问题是不是就迎刃而解了呢？
没错，这就是自动驾驶的另一大重要技术路线——V2X。
V2X代表着车辆与其他交通参与者、硬件设施等外部设备实时交换信息，以期按合理的规则执行自动驾驶的行为。
听起来确实高端。为了便于理解，建议随便打开一个地图软件，看看软件里上报的交通事故和道路施工信息。没错，这就是V2X的雏形，只不过这里接收信息的是你个人，而在V2X理念里，接收信息的是车辆罢了。
在“5G”这个顶流IP的加持下，V2X也慢慢开始为更多人所熟知。事实上，V2X的理念早已诞生，以4G时代的带宽和时延，一些基础的V2X功能完全可以实现。毕竟张老板用着4G手机也能看到哪里有堵车，乃至给通讯录里所有人群发一下“我要变道”这四个字，也用不了多久。
早在2012年，初代的V2X就已经出现了。V2X分为DRSC和C-V2X两种技术路线，前者基于802.11通讯标准的WLAN技术进行短距离通讯，后者则基于蜂窝通讯技术，以基站为信息中转载体进行通讯。
丰田和凯迪拉克分别都小批量搭载过DRSC技术，然而这个技术当时几乎成为了比大灯清洗还要鸡肋的配置，这就像你带着一台手机穿越回了古代，其实根本没人搭理你。
V2X推广的核心难度不在于技术，而在于基础设施建设和信号兼容。比如，信号灯的改造谁做？路上的雪糕筒都要配备通讯发射模块吗？30多年前的老爷车在路上开，也要搞V2X吗？
什么，基建？
一个东方大国听完，微微一笑。
前面说到，虽然V2X技术里，5G不算刚需，但是有5G通讯，确实也能为V2X技术的实现提供大量便利。反正5G基站新基建正热火朝天地进行中，V2X自动驾驶这种“小目标”，顺带实现一下，干就完事了！
在重庆，在上海，许多汽车产业重镇都划分出了专门的区域，供企业和科研机构研究V2X技术的应用。张老板的母校同济大学嘉定校区附近，最近几年就经常有行驶画风诡异的试验车辆出没。
勤劳勇敢而又智慧的中国人民，再一次发挥“集中力量办大事”的优势，弯道超越特斯拉的机会近在眼前。“发达国家粉碎机”果然名不虚传！
自动驾驶，可能永无终点
不过也别自嗨太早，因为张老板看着母校附近那些颤颤巍巍的自动驾驶样车，就知道实现最终的目标，可能还有一些距离。
我们的祖国确实是基建狂魔，可能某地一夜之间就能把交通基础设施全部“上网”，搭好信息高速公路，就等着自动驾驶汽车自由驰骋。
然而，V2X不能解决20年车龄龟行的奥拓，横穿马路的鬼探头，或者一脸茫然冲上高速公路的小猫小狗。特斯拉们在走的图像算法道路，咱们还得踏踏实实地走上一轮。
不知两种方案全融合后，最终的成本，还能否让自动驾驶真的走进千家万户。如果可以，那么可以预言的是，中国未来或许有机会成为自动驾驶体验最好的国度。
最后，张老板还有另一个想法：虽然这次事故中，特斯拉非常有待提高，但是我们对于自动驾驶，确实有时过于苛责。
之前Uber采用激光雷达+摄像头的高阶方案，依然在美国亚利桑那州撞死了一个横穿马路的行人。
张老板看到视频，当时第一反应就是：这换作我真人开，事故也无法避免。
无论是V2X还是摄像头方案，自动驾驶都意味着一套确定的操作规则。如果我们最终想接纳自动驾驶，就必须接受一项工程设计的边界。在边界之外发生的事故，我们必须更理性地看待自动驾驶技术和其他事故当事人行为之间的权责关系，并以法律的形式规定下来。
未来的自动驾驶技术，大概率安全性能超过人类的驾驶员。但如果发生事故后，我们始终聚焦于自动驾驶技术本身，我想，它是好事，能让技术的安全性提高永无止境；但也不一定是好事，因为自动驾驶真正普及的时机，恐怕也会“永无止境”。