被吹上天的“自动驾驶”，为什么识别不了静止的车辆？

8月12日下午2点多，年仅31岁的福建籍蔚来ES8车主、美一好品牌管理公司创始人林文钦，驾驶一辆蔚来ES8在沈海高速涵江段追尾前方工程车后，不幸去世。

据林文钦的朋友透露，事发时林文钦启用了蔚来汽车的自动辅助驾驶功能（Navigate On Pilot，简称“NOP”）。也就是说，这起事故有可能与所谓的“自动驾驶”有关。

事故发生后，引起了广泛的关注，关于自动驾驶和辅助驾驶的讨论也越来越激烈。

一、多位汽车创始人发声

自动驾驶和辅助驾驶不应混为一谈

事件持续发酵，近日，多位汽车品牌创始人也发表了自己对自动驾驶的看法。

理想汽车创始人李想也在朋友圈表示，呼吁媒体和行业机构统一自动驾驶的中文名词的标准：L2=辅助驾驶，L3=高级辅助驾驶，L4=自动驾驶，L5=无人驾驶，避免夸张的宣传造成用户使用误解。

随后，360创始人、董事长周鸿祎也发了朋友圈表示赞同。他认为，“人工智能不是营销话术，没有那么神奇，自动驾驶无人驾驶还有很多路要走很多坑要填，不能为了营销误导用户，李想的建议我大部分赞同，L2到L5都是行业黑话自娱自乐，应该变成普通用户可以望文生义的简单概念，但是L3=自动辅助驾驶容易混淆误解，还是L3=高级辅助驾驶比较好，你觉得叫什么比较好”。

威马汽车创始人沈晖也对辅助驾驶普及但事故频发的问题，发表了一些个人的看法。

关于自动驾驶的定义和分级，工信部在去年3月9日发布了《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批公示，该标准将自动驾驶划分为0-5级：0级为应急辅助，1级为部分驾驶辅助，2级为组合驾驶辅助，3级为有条件自动驾驶，4级为高度自动驾驶，5 级为完全自动驾驶。

其中0级、1级和2级这三个等级在车辆的控制和接管上都以驾驶员为主，因此最多只能称为驾驶辅助，而不涉及“自动驾驶”四个字。3级、4级、5级才可以称为自动驾驶。

受限于目前的技术成熟度和相关的法律法规要求，目前市面上的量产车型，所谓的自动驾驶都停留在辅助驾驶阶段。作为车企，他们自身对这个问题显然再清楚不过，然而在对外宣传时，各种夸大现象不断出现。2019年8月，蔚来汽车副总裁沈斐曾坐在ES8里，开着NIO Pilot吃星巴克外卖，还拿手机拍了一段7秒的小视频上传到社交网络，让人感觉自动辅助驾驶真的不用司机了。小鹏也在一段宣传视频中，告诉消费者，开启NGP功能后，驾驶员可以在车上自拍甚至喝咖啡。尽管这两段视频均已被删除，但给人留下的印象依然深刻。

蔚来汽车副总裁沈斐曾发视频宣传自动辅助驾驶

特斯拉在宣传自家的AutoPilot时，一开始也赤裸裸的用上了“自动驾驶”四个字。在国内外不断有用户因为使用AutoPilot发生车祸遇难后，特斯拉中国才把宣传中的“自动驾驶”改成了“自动辅助驾驶”。

除了特斯拉，蔚来汽车的NIOPilot叫做自动辅助驾驶，小鹏的XPILOT Driving叫做NGP自动导航辅助功能……虽然这些车企清楚的知道自己的汽车搭载的就是辅助驾驶，但依然挡不住他们在名称里加上“自动”、“驾驶”等容易让消费者产生误解的词。

二、美国调查特斯拉自动驾驶

涉及所有在售车型，共计76.5万辆

就在国内对自动驾驶和辅助驾驶的讨论持续发酵时，大洋彼岸的美国对特斯拉自动驾驶下手了。当地时间8月16日，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）启动了对特斯拉的调查。

本次调查涵盖了特斯拉当前在售的所有车型：Model Y、Model X、Model S和Model 3(图片|配置|询价)，一共涉及76.5万辆汽车——几乎是特斯拉2014年以来在美国销售的所有车辆。

据悉，NHTSA调查的11起事故均与Autopilot（自动辅助驾驶）或其他自动驾驶功能有关，其中，7起事故造成了人员伤亡，共计17人受伤和1人死亡。

在美国，第一起因为特斯拉AutoPilot发生车祸并造成死亡的事故，出现在2016年。5月7日，一位叫布朗的年轻人驾驶特斯拉，并开启了AutoPilot功能。事故发生时，一辆牵引拖车在他前面左转，特斯拉并未刹车。事后特斯拉称，Autopilot未能识别这辆卡车，因为卡车是白色的，而且后面的天色很亮。

而就在事发前3周，布朗在推特上发布了自己在AutoPilot模式下躲开大卡车的视频，并受到了特斯拉创始人马斯克的点赞。

2019年，在印第安纳州，德里克·莫奈驾驶特斯拉 Model 3行驶在州际公路上时，撞上了一辆停放 I-70 超车道上的消防车。德里克在事故中受了重伤，他的妻子珍娜·莫奈（Jenna Monet）不幸去世。

事后的报告称：特斯拉未能观察到停放在车道上的消防车，事故的原因不是吸毒、酒驾或超速。

2021年3月和7月份的两起事故，同样撞上了停放着的汽车。其中3月份，驾驶员驾驶Model Y并开启AutoPilot后，撞上了停在高速公路右侧车道上的警车；7月份的事故则是撞上了一辆停着的SUV。

此前，特斯拉AutoPilot的安全性就曾被质疑，美国国家运输安全委员会（NTSB）调查发现，AutoPilot是2018年佛罗里达州发生的一起导致特斯拉司机死亡的致命事故的部分原因。不过，作为一家独立机构，NTSB并没有执法权，只能向美国的监管机构提出建议。如今，NHTSA启动对特斯拉AutoPilot的调查，意味着美国的监管部门正式介入。

受调查事件影响，特斯拉、蔚来、小鹏汽车、理想汽车的股价都出现了大幅度的下跌。

三、被吹上天的“自动驾驶”

为什么会撞上停在路边的车

从前面的多起事故中可以看出，特斯拉的AutoPilot似乎对于高速移动的车辆可以准确识别并作出反应，反倒是低速甚至停在路边静止的车辆，却直直地撞了上去。

不止是特斯拉，发生在最近的一起蔚来EC6事故，也撞上了静止的物体。7月30日凌晨5点多，在上海市浦东新区临港大道发生一起严重交通事故，一辆蔚来EC6在高速撞击隔离石墩后车辆损毁严重，用户不幸罹难。虽然事故原因还在调查中，目前还不知道是否开启了辅助驾驶功能，但是智能汽车频繁地撞上静止物体从而发生事故却是不争的事实。

被厂商吹上天的各种“自动辅助驾驶”，为什么会发生在一般人看来如此低级的失误？一个可能的原因是，目前的市面上智能汽车配备的所谓“自动驾驶”，依然只是基础的“辅助驾驶功能“而已。

根据特斯拉Model 3的车主手册和官网信息显示，特斯拉目前的AutoPilot功能，在硬件上主要由8个摄像头，12个超声波传感器和一个前雷达组成。

AutoPilot目前可以在主动巡航控制、自动辅助转向、自动辅助变道、自动泊车、召唤功能等方面，减少驾驶员的工作量，其中最主要的就是主动巡航控制功能。

特斯拉对主动巡航控制功能是这样解释的：

主动巡航控制可确定同车道前方是否有车辆。如果 Model 3 的前方畅通，主动巡航控制系统将维持设定的行驶速度。如果检测到车辆，主动巡航控制将根据需要降低 Model 3 的车速，与前车保持基于选定时间的距离，直至达到设定速度。采用主动巡航控制时，仍需观察前方路况并在必要时手动施加制动。

从这个说明来看，主动巡航控制功能可以实现全速域跟车、停车、启动等基础操作，而这些恰恰是目前辅助驾驶的核心功能。然而在Model 3车主手册里关于这个功能的其中一个警告里，却有这样一段话：

主动巡航控制无法探测到全部障碍物，尤其在车速高于 80 km/h 的情况下，如果车辆或障碍物仅部分处于行驶车道中，或前车驶出您所在的车道后，车辆前方出现一辆静止或行驶缓慢的车辆或障碍物，则主动巡航控制可能不会实施制动/减速。务必注意前方路况，准备迅速采取修正措施。依赖主动巡航控制避免碰撞可能会造成严重人身伤害或死亡。此外，主动巡航控制可能会对不存在或不在所行驶车道上的车辆或物体做出反应，造成 Model 3 不必要或不当减速。

这段话的意思很明显，特斯拉的AutoPilot无法识别（来不及识别）突然出现在前方的静止或者缓行的车辆或障碍物。而这种情况，恰好和多起特斯拉事故中撞击停着的汽车相似。

蔚来官方也在NOP的用户手册里明确强调，车辆与前车相对速度大于50公里/小时，如前车静止或缓行，Pilot存在无法刹停的风险，出现上述情况，请立即退出Pilot，切勿在上述情况尝试Pilot对静止车辆刹停或跟停前车。

而蔚来最近的两起事故，一个撞击了隔离石墩（静止），一个撞击了正在低速行驶的路政车辆（缓行）。

至于为什么会出现这种现象，知乎上认证信息为“广州小鹏汽车科技有限公司 自动驾驶高级产品经理”的用户Shawn，在“ACC自适应巡航为什么不能识别静止物体？”这个问题下面，给出了相应的解释。

自适应巡航系统是依赖毫米波雷达和视觉传感器来进行目标物识别的，系统并不是不能识别静止的物体，而是不能准确的将对本车行驶有影响和干扰的静止物体筛选出来。这是因为毫米波雷达的“世界”和人眼看到的世界是不一样的，人眼可以清晰的看到前方道路的交通参与者和道路基础设施，并将其分类，但毫米波雷达“看到”的都是点，也就是我们说的点云。

那么有些点对于毫米波雷达就比较难以处理，举个例子：前方路牌下有车辆行驶，那么回来的“点”究竟是车反射回来的，还是路牌反射回来的呢？如果判断为是车反射回来的，那么可能会导致的结果是毫米波雷达会一直认为路牌这里有车，ACC会在这里发生异常减速甚至停车;如果认为是路牌反射回来的，那么这里真的有辆车是不是就撞了？静止目标的筛选就变得非常难，但移动的目标“点”一直在变化，相对来说比较容易判断，这也就出现了大部分ACC功能的手册中都会说明“系统无法识别静止目标物”，这是为了ACC能够可用，不频繁的对道路基础设施做出“误响应”，毫米波雷达自我“封印”了静止目标物的识别能力。

由于AutoPilot和蔚来等造车新势力的辅助驾驶功能都以智能巡航为基础，大部分依靠摄像头和毫米波雷达，因此这个回答具有一定的参考性。

要解决这个问题，目前最直接的办法可能就是加入激光雷达，因为激光雷达探测范围广，检测精度极高、分辨率高，抗干扰性强。但马斯克一直是雷达的反对者，在最新版的FSD V9版中，已经升级为纯视觉方案。而国内在售的绝大部分智能汽车因为成本和技术原因，很少有激光雷达。