透过表象看本质 剖析特斯拉的信任危机

　　[爱卡汽车 科技频道 原创]

　　前不久，特斯拉的老板埃隆·马斯克又一次夸下海口，称“特斯拉将在今年完成开发L5级别的基本功能”。但现实却有些打脸，特斯拉引以为傲的Autopilot自动辅助驾驶功能频频出现问题，它正陷入一场信任危机。

　　这一段时间全国各地出现了多起特斯拉突然加速引发的事故。江西南昌一辆特斯拉Model 3失控之后撞车起火，车主称车辆突然自动提速至127km/h，期间他多次尝试刹车，但并没有效果；山西太原一辆特斯拉Model X在小区内失控撞墙，车主称车辆是突然自动加速的。与此同时，23名美国特斯拉车主提起诉讼，称Model 3存在突然加速的问题，在司机没有踩下加速踏板的情况下，车辆会不给任何提示就突然失控、全力加速。

　　针对这些事故，特斯拉的回应非常一致，坚称车辆没有问题，言下之意是车主自己出现了操作失误，把油门当成了刹车。在以往的确出现过一些车主出错却误认为是车辆故障造成的事故，但是在缺乏证据的情况下谁都无法排除特斯拉出现故障的可能。然而中美车主们在求证的过程中，都遇到了非常大的阻力——特斯拉拒绝向车主提供车辆行驶数据。

　　在自动驾驶的时代，车辆行驶数据的重要性不断增加。车企利用这些真实数据来训练自己的自动驾驶算法，监管机构通过数据来判定事故责任，或许还有地图公司、保险公司用这些数据来扩展、完善业务。但讽刺的是，作为提供者，用户却无法接触、使用这些数据。

　　自动驾驶发展进入瓶颈期

　　自动驾驶是分等级的。不论是业界通行的SAE J3016标准（由SAE国际自动机工程师学会制定），还是工信部的《汽车驾驶自动化分级》国家标准，都将自动驾驶分为L0-L5共六个级别，其中L0-L2算驾驶辅助功能，L3-L5算自动驾驶功能。

　　表面上看起来，自动驾驶行业的发展红红火火，全国多地都在建设自动驾驶示范区，百度、滴滴的无人驾驶网约车项目已经开始试运营。但是在繁荣的表象之下，自动驾驶前进的脚步已经放缓很多，进入了瓶颈期。回想5年之前，有很多厂商曾经自信满满地表示将在2020-2025年推出完全自动驾驶汽车，但是现在除了马斯克之外，恐怕没人会这么乐观了。量产落地的技术一直停留在L2级别止步不前，而且能够真正吃透L2的厂商其实也不多，L3、L4级别的自动驾驶更是遥遥无期

　　SAE国际自动机工程师学会原名为美国汽车工程师学会，它是汽车行业标准领域的权威机构。SAE J3016自动驾驶等级划分标准被业界广泛接受。

　　2020年3月10日，工业和信息化部公示了《汽车驾驶自动化分级》（报批稿）推荐性国家标准制定工作，拟定于2021年1月1日实施。可以看到工信部对自动驾驶的分级标准与SAE标准是基本一致的。

　　2015年10月特斯拉发布Autopilot功能，让L2级别驾驶辅助功能首次进入了普通用户的视野。但是在五年后的今天，号称具备“完全自动驾驶能力”的新款特斯拉依然停留在L2级别。几年前启动了Autopilot的特斯拉Model S识别不到白色大货车直接撞了上去造成车主死亡；最近这一幕再次上演，好在车主命大活了下来。从用户的角度去看，特斯拉的自动驾驶技术虽然在不断地更新、升级，但是用户体验并没有明显的提升，而且不少缺陷至今没有修复。

　　当前自动驾驶面临着诸多困难，已经进入了瓶颈期。技术当然是一大难题，但是纯粹的技术问题其实并不是最大的障碍。自动驾驶技术可以分为感知、决策、执行这三个维度。现在，由摄像头、毫米波雷达、激光雷达构成的传感器系统已经完全能够满足自动驾驶感知能力的要求；不断累积的海量数据让决策算法得以不断完善；基于云服务和域控制器的集中式电子电气架构让车辆的各个部分之间能够有更快的传输和计算速度，并且能够不断升级。

　　其实智能汽车的自动驾驶能力成长与人体的成长逻辑大致相同。感官、大脑、躯体为我们构建了自由行动的基础，在成长过程中身体机能不断完善，感知、思考和运动的能力都得到了强化，进而成为了一个健全的人。

　　现在，自动驾驶已经具备了稚嫩而完善的身体，成长之路虽然难免有些起伏，但是未来可期。当这个行业汇集了全球最出色的大脑、有了正确的路径之后，技术问题是不难解决的。不过，正如人在社会环境中有了不同的成长路径，自动驾驶的复杂之处恰恰在于它不仅仅是一个技术问题，更涉及到很多社会问题。

　　问题之一：自动驾驶如何获得法规的认可？

　　Waymo、Cruise是目前处于行业顶端的自动驾驶公司，它们无不采用了跳过L3、直击L4的策略；奥迪在经过一番尝试之后也放弃了L3，转而主攻L4。从技术的角度来说，L4的难度肯定比L3大，厂商为何舍近求远？原因就在于自动驾驶发生事故时责任划分的问题。L2级别还是驾驶辅助功能的范畴，出了事故由车主自己负责；L3级是有条件的自动驾驶，对事故责任的划分比较模糊；到了L4/L5级别，发生事故基本上可以明确是厂商的责任。

　　众多厂商跳过L3，其实是不想纠缠于L3级别事故责任模糊不清的问题，以免浪费时间和精力。但这并没有解决根本的问题：自动驾驶如何获得法规的认可？

　　问题之二：自动驾驶如何获得用户的信任？

　　自动驾驶要求用户把车辆的掌控权交给系统，用户的信任是必不可少的。但是自动驾驶是一种极为复杂的技术，普通用户是否信赖自动驾驶，是以实际体验而非科学理论来判断的。这种非理性的经验主义带来的最大问题是一旦信任遭到破坏，就很难被修补了。

　　Autopilot功能为特斯拉带来了大批的粉丝，但是这其中多少存在一些夸大宣传的问题（7月30日特斯拉因此被北京市场监管局罚款5万元），让一部分用户把Autopilot和自动驾驶画上了等号，并热衷于在社交媒体上分享种种危险驾驶的行为。对此特斯拉乐见其成，不但没有制止，反而会送出一些鼓励。这些行为让外界对特斯拉Autopilot能力产生了误判，带来了很多安全隐患。

特斯拉的Autopilot因为夸大宣传已经被美国、德国的政府机构调查，7月30日还被北京市场监管局罚款。这些宣传让一些用户误以为Autopilot就是自动驾驶，因此时常会有一些危险驾驶的行为。

　　虽然特斯拉宣称Autopilot显著减小了事故发生的几率，但是自2015年以来，由Autopilot引发的事故在不断地发生，其中不乏致死的严重事故。这些事故当中有一些非常离谱，比如特斯拉的传感器识别不到横在前方的白色大卡车，也识别不到侧面的渣土车。从技术的角度来看，美国的权威监管机构裁定特斯拉没有责任；但是站在普通用户的角度，这些事故暴露了特斯拉Autopilot并不是全能的，距离马斯克口中的“完全自动驾驶能力”还有十万八千里，于是信任就由此崩塌了。在网上关于特斯拉事故的讨论中，我们可以看到很多这种粉转黑的案例。

虽然特斯拉很受欢迎，但如果Autopilot的事故数量进一步增加，粉转黑也是很快的。

　　用户群体是非理性的，他们对特斯拉的不信任现在还不明显，但是未来很可能会集中爆发，给特斯拉带来反噬。其他厂商的开发进度没特斯拉这么快，策略也没有特斯拉这么激进，但是它们终将面对同一个问题：自动驾驶如何获得用户的信任？