特斯拉自动驾驶事故梳理：激光雷达是否必要

　　以上几次车祸大部分是撞了静止车辆或者障碍物，弗罗里达事故中，垂直于特斯拉前进方向的拖车，在摄像头来看也是静止的，距离判断错误，所以特斯拉或Mobileye面对静止障碍物有识别缺陷，如果有激光雷达参与，至少不会加速撞上。特斯拉的系列车祸一次又一次证明了Mobileye摄像头识别的局限性，以及传感器融合并不是让程序员加班一两个月就能让电脑学会的，那么我们接下来看看特斯拉是如何应对事故的：

　　2016年7月17日，Musk在Twitter表示正在与其雷达供应商博世公司合作，改进雷达软件。"Btw, want to thank both Bosch and MobilEye for their help and support in making Autopilot better. Please direct all criticism at Tesla.” 通俗地说是：博世和Mobileye的小伙伴都帮了大忙，事故不是他们的责任，我们一家来背锅。虽然Musk承认特斯拉没用好毫米波雷达，把责任自己揽下来算是口头给Mobileye面子，但是这个解释更体现了摄像头的局限。

　　2016年7月26日Mobileye宣布停止与特斯拉的未来合作，Mobileye 认为他们的产品功能本来就是有限的，是特斯拉激进的权限开放和宣传导致车主的使用超出了功能极限。

　　2016年8月25日，特斯拉对于Autopilot涨价500美元，由原来的2500美元上调至3000美元。司机们给特斯拉的beta版软件提供数据，特斯拉非但不给补贴，在系列事故之后涨价而不是退款，这个动作确实很有个性。“退款对于Musk很难接受，于是就用早买占便宜来安抚小白鼠用户”，对于这次小涨价，以上解读并不容易否定。

　　2016年9月11日，特斯拉宣布Autopilot的 v8.0固件升级，“用雷达看世界”，把视角不足的毫米波雷达作为汽车感知的主力，摄像头作为辅助，特斯拉官方博客的原话是雷达作为主传感器，并且无需摄像头进行图像识别确认(can be used as a primary control sensor without requiring the camera to confirm visual image recognition.)，说得如此斩钉截铁，我们可以认为特斯拉对于利用现有硬件在短时间内搞定图像识别或者传感器融合已经彻底不抱希望。

　　此外特斯拉还将建立Autopilot“惩罚机制”，如果司机在一个小时内对要把手放在方向盘上的警告忽略次数超过3次，系统就会自动关闭，只有在车熄火重启后，系统才能重新被激活。后来的限制更加严格：“即使在自动驾驶中，驾驶员也需要双手紧握方向盘。当驾驶员的双手离开方向盘几秒钟后，系统便会自动报警;如果警告被忽视的话，Autopilot将自动退出。”

　　通过功能缩水，我们可以预测，未来Autopilot责任事故会很少发生，因为驾驶员被迫紧握方向盘，所以发生任何事故都无法指责Autopilot(其实历次Autopilot事故的责任原本都是司机的，只不过以前特斯拉过于激进，没有限制司机放手而引发了争议)。

　　2016年9月16日，Mobileye 补刀：Elon Musk曾向Mobileye保证，在使用Autopilot时，驾驶员不会被允许双手离开方向盘。然而，最终结果并非如此。Mobileye表示，在2015年5月两家公司的产品规划沟通过程中，该公司曾就特斯拉系统的安全性表达过关切。

　　2016年10月19日(临时安排发布又跳票两天之后)，Musk宣布所有的特斯拉新车将标配“具有全自动驾驶功能”的硬件系统——Autopilot 2.0，包括8个摄像机、12个超声波传感器以及一个前向探测雷达，比上一代快了40倍的英伟达GPU运行特斯拉自研神经网络，最终将实现SAE 5级自动驾驶。升级的结果是新系统从3000美元涨到了8000美元(未来解锁可能会更贵)。

　　总结：

　　在上述系列事故发生之前，Elon Musk一向认为激光雷达并不适合汽车场合，被动光学手段(俗称摄像头)加一个前向雷达就足够了。他澄清并不对激光雷达抱有偏见，SpaceX在龙飞船与国际空间站对接时候会使用激光雷达，然而他认为激光雷达在自动驾驶并不必要。

　　“I don’t think you need LIDAR. I think you can do this all with passive optical and then with maybe one forward RADAR.”

　　事故发生之后，Musk仍然认为现有的硬件技术完全满足无人驾驶要求，2019年可以实现完全自动驾驶，10-15年内，大部分正在使用的轿车、卡车都会被自动驾驶车替换，并且仍然表达对激光雷达的否定，加强了对毫米波雷达的重视。然而以上事故，理应引起自动驾驶领域激光雷达重要性的讨论：

　　被动视觉早于主动雷达的状况，在历史上也曾经出现：著名美国心理学家伯尔赫斯·弗雷德里克·斯金纳在二战时，曾研究过利用训练过的鸽子控制的精确制导炸弹。当时的雷达技术刚刚起步，无法制导，所以由弹头容纳3只鸽子，通过喙啄击屏幕控制炸弹，当三只鸽子出现分歧时，少数服从多数。大家都能想象训练困难，所以最终被成熟的雷达技术所取代。

　　用现在自动驾驶和人工智能领域的时髦术语来描述，这就是二战时期的 “多目摄像头被动光学导航，由低功耗的超大规模生物神经网络深度学习进行控制，三重冗余设计，妥妥的五级自动驾驶(只不过交管部门管不到)”。用更加耸人听闻的说法，这就算自主杀人的机器人了(虽然完整动物塞进去和用缸中之脑控制导弹本质上是一样的)。

　　虽然如今的车用摄像头性能大概能追上鸽子的眼睛，训练电脑比训练鸽子先进很多，但是我很好奇哪家的车载人工智能优于鸽子。区分猫狗或者诊断癌症照片的时候，用计算机视觉是责无旁贷的。但是要判断障碍物距离，激光雷达显然更可靠。激光雷达成本降低之后，深度学习的价值可能缩水。

　　条件允许主动传感的时候，为什么要被动呢?

　　未完待续……