特斯拉已实现第5级自动驾驶 但人类准备好了吗？.doc

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1、特斯拉已实现第5级自动驾驶但人类准备好了吗？　　特斯拉日前发布了“具有全无人驾驶功能”的Autopilot2.0系统，且这一系统几乎可以覆盖所有特斯拉车型。但是，在此前无人驾驶技术才刚刚引发了多起致命事故后，如今的Autopilot2.0系统是否就已经达到了五级无人驾驶能力？而人们对于这一全新技术是否还应该继续抱有信心？　　特斯拉已能实现第五级无人驾驶　　特斯拉创始人伊隆-马斯克（ElonMusk）日前宣布，未来所有特斯拉新车将装配“具有全无人驾驶功能”的硬件系统Autopilot2.0。根据特斯拉官网显示，这项无人驾驶

2、硬件Autopilot2.0将适用所有特斯拉车型，包括最新的Model3，而配备这种新硬件的ModelS和ModelX则已经在产线中生产。　　当然，这个Autopilot2.0不会立刻就能使用，即使你现在买到了一辆新的ModelX，你暂时还不能完全使用无人驾驶模式，因为特斯拉表示自己还需要“通过在真实世界行驶数百万英里的距离来校准这个新系统”。　　据悉，这一全新系统将包含8个摄像头用于覆盖360度可视范围，对周围环境的监控距离最远可达250米。车辆配备的12个超声波传感器完善了视觉系统，探测和传感软硬物体的距离则是上一代

3、系统的两倍。全新的增强版前置雷达可以通过冗余波长提供周围更丰富的数据，雷达波还可以穿越大雨、雾、灰尘，甚至前方车辆进行检测。　　马斯克表示，新硬件将完全有能力支持Level5级别的无人驾驶，这意味着汽车完全可以“自己开车”。　　与此同时，马斯克还发布了一段视频内容首次向我们展示了所谓“Autopilot2.0”的强大功能。视频内容显示，一辆ModelX首先自动驶出了停车场，接到了驾驶员后（美国要求所有无人驾驶汽车都需要配备一名人类驾驶员准备随时接管车辆）开始在包括十字路口、高速公路等路段公共道路上行驶。最后，这辆车在回到

4、停车场将驾驶员放下后自动寻找到停车位完成驻车。　　应该说，一款没有在车身周边配置任何奇怪装置的车辆能够具备完全无人驾驶能力已经足够令人惊奇。毕竟，现阶段谷歌(微博)无人驾驶汽车还需要在车顶配置许多雷达和传感器，而这样的技术配置外观显然还不适合投入民用领域。　　马斯克甚至表示：“在特斯拉车辆寻找停车位的时候，它还会确认这儿是否允许停车，因此特斯拉会自动避开那些残疾人停车位。”　　无人驾驶分级标准　　众所周知，无人驾驶技术在国际上有一个严格的分级标准，而美国交通部选择的是美国汽车工程师学会（SocietyofAutomoTI

5、veEngineers）给出的评定标准，其主要内容是：　　0级：无无人驾驶，由人类驾驶员全权操控汽车，可以得到警告或干预系统的辅助；　　1级：驾驶支援，通过驾驶环境对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶支持，其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作；　　2级：部分自动化，通过驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支持，其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作。　　3级：有条件自动化，由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作。根据系统要求，人类驾驶者需要在适当的时候提供应答。　　4级：高度自动化，由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作。根据

6、系统要求，人类驾驶者不一定需要对所有的系统请求做出应答，包括限定道路和环境条件等。　　5级：完全自动化，在所有人类驾驶者可以应付的道路和环境条件下，均可以由无人驾驶系统自主完成所有的驾驶操作。　　目前来看，现有的汽车及互联网厂商在无人驾驶技术方面大都集中在二级或者三级，其中就包括不久前引发多起无人驾驶车祸的特斯拉上一代Autopilot系统。　　因此，特斯拉此番宣称Autopilot2.0系统直接从三级跳到了五级无人驾驶还是令人有些担忧。但马斯克依然认为，无人驾驶系统其实比人们想象中要安全得多。虽然媒体一直在事故发生后宣

7、传“无人驾驶害死了人”的说法，但马斯克却认为这一说法完全忽略了每年因为“人工驾驶”而造成120万起车祸的现实。　　特斯拉测试视频的局限　　就马斯克发布的视频内容来看，我们其实并没有看到无人驾驶遇到什么太过具有挑战性的路况，他发布的路试视频甚至可以说是选取了整个加州路况最出色的地点展开。比如，视频中的天气情况非常适宜、道路平整、路面划线清晰可见，且没有被任何障碍物遮挡、高速出入口标识也非常清楚。　　单就视频中的路况来看，这一路试很有可能是在帕洛阿尔托市（PaloAlto）展开的，但全美许多其他地方的实际路况并没有这么理想。

8、在实际驾驶中，我们很有可能会碰到路面铺装破损、地面存在坑洞、路面划线模糊、标示不清、遭遇恶劣天气等诸多问题，但特斯拉发布的视频中并没有展示其最新无人驾驶系统将如何驾驭这种路况。　　从目前国外媒体的实际体验来看，至少第一代Autopilot还无法完美驾驭这种路况。比如，在因为下雨而导致高速公路路面无法被系统清晰识别的时