從自動駕駛車禍事件，看特斯拉與 Google 的自動駕駛技術差別在哪？

2016 年 07 月 15 日

人物Ｘ趨勢

2016 年 5 月 7 日，發生了歷史上第一起與自動駕駛技術相關的死亡車禍，也是美國特斯拉（Tesla）自動駕駛運行 1.3 億英里（約 2 億公里）以來第一次的嚴重意外。

美國高速交通安全管理局（NHTSA）初步調查顯示，約書亞．布朗（Joshua Brown）當時開著號稱地表最安全的特斯拉 Model S 電動車經過佛羅里達州的威利斯頓市，精準來說，是「自動駕駛系統（autopilot）」開著車。一台大型貨車在 Model S 前方準備左轉，後者煞車不及，直接撞上貨車側面尾部，駕駛當場死亡。

一般來說，自動駕駛車的感應器會監測車輛間的距離以決定車速，根據特斯拉官方解釋，當時處於自動導航的 Model S，感應器把白色貨車車體和強光下的天空搞混了，因而沒有來得及剎車。

特斯拉在部落格對車禍表達遺憾的同時，也強調自動導航技術只是輔助功能，車主必須好好坐在駕駛座上，手不可離開方向盤，隨時準備接管和控制車輛的動向，為車輛的安全負責。如果方向盤和座椅上的壓力感應器偵測到駕駛沒按照規定，就會發出警報並進行減速。

車禍具體過程和責任歸屬的報告還未出爐前，又發生第二起與第三起疑似與特斯拉自動駕駛有關的車禍（Elon Musk 已宣告第二起車禍的 Model X 沒有開啟自動駕駛模式），特斯拉官方聲明不會放棄自動駕駛技術，但會更詳細教育用戶如何使用這項新技術。美國高速交通安全管理局已對特斯拉提出長達九頁的問題，希望釐清自動駕駛的緊急剎車與自動導航是否有任何缺陷。

特斯拉 Autopilot 與 Google 自駕小車有什麼差別？

目前兩家推動自動駕駛較出名的特斯拉和 Google，從一開始就走向不同的技術分歧點。

美國公路交通安全局把自動導航系統分成五級，從 0 到 4 分別為「無自動化」、「特定功能的自動化」、「組合功能的自動化」、「有限度無人駕駛自動化」與「完全無人駕駛自動化」。

已經上路的特斯拉被分在第二級：擁有至少兩項可協作降低駕駛壓力的功能，能協助駕駛讓車輛安全地保持在車道上，並根據交通路況調整車速。而還在實驗中的 Google 自動駕駛計畫，則是以第四級為目標，希望完全撇除人為的因素，車內的人只需乖乖當個乘客。

其實 Google 是在 2013 年一次實驗後才下定決心開發全自動駕駛，他們驚訝發現隨行工程師們太過信任機械，上路五分鐘後就開始放空，玩手機甚至打瞌睡。看到人們如何濫用技術而不顧看路的警告，Google 決心拆掉剎車、油門與方向盤，並把車子最高速度限制在時速 40.2 公里。

特斯拉的系統和左手一樣只是輔助

特斯拉的技術比起自動駕駛，更適合定義為自動導航系統，大致包含以下設備：負責辨識車輛和車道的前視鏡頭、追蹤前方車輛距離的毫米波雷達、負責感應周圍車輛與障礙的 12 個超音波感應雷達（感測範圍 4.8 公尺）、電子輔助剎車系統，以及 GPS 定位與即時交通製圖系統。

現在特斯拉的技術來自以色列 Mobileye，BMW、賓士、豐田和 Volvo 等國際車廠都採用他們的系統。該公司也強調他們的駕駛者輔助系統（DAS），只能「輔助人類駕駛」，而不能真正「取代駕駛」。

類似的系統早在 1980 年代就已誕生，當時美國國防高等研究技術署邀請眾多大學團隊，投入基於視覺導航的自動駕駛系統研究，並打造出第一台用雷達、電腦圖像與自動機器化控制的「自動導航車」。

而這套系統的缺陷在死亡車禍中一覽無遺。美國非營利組織自動駕駛研究中心（CAR）的交通系統分析組總監理查．華萊士（ Richard Wallace）解釋，攝影機就像人的眼睛一樣容易在夜晚或大霧中看不清，而雷達雖能偵測物體的遠近，但無法判斷形狀與尺寸。

當貨櫃車的亮白顏色使負責看路的攝影機「瞎了」，挑高的形狀讓雷達「誤判」為高架路牌而排除剎車機制，駕駛可能又走神，意外就這麼發生了。

Google 高精準度的超級天線

Google 的自動駕駛系統架構上與特斯拉大同小異，都有感應器、地圖繪製技術和軟體系統，但 Google 自駕小車車頂上像警示燈的小柱子就是最大差異，那是一台介於攝影機與雷達，能同時偵測距離與物體的雷射雷達（LiDAR）。

這個 64 層光束 LiDAR 比毫米波雷達具有更高的解析度和速度偵測能力，可透過雷射即時且正確地描繪 60 公尺範圍內的 360 度全景地圖，並把車輛定位在地圖上，誤差僅在幾公分內。

LiDAR 的描繪極為精準，可分辨距離 1 公里以上的兩個相距 10 公分的物體究竟是並排走的路人還是自行車騎士，再結合機器學習技術預測他們的動向，還能解讀自行車騎士準備轉彎的手勢等，做個更優質友善的道路駕駛員。此外還有探測性能不受物體材質形狀影響、不會受電磁波干擾、不因光線過曝或不足影響結果，且高速移動下仍可應用。

雖然 3D LiDAR 不是萬能，還是會受下雨、下雪及大霧等視線不良天氣影響。但這樣高精準度的系統，為什麼馬斯克會認為對於車子而言「不怎麼合理」？

理由可能有三：價格昂貴，Google 的 LiDAR 一個就要 7 萬美元（約 224 萬台幣），幸好現在已有 250 美元，偵測範圍達 40 公尺的平價版 LiDAR 誕生；再來是資料量龐大，Google 的 LiDAR 每秒會產生約 130 萬筆偵測資料，普通嵌入式運算系統難以負荷，但你大概不會想在車上放台專用主機；最後就是硬體體積較大，難以收納在車體，影響美觀，這些也都是 Google 自動駕駛車商業化前必須跨過的門檻。

再完善的科技都無法預測人類的行為

其實每一種感應器都有缺點，演算法或人工智慧也都有其不足處，目前行駛超過 241 萬公里的 Google 無人車也在 2016 年 2 月因為「誤解」巴士司機的意圖而發生輕微擦撞。自動駕駛技術就像當年的飛機一樣，在經過多年的測試後，終究得首次開始載客，實際找出更多需要解決的問題。

讓科技投入實用只能算成功一半，另一半的門檻是如何讓科技不被人類誤用。「車輛的科技能如預期一般運作還不夠，」安全街道自駕聯盟（Self-Driving Coalition for Safer Streets）的領導者大衛．斯特里克蘭（David Strickland）指出，評估安全的指標還包含科技可能被誤用到什麼程度，公司又該如何建立相對應的防護機制，如特斯拉就為駕駛可能放開方向盤的情況設置警告系統。

但你無法想像用戶的腦洞有多大，永遠都有意想不到的使用方式。批評者認為特斯拉 Level 2 自動導航技術最大的問題，就是會讓駕駛誤以為車子可以自動行駛而放鬆注意力，美國《消費者報告》表示要叫「autopilot」這個名稱還太早了，期盼特斯拉更名，最好直接關閉測試版。而特斯拉發言人則反駁「Autopilot」系統經過數百萬英里的內部測試，已證實比沒有輔助情況的駕駛更加安全，而公司的決策會依照真實世界的數據，而不是媒體預測。

針對特斯拉的交通事件，美國高速交通安全管理局正在研擬更詳細的自動駕駛技術準則。所有車輛都裝上自動駕駛系統，可互相溝通的那一天來臨前，人們應更謹慎地使用這項尚未成熟的技術，不要輕易把「輔助用」當作「全自動」來使用，畢竟在道路上高速行駛的車子出了什麼差錯，可能被波及的人數非常廣。

根據世界衛生組織 2012 年的調查，「道路交通事故」位居全球十大死因排行榜第九名，比因高血壓心臟病的死亡人數還多，而《2015年全球道路安全現狀報告》指出，去年仍有約 125 萬人死於道路交通事故。

參考資料：

首圖來源：Tesla 和 Google