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特斯拉以后不能叫全自动驾驶!加州做得过分了?

第一财经 2022-09-05 18:24:44

作者:王煜全    责编:蔡嘉诚

9月2号的消息,加州参议院通过了一项新法案,禁止特斯拉在智能驾驶的广告里包含“自动驾驶”等字眼儿。

这个立法是加州参议院交通委员会主席莉娜(Lena Gonzalez)发起的,在成为正式法律之前,还需要州长加文(Gavin Newsom)签字。

为什么突然对特斯拉提出这么严格的限制呢?因为自2016年以来,特斯拉的对外介绍始终是FSD(Full Self Driving),也就是全自动驾驶。从名字上看确实有一定的误导性,很容易让用户觉得特斯拉已经实现L5级的全自动驾驶了。

严格来说,特斯拉已经商业化提供的是L2级自动驾驶,针对部分早期用户的FSD的Beta版本介于L2和L3之间,仍然需要驾驶员需要始终观察环境、随时接管,出了事故责任算驾驶员的。

相比之下,在对外介绍自动驾驶能力的时候,通用、福特、宝马、梅赛德斯等公司显得更加小心翼翼。都说树大招风,正是因为这个名称,让特斯拉一直走在监管的红线上,这次参议院也是以"虚假宣传"为由出手审查。

不过,就算这次法案通过,只是解决了特斯拉的宣传和营销问题,并没有从产业角度去解决科技的安全性问题。科技在早期应用的阶段确实会带来一些负面,比如自动驾驶导致的事故。但不能因为对科技的了解不足,就迟迟不予认可,这样反而阻碍了创新。

从监管层面上来看,及时出台政策,让监管在科技创新当中发挥作用,既不阻碍创新,也不逃避责任,真正为未来科技护航,需要有相当多的研究和深入的考量。

比如在自动驾驶的监管上,要深刻地理解人工智能技术的特点,那就是缺乏人类这样的推理能力。现在几乎所有主流的人工智能,都是依赖大量的数据训练形成的模式识别,是归纳不是推理。

这导致训练自动驾驶时,需要大量的长尾数据,也就是小概率甚至是百年难遇的偶发情况。比如之前一辆特斯拉汽车直接撞上了一架喷气式飞机,原因是此前的系统训练里,工程师万万想不到竟然会有飞机停在路上,也就不存在类似场景的训练,车辆就不能识别。

有人曾提出可以像人类考驾照一样去考核自动驾驶,这其实不够严谨。我们考驾照的时候,有的项目是必考项,比如倒桩、侧方位停车;有的是选考项,比如曲线行驶、直角转弯等等,一般是从十多个选考项里抽几项出来考,不同的地区规则略有不同,但基本大同小异。

为什么人类可以随机选考,自动驾驶不行呢?因为人类有推理能力,10项里面的3项都通过了,考官会觉得你另外7项也能做到。但是自动驾驶没有推理能力,任何一项都不能漏掉。如此一来,自动驾驶测试的场景数量要成百上千倍地增加,要尽可能多地用不同的罕见事故场景来做训练和测试。

从哪里可以找来长尾测试场景呢?我认为虚拟场景路测就非常重要了。比如,在现实中搞一架喷气式飞机到马路上很难,在虚拟世界里就很容易;想测试雪地自动驾驶能力也不用非要等到下雪;虚拟世界的道路可以创造无限种可能,考官可以随心所欲设置路牌、行人、障碍物、天气等因素,进化速度无疑快多了。

未来这些小概率场景还可以分级,明确哪些是三级的,哪些是四级的,只有通过了所有四级场景测试的才能叫四级自动驾驶,这样也可以避免今天对自动驾驶能力定义不清的问题,让公众对自动驾驶更加了解,也更加信任。

而目前来看,自动驾驶分级的定义非常模糊,车企就能用模棱两可的宣传来夸大自己的自动驾驶水平,可能会误导消费者。一个统一的评判标准,细化到哪些具体场景可以处理、技术水平处于什么级别,这些都需要交通监管机构来完善和确立。

所以,这次加州直接叫停“自动驾驶”名称的做法其实有待商榷。因为我们是可以通过对技术的深入理解来分析出来,自动驾驶的分级评判应该如何去做的。但是,你没有对它做严格的能力认证和技术测试,单纯从监管层内部投票来否定特斯拉的产品名称,只说别人不合格,却没研究出来怎么才能合格,这样的监管怎么看都觉得有些草率了,至少不是亲创新(Pro-innovation)的。

相比来看,中国已经在各个城市做自动驾驶试点了,对自动驾驶产业持更加开放包容和鼓励的态度,更加支持创新、推动创新。我认为未来要想得到更好的发展,还要看清科技创新的特征,出台更好的测试方案,把对科技的监管做得更到位,这样既支持了科技的普及,也消除掉了大众的担忧。

(作者为海银资本创始合伙人,弗若斯特沙利文咨询公司中国区首席顾问)

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