特斯拉事故最多 原来集度ROBO-01概念车更安全

　　“10个月273起事故”、“占全美辅助驾驶事故7成”、“撞车前1秒Autopilot才解除”……特斯拉的辅助驾驶好像又遇到了麻烦。

　　日前，美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)发布了一份报告，在过去的10个月里，全美国10多家车企一共发生了392起辅助驾驶引起的交通事故。其中，273起归属于特斯拉，占了7成，大约每4天就发生3起事故。

　　安全，再一次给全球汽车产业敲响了警钟，也再一次触动了用户敏感的神经。辅助驾驶阶段尚且如此，未来自动驾驶到来又是何等情形。上周刚发布首款概念车ROBO-01的集度，还信誓旦旦地说要在2023年实现“开箱即用”的高阶自动驾驶。

　　(集度ROBO-01概念车)

　　特斯拉已经是公认的当前量产智能驾驶技术天花板的玩家，马斯克也说“解决不了FSD的安全问题，特斯拉就一文不值”，但面对安全，特斯拉仍然无力。作为一个全新的品牌，集度有能力把高阶自动驾驶的安全做到位吗?到底是画大饼，还是真有实力?

　　特斯拉辅助驾驶事故为何如此多?

　　自动驾驶不是特斯拉首创的，但把自动驾驶(实际是L2级辅助驾驶)应用在C端乘用车上要完全归功于特斯拉。

　　随之而来的是特斯拉的各种辅助驾驶事故。哪年是特斯拉辅助驾驶事故的“元年”不重要，关键是这么多年以来，类似的辅助驾驶事故每年都有，每一次都引起震动。当然，除了特斯拉之外，蔚来、小鹏、本田等车企都有过相关案例。

　　有人认为，特斯拉事故多是因为具备智能驾驶系统的特斯拉存量车更多，用的人就越多，当然事故就越多。

　　显然，这种逻辑是站不住脚的。难道未来的完全自动驾驶到来后，也要让用户以生命代价来理解自动驾驶事故吗?

　　不管采用多少激光雷达，用多少摄像头，还是给系统“喂”多少公里的大数据，corner case始终会存在，意想不到的极端场景还是会让系统“束手无策”。堆人、堆硬件解决不了根本问题。

　　想破解“用户对自动驾驶日益高涨的需求和事故频发不止之间的矛盾”，核心还是在于，要通过一套体系化的安全设计来确保系统级的安全冗余，最大程度地保证用户人身安全。

　　而当下，全行业的自动驾驶系统最大的安全冗余其实是“人”本身，所有的自动驾驶系统都要求人要随时接管，不允许长时间脱手。比方说，小鹏的NGP只允许驾驶员脱手30秒，否则系统将会报警。

　　时代要进步，技术要发展，总不能一直让用户为系统的安全“兜底”。所以，要破解“用户对自动驾驶日益高涨的需求和自动驾驶不能完全脱手之间的矛盾”，还是要靠系统自身的安全性。

　　集度在这次发布会中提出了“安全三理念”——设计安全、验证安全、感知安全。因为集度认为，接下来的智能汽车3.0时代，AI具备了接管驾驶权的能力，同时集度的高阶自动驾驶还比L2+级更先进，所以更加需要非常立体的安全机制来确保汽车机器人的“安全可靠”。

　　另外，集度也一直在强调，其所推出的是法律允许范围内的、多场景下的高阶自动驾驶，实现了高速、城市、泊车“三域融通”。

　　破解自动驾驶安全应该怎么做?

　　特斯拉的自动驾驶其实主要依靠的是纯视觉。特斯拉认为，只要AI够聪明，通过海量的真实道路数据，让AI自学习，就能达到和人一样的智能，从而减少事故。

　　这是一套很好的逻辑，但问题在于，真实道路数据永远都不够，因为有corner case在。同时，和人一样智能不等于事故少，全球的交通事故主因是人为主观因素导致的。

　　集度的做法首先是“设计安全”，是指冗余的架构和算法设计，如具备两套或以上的高阶自动驾驶能力系统，和支持更高阶方案的算力和算法等。

　　特斯拉的电子电气架构很先进，有很高集成度，主要分为中央计算模块、左车身模块、右车身模块。而集度的JET架构领先之处在于，做到了“舱驾融合”，就是说当智驾域控制器在极端情况下失效时，智舱域控制器能够及时的接管驾驶任务，让汽车靠边安全停车。

　　舱驾融合，在业内还没有其他车企能够做到。因为，其他车企还停留在电子电气架构的域内融合，跨域融合还差点意思。

　　另外，高阶自动驾驶要进行海量大数据的处理，还要保证处理的高效及时。因此，集度ROBO-01概念车搭载了2枚英伟达Orin X和1枚高通8295芯片。单独8295芯片算力就相当于8155的8倍。ROBO-01概念车整车AI算力达到了538TOPS，可以满足L5级自动驾驶要求。这可比特斯拉FSD的144TOPS高太多了。

　　同时，ROBO-01概念车还配备了“视觉+激光雷达”两套自动驾驶系统。不管是特斯拉的纯视觉，还是其他车企的激光雷达多传感器融合，都不能完全破解corner case。集度搭载了两套自动驾驶的好处是，这两套系统相互独立，还能够互相补充，互为冗余。况且，“跳灯式”可升降双激光雷达能覆盖前方180°FOV，也比其他车企的120°FOV或者150°FOV来得更广。看得更多、更全，也是安全的保证。

　　验证安全，是自动驾驶技术的关键所在。特斯拉的L2级辅助驾驶已经积累了30亿英里，这些庞大的数据有利于改善其智能驾驶。相比之下，集度虽然在行驶里程上不如特斯拉，但却有百度Apollo的赋能。百度Apollo有全国30多个城市、超过2700万公里的路测数据。更关键的是，百度Apollo实际上是L4级的水平，这是和特斯拉的不同之处。

　　其次，集度通过SIMUCar软件集成模拟样车，把软硬件充分解耦。就是说，把智能驾驶、智能座舱进行前置开发，相比起行业平均水平提前15个月完成系统开发和安全稳定性验证。相对的，其他车企大多需要有了实车的基础才能开展软件验证，这无疑在进度上就滞后了。

　　另外，再反过来思考，系统能不能把行车状态提前让用户感知到呢?用户如果能实时和自动驾驶汽车进行互动，会不会大幅减少事故发生率呢?

　　这方面，集度的“感知安全”是值得借鉴的。集度ROBO-01概念车上有许多人机交互层面的创新。例如，全离线智能语音，即使在隧道、地库等没有信号的地方，也能照常使用，而且还是毫秒级的响应速度。这就突破了当前车载智能语音不能离线和1秒以上延迟的弊端。

　　(3D动态人机共驾地图)

　　再比如，3D动态人机共驾地图，跟传统二维导航的区别在于，实现静态地图导航和动态感知数据融合，车就像跑在这个数字世界里。还有基于唇语捕捉、声纹识别、视觉感知等多模态融合的人机交互。车外的交互式AI像素灯可以通过“灯语”向过往车辆、行人传递信息。

　　综合来看，集度的“安全三理念”是企图在各个方面都把高阶自动驾驶行车安全放在第一位。这种安全思考，不仅局限于对车内用户的保护，还把车外其他交通参与者也纳入到了安全体系之内。

　　自动驾驶的安全不是阶段性任务，需要全行业的共同努力。任何安全冗余设计也难以做到彻底的“0事故”，而是基于“生命至上”的理念，尽可能地通过技术手段，最大程度地减少事故发生率。集度对安全的敬畏，是值得其他车企借鉴的。