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林先生与ES8

林先生与ES8

作者: 小橙梓 | 来源:发表于2021-08-16 23:51 被阅读0次

    0.背景

    2021年8月,林先生在深海高速驾驶ES8启动了自动驾驶驾驶功能(NOP领航状态),因交通事故不幸去世。作为一个餐饮老板,林先生将多个大众日常消费餐饮单品做成了全国联锁品牌,旗下“萌剑客”备受消费者好评,而他刚刚才过三十岁。

    1.ES8及NOP

    ES8作为蔚来旗下40w+的高端产品配置可以说极具奢华,前160kW / 后240kW的电驱动可实现4.9s的百公里加速及最高200km/h的速度支持,100kWh顶配可实现580km续航;底盘系统配备了全铝车架、完善的主动式空气悬架及Brembo通风盘式刹车;安全配置的气囊数量、影像功能及动态监测均已配置完善;以上这些以及NOMI Mate 2.0智能数字驾舱共同构成了当代智能电动旗舰SUV。该产品的最大宣传卖点:“换电体系”和“NOP领航辅助”。

    NOP背后的配置包括了Mobileye EyeQ4 芯片、1个三目摄像头、4个环视摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达、1个驾驶员监测摄像头以及高精地图的数据支持。这些硬件可实现大部分路况下自动超车、自动限速调节、最优车道选择、自动切换高速公路、自动上下匝道、变道自动紧急避让等L2+级别的自动驾驶功能。

    2.潜在原因分析

    根据目前已公布的数据,林先生在总共85km的驾驶里程中NP里程72公里,NIO Pilot自动辅助驾驶功能的使用总时长48分钟,领航辅助里程68公里,时间44分钟。根据现场的疑似照片,故障车辆在高速上追尾了其它车辆,主驾侧A柱和车顶被完全撕碎,车辆乘员舱被撞的稀碎。

    NOP不能实现的功能:对于静止的工程车(障碍物)及小重叠角的障碍物是存在失效的风险。这些写在app说明书里的东西并不会直接告知消费者,大部分消费者也不会注意到。

    Corner Case与宣传:对于现有硬件毫米波+摄像头的传感器方案无法覆盖上述的场景,毫米波雷达虽可以实现远距离识别但对于上述场景的物体会被过滤掉。这个是现有设计方案存在的问题或者说多的是你想不到的场景,不能把客户当作神且现阶段无法穷尽所有的可能,多的是你想不到的情况。但这些困难和问题,消费者往往是不知道的,当他们对于90%场景采用NOP有了非常好的驾驶体验后,想当然会认为这套系统可以覆盖100%使用场景。

    蔚来品牌部相关人士对媒体回应:Navigate on Pilot(NOP)领航辅助不是自动驾驶,后续有调查结果会向外界同步信息。在这里可以看到L2级别的自动驾驶辅助功能和完全的自动驾驶功能还存在很大差别。

    蔚来官方的声明信息非常令人心痛,有哀悼有沉痛,未有现责任与担当。

    3.浅谈自动驾驶

    再谈SAE分级,2021年进行了第七版J3016C修订,将L1\2统称为“驾驶员支持系统”,L3\4\5统称为“自动驾驶系统”。在对L3/4/5进一步细化的过程中提到“L3级中当车辆提出接管需求时,现有驾驶者必须立刻接管”,此时如驾驶者无法满足要求退回L2级别,即驾驶员你得支持车车开了该握紧方向盘握紧方向盘、该踩刹车就该踩刹车。

    天朝2020年发布了《汽车驾驶自动化分级》,总体对应SAE的L1~5,自2021年1月实施后自动驾驶出现的问题有了法规可以参考。其中提到3级对于目标检测与响应、车辆纵横向控制都是判定给系统的,2级对于目标检测于响应判定给了系统和驾驶员,这也意味在此次ES8开启NOP后对于前方物体的识别错误系统是需要承担责任的,除非说在出事之前系统有提醒乘客需要接替。

    国内EV御三家均不满足L3:上述提到的SAE J3016以及汽车驾驶自动化分级均不是明确的法律法规,对于自动驾驶的责任主体判断不明确,但很显然L3以上级别的自动驾驶在出事后是需要厂家承担的。因此大部分可以看到L2.5\L2 PLUS\L2.99999之类的官方宣传,背后的原因也是如此。

    那么此次事故的责任主体只能还是驾驶员自己了,蔚来发了一个声明就可以暂时缓解此问题,而非直接吃牢饭。

    4.一点点小思考

    作为厂家,时刻需要保持敬畏。无论是硬件性能还是软件技术,特x拉都遥遥领先于国内全部整车厂且这个差距并没有缩小,此前国内一线供应商大肆借“特x拉制动杀人论”来宣传自己自动驾驶软件则充分反应了当前国内先行者对于技术的盲目自信以及宣传。

    对于这件事最终的定论还要看最终官方传递的消息,但可以肯定的是现阶段举一国之力去推动的技术探索并不能因此而停下,蔚来的NOP会继续、小鹏的NGP也会继续,大家都会随着技术和案例的积累越做越好。与传统先做好再完美相比,这件事必须以完美向前去指导设计,毕竟不完美的代价是牺牲人命。

    对于想要满足L3+场景下更多测速测距、进场感知能力目还需配备激光雷达,而更多硬间堆积的背后是否能带来更完善的体验还需要各家去进一步探索。

    对于一个系统来说,知道能实现什么相比更重要的要知道不能实现什么,对于人来说很容易实现的功能可能对于机器来说往往很难。

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