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第三方测试显示,特斯拉FSD平均21公里就要接管一次

汽车商业评论  · 公众号  · 汽车  · 2024-10-08 07:00

正文

撰文 / 钱亚光

编辑 / 黄大路

设计 / 琚   佳

来源 / amcitesting.com , electrek.co by Fred Lambert,, insideevs.com by Iulian Dnistran

10月10日,特斯拉将于推出备受期待的Robotaxi。特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)在多次场合暗示,该公司的出租车可以随时随地自主驾驶,因为它不依赖预先绘制的数据来做出决定,而是使用一种智能的摄像头系统,能够智能地评估情况并实时做出决定。


而9月24日公布的一份评测报告给FSD泼了一盆冷水,该报告显示,FSD在测试中平均13英里(约21公里)就要人为干预1次。


这可能是独立第三方对特斯拉的FSD进行的最广泛的真实世界测试,AMCI Testing认为,特斯拉必须需要很长时间才能安全进行Robotaxi操作。


“在所有智能驾驶系统中,尤其是在无人驾驶自动驾驶汽车中,技术与公众之间存在着一种信任契约。”AMCI Testing的母公司AMCI Global的CEO大卫·斯托科尔斯(David Stokols)说,“FSD接近无懈可击,但尚未达到,这在测试结果中已被证明,会引发一种隐蔽且不安全的操作者自满问题。”



“虽然对于一个独特的基于摄像头的系统来说令人印象深刻,但AMCI测试对特斯拉FSD的评估揭示了安全操作需要人工干预的频率。”


AMCI Testing是一家独立的汽车测试公司,自1984年以来一直致力于对汽车产品进行公正的比较评估。AMCI Testing每年在南加州和世界各地的私人试验场的测试设施中评估、测试和评价150多辆汽车和卡车。测试涵盖了ICE、HEV、PHEV、BEV和FCEV动力总成以及所有测量和产品类别。AMCI Testing认证在全球汽车行业中被公认为黄金标准。


测试有喜有忧


AMCI测试,采用了一辆配备了Hardware 4并运行FSD最新软件版本(12.5.1和12.5.3)的2024款特斯拉Model 3 Performance。测试里程超过1000英里(约1610公里),驾驶环境包括城市街道、农村双车道公路、山路和高速公路。测试时间包括白天和夜晚,光线环境从背光到全正面阳光。



AMCI发布了一系列短视频,展示了FSD(监督版)表现非常好的地方。


正如其视频所示,有时FSD能够表现出相当复杂的驾驶行为,比如穿过两辆停放的汽车之间的一个空隙,让迎面而来的车辆通过,或者向左移动,给在人行横道上等待绿灯的行人让出空间。AMCI还称赞了FSD在乡村的盲弯处理方式。


多个测试视频证实,FSD在大多数情况下可以完美运行,但它有时也会出现失误,而正是这些偶尔的故障可能成为危险因素。


有一次,特斯拉Model 3在夜间在城市里闯了红灯,尽管摄像头清楚地检测到了灯光。另一次,车辆在一条曲折的乡村道路上启用了FSD(监督版),越过一条双黄线,碰到迎面而来的车辆,迫使司机接管。另一个值得一提的事故发生在一个城市里,尽管红绿灯是绿色的,前面的汽车正在加速,但测试车辆还是停了下来。


报告中最令人担忧的是,当FSD犯错时,它们往往是突然的,具有潜在的灾难性。


结果不够理想


特斯拉FSD项目的令人最为担忧之处在于,汽车制造商一直拒绝分享干预数据或任何关于该项目三年来的数据。


公众了解FSD的效果,只能依赖传闻和众包数据,尽管这些数据相当糟糕,但特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)对它们给予了正面评价,从而为它们带来了一定的可信度。


超过1.4万英里的众包数据显示,FSD v12.5.1版本两次干预之间的距离为31英里(约50公里),关键脱离距离为174英里(约280公里)。



虽然对于一款完全基于摄像头的系统来说,这个成绩令人印象深刻,但AMCI对特斯拉FSD的测试表明,司机在测试期间不得不进行了75次干预,平均下来每13英里(约21公里)就会有一次。


曼加米雷解释说:“不可否认,FSD 12.5.1的表现令人印象深刻,因为它确实实现了许多类似人类的反应,尤其是对于基于摄像头的系统来说。但它在FSD运行的前五分钟内似乎无懈可击,这让人产生一种难以避免的敬畏感,进而导致危险的自满情绪。”


“当司机在使用FSD时,双手放在膝盖上或离开方向盘是非常危险的。正如你在视频中看到的那样,FSD计算失误的最关键时刻是一些瞬间发生的事件,即使是以测试心态驾驶的专业司机也必须集中精力去捕捉。”他说。



AMCI测试发现,在与FSD一起行驶的里程数越多,驾驶者就越有可能遇到这些故障。


曼加米雷说:“最令人不安和不可预测的是,你可能会看到FSD多次成功处理了特定场景——通常是在同一段道路或十字路口——但下一次却莫名其妙地失败了。”


“可能是由于计算能力不足、车载计算出现延迟问题,或者是周围环境评估的细微差异,这些原因都无从知晓。这些失败是最隐蔽的。”但也有一些简单的编程不足导致的连续失败,比如在出口前仅提前160米才开始进行变道。“这会阻碍系统运行,并让人对该系统基础编程的整体质量产生怀疑。”曼加米雷补充说


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