感知算法仍需提升，安全隐患确实存在
一则“墓地见鬼”的视频再度把对特斯拉自动驾驶的质疑送上风口。
近日，一名外国网友在Tiktok上发视频称，自己驾驶特斯拉行经无人墓地，特斯拉却感应出了很多行人，此举引发不少网友跟帖，表示自己的特斯拉在无人街道也曾感应出行人。就在2月15日，福建厦门，一辆特斯拉两旁无车，车内大屏幕上却显示有公交车。
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特斯拉官方没有针对这个视频做出回应，但其自动驾驶技术路线和固有缺陷值得关注。
类比人的驾驶过程，汽车的自动驾驶系统也主要分为三个部分：感知，即能“看见”外界；决策，即根据感知结果决定接下来的动作；执行，就是将决策付诸行动。
目前，市场上主要的感知解决方案有两种：一种是以Waymo为代表的“视觉+空间”融合方案；一种是以特斯拉为代表的的纯视觉方案。
据记者了解，特斯拉感知系统采用多传感器融合，通过算法分析传感器捕获的物体信号，再以视觉化方式呈现给驾驶员，其传感器配置包括了6个摄像头（侧方后视、前视宽视野、前视主视野、前视窄视野、后视、侧方前视），1个超声波传感器和1个毫米波雷达。
华为公司的一位自动驾驶研发人员告诉记者，不同传感器各有擅长，互相平衡。其中，摄像头获得的2D图像缺少深度信息，需要深度感知来弥补自动驾驶路径规划需要的3D信息；毫米波雷达可以检测有足够反射强度的运动目标，但是无法分辨探测目标究竟是什么。
上述华为技术人士的判断是，如果这个“墓地见鬼”视频是真的，那么可能是当时周围环境中存在地面障碍物等干扰因素，感知系统应该是出现了误检。
出现误检的原因有两种可能：一种是毫米波雷达将和人类似的其他运动物体回波误检为人；另外一种是在摄像头辅助情况下，通过视觉算法识别认为是人。
专注车载智能芯片的独角兽地平线公司的一位算法技术专家告诉记者，看见“幽灵”属于无中生有，基于深度学习的算法会存在这种问题，并且在当下的技术水平下无法避免。这种算法缺陷并不是代码执行效果不佳，而是一种目标检测的基本缺陷。在这种技术路线下，才会需要多传感器融合来取长补短。
特斯拉以相机为主的感知方案一度备受争议。这种方案廉价，几乎是只用摄像头就完成了感知和精确定位的所有功能，不依赖成本高昂的激光雷达和高精地图，降低硬件和基础设施成本。这是特斯拉能够实现大规模整车量产的前提。
多位接受记者采访的行业技术人士的共同观点是，未来，以特斯拉为代表的自动驾驶感知发展趋势特点主要有三：一是摄像头重要性增加，数量逐渐增多、像素密度升级、覆盖范围也从车外到车内；二是感知从静态目标到动态场景，识别从整体到细节，对移动目标预测也在增强；三是从单车感知向协同感知发展，但单车感知依然是基础。
因此，这是消费者们需要警惕的另一点：虽然特斯拉在2016年10月以后生产的车辆都配备了全自动驾驶硬件，但是自动驾驶能力是通过后续软硬件系统的升级逐渐获得的。
比如，虽然特斯拉拥有海量数据可优化系统，但是在驾驶场景下，一旦识别出现问题往往是严重后果。
