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三張貼紙讓特斯拉“跑偏”——全自動駕駛夢何日實(shí)現(xiàn)

2019-04-10 05:05:03

來源: 科技日報

三個圓點(diǎn)代表三張貼紙,有可能引導(dǎo)特斯拉駛?cè)胱髠?cè)的反向車道。

  現(xiàn)實(shí)版“鋼鐵俠”馬斯克曾在2016年寫道:“你將能夠從幾乎任何地方召喚你的特斯拉。一旦它載上你,你就可以在前往目的地的過程中睡覺、閱讀或做任何其他事情。”

  3年過去了,理想總是很美好,現(xiàn)實(shí)也總是很骨感,馬斯克的全自動駕駛夢更近了嗎?

  可惜,夢想總被冷水潑。近日,騰訊科恩實(shí)驗(yàn)室發(fā)布最新研究報告,對準(zhǔn)特斯拉自動駕駛系統(tǒng)“三炮齊射”,宣稱特斯拉Model S的雨刷識別系統(tǒng)、車道判斷系統(tǒng)和車輛控制系統(tǒng)存在漏洞,再次將自動駕駛的安全問題置于聚光燈下。

  科恩實(shí)驗(yàn)室提出的三項(xiàng)漏洞中,雨刷錯誤啟動所幸還無大礙;利用系統(tǒng)漏洞實(shí)現(xiàn)游戲手柄遙控,把特斯拉變成大號玩具車是駭客們玩出的新花樣;最抓人眼球的要數(shù)道路識別系統(tǒng)漏洞,在路面貼上難以注意到的三個小貼紙,假扮行駛路線,成功“忽悠”經(jīng)過的特斯拉錯誤判斷并駛?cè)敕聪蜍嚨馈D嫦蜃呶唬嬅婕ち要q如電影大片,后果讓人不敢想象。

  三張紙條真能“封印”特斯拉?

  科恩實(shí)驗(yàn)室研究認(rèn)為,特斯拉AutoPilot的道路識別系統(tǒng)性能強(qiáng)大,在測試過程中使用了很多不規(guī)則道路,讓測試車輛系統(tǒng)能夠有效識別復(fù)雜的道路標(biāo)識。然而,Autopilot識別不完美道路標(biāo)志的能力使其對某些錯誤信息更為敏感,導(dǎo)致不顯眼的貼紙成功“得手”。

  科恩發(fā)布報告后,特斯拉隨即給出回應(yīng):“駕駛員可以隨時通過使用方向盤或剎車輕松覆蓋自動駕駛,駕駛員也應(yīng)該隨時準(zhǔn)備應(yīng)對突發(fā)情況,現(xiàn)實(shí)世界不存在這一擔(dān)憂。”

  貼紙的風(fēng)波剛起,特斯拉又信心滿滿地宣布更新美國用戶系統(tǒng),增添最新版本“無縫導(dǎo)航”功能,可實(shí)現(xiàn)在默認(rèn)許可下車輛自動改變車道。此前,特斯拉自動駕駛系統(tǒng)在進(jìn)行操作前會主動要求司機(jī)手動確認(rèn)執(zhí)行車道變化。新的軟件更新改變了這一點(diǎn),駕駛員設(shè)定目的地后,可選擇在無需轉(zhuǎn)彎桿確認(rèn)情況下汽車自動改變車道。系統(tǒng)在執(zhí)行自動變道前,將通過鈴聲、視覺信號等方式通知司機(jī),為駕駛員觀察環(huán)境及取消變道操作留有時間。當(dāng)然,特斯拉也補(bǔ)充道,駕駛員仍必須始終對汽車負(fù)責(zé),并且必須始終控制汽車。

  特斯拉通告中寫道,自2018年推出AutoPilot功能以來,全球用戶已經(jīng)使用該功能行駛超過1億公里,并根據(jù)系統(tǒng)建議執(zhí)行超過900萬次車道變更。客戶反饋該功能讓公路旅行和高速駕駛更加輕松、愉快。有美國媒體認(rèn)為,三張貼紙似乎并未對其造成嚴(yán)重影響,特斯拉此次更新是向全自動駕駛方向再邁進(jìn)一步。

  其實(shí),科恩實(shí)驗(yàn)室的東家騰訊早在2017年就已成為特斯拉的第五大股東,科恩發(fā)布“黑材料”、特斯拉針鋒相對“正面剛”也遠(yuǎn)不是第一次,科恩和特斯拉的“相愛相殺”都是為了自動駕駛能夠走得更遠(yuǎn)。

  全自動駕駛離我們還有多遠(yuǎn)

  按照馬斯克的說法,特斯拉將在2019年年底實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛。類似的話馬斯克在2016年也說過,不過那會兒說是2018年就能實(shí)現(xiàn)。到底什么時候才能做到上車、睡覺、到家?

  對此,西蒙顧和上海辦公室執(zhí)行總監(jiān)陸盛赟在接受科技日報記者采訪時給出詳細(xì)解讀。目前,各大車企最新量產(chǎn)汽車主要在L2級(部分自動化)上下功夫,也有車型已經(jīng)率先進(jìn)入L3(有條件自動化)階段,如最新配置自動駕駛功能的奧迪A8、特斯拉等。

  陸盛赟表示,那種駕駛員可以睡覺、完全脫手的全自動駕駛在現(xiàn)有技術(shù)上還無法實(shí)現(xiàn)。目前的主流研發(fā)方向是一種“人技結(jié)合”的自動駕駛,司機(jī)仍需要在行駛中發(fā)揮作用,自動駕駛不等于無人駕駛。而馬斯克所說于今年年底實(shí)現(xiàn)的全自動駕駛,可能需要附加很多特定條件,如制定與之相適應(yīng)的交通和監(jiān)管規(guī)則;在一定封閉的環(huán)境內(nèi),車輛均采用相同的自動駕駛系統(tǒng)等,其商業(yè)落地場景具有局限性。

  “此前,百度等已經(jīng)在封閉園區(qū)內(nèi)實(shí)現(xiàn)了這種有附加條件的全自動駕駛,但離全社會的完全自動駕駛還是很遙遠(yuǎn)的。”

  開車睡到家,技術(shù)和社會都得加把勁

  法國自動駕駛技術(shù)專家李鈾對科技日報記者表示,目前的自動駕駛系統(tǒng)主要包含感知、定位、高精地圖、導(dǎo)航與控制五大塊。其中,感知模塊通過處理攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等各種傳感器的數(shù)據(jù),來獲取障礙物、行道線、路面等信息,再結(jié)合定位、地圖生成駕駛路徑,最后再由控制器執(zhí)行。由此可以看出,感知系統(tǒng)在自動駕駛系統(tǒng)中占據(jù)重要位置,也是主要難點(diǎn)。

  李鈾說:“機(jī)器學(xué)習(xí)被視為實(shí)現(xiàn)自動駕駛的重要核心技術(shù),其通過在已標(biāo)記的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)習(xí),來模擬人的認(rèn)知能力。”

  目前機(jī)器學(xué)習(xí)集中應(yīng)用在感知系統(tǒng)當(dāng)中,包括圖像識別、點(diǎn)云識別等。最近幾年的深度學(xué)習(xí)因?yàn)樯顚由窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理海量數(shù)據(jù),在各大數(shù)據(jù)集上達(dá)到甚至超越人類的認(rèn)知能力,使得該技術(shù)快速產(chǎn)業(yè)化,其中自動駕駛是其最火的應(yīng)用領(lǐng)域。

  “然而其本質(zhì)上是在已知、過去的空間中采樣學(xué)習(xí),面對未知、未來的開放空間,并不能很好地認(rèn)識到其自身的局限性,會把未知劃入到已知范疇加以處理,從而給出錯誤的結(jié)果,這給開放道路下完全自動駕駛帶來嚴(yán)重的安全隱患。面對科恩實(shí)驗(yàn)室的貼紙等特別設(shè)計的對抗樣本,除了將其納入學(xué)習(xí)樣本,并不能保證面對新的對抗樣本時不出錯誤。”

  李鈾認(rèn)為,只有在人工智能技術(shù)取得突破,激光雷達(dá)等傳感器技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展,同時在社會層面,需要交通規(guī)劃、道路設(shè)計、車聯(lián)網(wǎng)、安全標(biāo)準(zhǔn)、法律法規(guī)等基礎(chǔ)設(shè)施取得長足發(fā)展之后,完全自動駕駛才會變得可行。

  在此之前,配有自動駕駛系統(tǒng)功能的汽車可以在某些情況、某些路段下實(shí)現(xiàn)無人駕駛。但由于邊界不清,還將繼續(xù)在人的監(jiān)控下實(shí)現(xiàn)自動駕駛,比如特斯拉要求司機(jī)必須將雙手放在方向盤上,隨之帶來因駕駛員走神、無聊等心態(tài)變化而產(chǎn)生的新的安全隱患。

  目前汽車行業(yè)可落地的自動駕駛主要還是自適應(yīng)巡航、自主緊急剎車、車道線保持、自主泊車、堵車輔助駕駛等L2至L3自動駕駛技術(shù)。

  現(xiàn)階段,所謂的全自動駕駛系統(tǒng)更多的是汽車廠商的宣傳,車還得我們自己開。可喜的是,L3級別自動駕駛技術(shù)正逐步走向成熟。未來,開車將會更輕松。(記者 李宏策)

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