智駕“背面”（一）：攝像頭比人眼強？

雷軍正經歷“創辦小米以來最艱難的一段時間”。“難”的起因，大家也都明白， 小米造的的第一款車SU7由于一起慘烈車禍，陷入非議漩渦。

之所以招致人言洶洶，說起來還是禍從口出，雷軍多次宣稱小米是“智駕第一梯隊”，可偏偏就是“智駕”惹出事端。

▲“智駕”概念引發不少爭議

▍“智駕”技術尚存很多缺陷

所謂“智駕”，其實是個取巧的說法。

目前各廠商的技術水平都還在“輔助駕駛”階段，大家都做不出可以廣泛使用的成熟可靠的3級自動駕駛（有條件自動駕駛），于是就先在造詞技術上突破了一下，用“智能駕駛”來替代“輔助駕駛”。畢竟聽上去更高級，也更像“自動駕駛”。

▲我國駕駛自動化分級（摘自GB/T40429—2021）

“智駕”確實被吹過頭了，什么“車位到車位”、“全國都能開，越開越好開”之類，讓人恍然覺得自動駕駛已經成熟，只差法規松綁。據《中國汽車報》報道，2024年因過度依賴智駕系統引發的交通事故中，超60%與宣傳誤導直接相關。

人類開車有很多缺陷，比如會走神兒、會路怒、會誤判等等。有統計說，95%以上的車禍是由駕駛人的錯誤行為導致的。

人會犯錯，技術會犯錯嗎？

我們相信，自動駕駛未來會比人類開車更安全，但現在所謂的智駕還有不少缺陷，無論感知、決策還是執行，都有很多漏洞要補。

所以，你不光要知道智駕能做什么，還要了解它的缺陷和風險。對于駕駛這種高風險行為來說，這些缺陷很可能是致命的。

▍智駕感知主要靠攝像頭

這次，我們先從感知部分的攝像頭說起。

人開車，主要靠一雙眼睛看路和周邊環境，而智駕則用攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等來感知。

這幾種傳感器中，攝像頭是核心，它好比是人類的眼睛，可以“看到”物體的形狀、色彩、紋理等等豐富的信息。

特斯拉FSD是目前最好的智駕系統之一，用的是“純視覺方案”，車外配了8個（HW3.0）或更多攝像頭（HW4.0）。馬斯克堅持認為，人類是用雙眼和大腦來完成復雜的駕駛任務，AI也該如此，用攝像頭+神經網絡來實現智駕最合理，雷達之類都是畫蛇添足。

人有兩只眼睛，智駕的攝像頭圍著車裝了一圈兒，可以眼觀六路。這點確實比人強，畢竟人的后腦勺上不長眼。

▲特斯拉Model 3（參數丨圖片）攝像頭分布位置示意

這些攝像頭不光是看的角度不一樣，在智駕時的分工也很細。

前視攝像頭裝在前風擋內上方，一般是兩目或三目，也就是有兩個或三個鏡頭。這些鏡頭的焦距和視野不一樣，有的主要負責往前看遠處，有的主要負責看近處和兩邊。

▲特斯拉Model 3前視攝像頭位置示意

前方的車輛、路上的車道線、路兩邊的交通標志和行人自行車之類，主要靠前視攝像頭來識別。

車身側面通常裝4個攝像頭，兩邊前翼子板和B柱上各裝一個。

側向攝像頭主要觀察車子的兩側，智駕的盲區監測、并線變道靠的就是側向攝像頭。

車尾還會裝一個或多個后視攝像頭，提供后方視野，并用來輔助倒車和泊車。

如果智駕系統只靠攝像頭，那就是“純視覺方案”；如果再加上毫米波雷達甚至激光雷達，那就是“復合感知”方案。

▍攝像頭有兩大缺陷

我們先不討論“純視覺方案”好不好，只說攝像頭有哪些缺陷。

攝像頭的第一大缺陷是：在惡劣天氣和某些光照條件下“失能”。

具體表現為：雨、雪、霧、強光、逆光、夜晚等條件會嚴重影響攝像頭成像質量，導致感知能力下降。

小米SU7在3月29日導致3個年輕人離世的車禍，就是發生在夜間高速公路一處施工路段。顯然攝像頭在夜幕中并沒有及時有效地識別出障礙物。

▲小米SU7高速碰撞爆燃事故引發關注

2024年10月，美國國家公路交通安全管理局(NHTSA) 在收到四起事故報告后，已對特斯拉的FSD 啟動調查，原因是：FSD未能“對道路能見度降低的情況做出適當反應”。

NHTSA 表示：“道路能見度降低是由于陽光眩光、霧氣或空氣中的灰塵等因素造成的”。

攝像頭的第二大缺陷是：對小目標容易看走眼。

2024年4月，美國西雅圖，一輛處于FSD模式的特斯拉Model S撞上前方一輛摩托車，摩托車騎手當場身亡。

▲西雅圖特斯拉Model S車禍現場圖

調查顯示，駕駛員在事故發生時正在使用手機。專家指出，特斯拉依賴攝像頭的FSD可能在識別摩托車等小型目標方面存在局限，尤其是在距離感知方面可能不夠準確。

人眼能靈活改變視野，也能快速聚焦于各種物體，眼光掃一下，就對周邊環境了然于胸，需要追蹤什么目標，眼光隨時跟上。而且，人的眼睛能看出周圍視野中的空間關系：什么遠、什么近，什么正在運動。

攝像頭的焦距是固定的，成像沒有“重點”，靠算法分析圖像來判斷“看到”了什么東西；在空間感知方面，一是模仿人類的“雙眼視差”，用不同鏡頭之間的圖像差異去估算距離；二是靠“運動視差”，通過圖像的變化等線索去分析出遠近。

對于幾十米開外的小目標，攝像頭捕捉到的像素比較少，有可能“看不清”，難以識別和追蹤；如果小目標移動速度比較快，圖像會出現拖影模糊，系統可能會誤認為是“背景噪聲”，選擇無視。

摩托車、自行車、小孩兒、小動物、臨時路障之類就屬于這種“小目標”。

▍攝像頭和人眼哪個更厲害？

攝像頭可以“眼觀六路”，表現穩定而且“不知疲倦”，不像人類會犯困、會走神兒。

攝像頭的缺陷，主要就是上邊說到的兩種，還是就是鏡頭容易被搞臟影響成像質量。當然，人眼也有一些缺點，但在適應強弱光、快速聚集、追蹤動態目標方面，還是比攝像頭強太多了。

▲攝像頭被某些行業大佬吹噓過頭了

最關鍵的是：人眼的不足，會由大腦彌補。開車時看不清路，無非是減速慢行，實在不行就靠邊停車，搞明白狀況再說。攝像頭的“大腦”是模型和算法，應變能力比較差，遇到狀況不是甩鍋給人就是沒頭沒腦撞上去。

換句話說，算法在處理常規場景表現還行，但凡事就怕例外，要是碰上訓練數據中很少涉及的罕見場景，表現就可能失常——算法和模型是另一個話題，容以后細說。

對于“純視覺智駕”，有幾個建議。

一是在光線好的時候用，夜間或天氣不好，最好不用；

二是在道路條件好的地方用，要是環境不“標準”（比如道路施工、標志標線不清晰），最好不用；

三是在常規道路上用，要是急彎多或是盤山路之類的復雜路況下，最好不用。

最后，還是提醒車主們在使用“智駕”時，仔細閱讀用戶手冊。別看廠商的大佬經常吹牛忽悠人，但用戶手冊上白紙黑字，會提到一大堆智駕的局限，那說的才是實話。

攝像頭受光線干擾大，也會被雨、雪、霧、霾遮住望眼，于是，天生穿透力極強的毫米波雷達就被拿來救場。有毫米波雷達幫忙，智駕就能放心開嗎？下回重點說毫米波雷達的是與非。