新华社图片2024年10月12日发布:纯视觉方案的智驾在大雾天还能用吗？

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今天的《踢车问答》来了！

来自网友“踢车帮铁粉”的提问：关于特斯拉的自动驾驶采用纯视觉的方案，我记得夏老师在之前的踢车问答里做过解答，就是特斯拉的软件能力强，所以不需要堆像激光雷达和毫米波雷达这样的硬件配置，但是有一些场景比如说碰上大雾天气，纯视觉方案是如何识别车辆和障碍物的呢，请夏老师帮忙做出解答，谢谢。

答：最近看到国外媒体做的一个有趣试验，用一辆洒水车在前面向跟在后面的车猛烈洒水，干扰其摄像头，然后突然闪开，露出车道上的模拟障碍物。装备激光雷达的蔚来ET5安全停住了，特斯拉和另外一款车都发生了碰撞，这就证实了视觉系统的局限性。即确实存在看不见导致来不及反应的时候。常规遇到这种情形，比如进入雾区或雨区，能见度变差，系统通常会先根据视觉所能观察到的距离适配行驶速度，也就是减速，并提示驾驶者接管车辆。如果超出报警时间仍无人接管，处理方式与驾驶者长时间方向盘脱手一样——激烈报警和逐渐停车。这是在当前法规仅允许智能驾驶起辅助作用，且厂家不为辅助驾驶时发生的事故承担交通安全的主要法律责任，责任主体依然在驾驶者的情况下。系统所做的一切操作都旨在尽量保证安全并免除厂商潜在的民事责任。

特斯拉在智能驾驶方面是一种底线思维模式，也就是试探硬件少得不能再少的底线在哪里。这就反过来促使研发团队在测试和软件开发上竭尽全力，让软件能力最大化地把硬件的作用发挥出来。而一些十分特殊的场景，则可以用概率算法去压缩它发生的范围。只要不遇到极端情况，其使用体验就是好的，而且可以保证单车低成本、高利润率。这并没有消除“看不见”这个局限性，只是把因此而导致系统完全不能发挥作用的场景压缩到极致的，极少的场景。同时，特斯拉也在用安装了激光雷达的车做试验，只是没有用在量产车上。

对整车厂来说，智能驾驶竞争在软件，不在硬件。因为硬件都是供应商制造的，只要花钱采购都能得到。而如何应用这些硬件，决定了竞争胜负。比如击剑比赛，比的不是剑，而是运动员的剑术。特斯拉的策略就是把剑术练到家，方法就是用尽量少，尽量简单的硬件去修炼软件功夫。当它达到高水平时，再升级装备就会更加显著地体现出竞争优势。而且，尽量保持硬件上相对更低的成本。

这里要避免一个误解，就是认为特斯拉的智能驾驶就是最强的，放在哪里都最强。事实不是这样。它在中国的体验效果就不如在美国。自动驾驶系统非常依赖在使用当地的训练。特斯拉在美国本土的训练要比在中国相对完备得多，因此体验更好，开放使用的功能更深。

以上是本期踢车问答的全部内容，如果大家也有想提问的问题，欢迎在评论区积极留言提问。如果您在其他平台看到踢车帮的内容，也欢迎随时留言提问，我们会搜集所有平台的提问留言，每周由夏东老师选出5个问题来回答。

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