最近特斯拉(Tesla)一台Model S電動車的致命意外事故引發了眾多問題，並讓自動駕駛車輛的可行性再度被質疑；那一輛被貨櫃車撞毀的特斯拉電動車當時是設定在半自動駕駛狀態，而肇事貨櫃車是突然從左方超車，電動車的駕駛──以及車上以攝影機為基礎的防碰撞系統──根本沒有時間反應。

特斯拉在一篇部落格文章中表示，事故原因是其自動駕駛系統未能辨識出被佛羅里達明亮日光反射的白色貨櫃車，而剎車沒有作動；此外該篇文章也指出，這是特斯拉電動車的自動駕駛功能啟用以來，已知的首起致命交通事故。

市場上眾多評論者，包括EE Times的資深編輯Junko Yoshida，很快地假設特斯拉電動車出現軟/硬體故障，儘管特斯拉聲稱其自動駕駛系統已經累積了1.3億英哩的行駛距離；第一個被懷疑故障的是特斯拉電動車的前向視覺系統，Yoshida列出的疑問是，該系統配備了CMOS影像感測器嗎？有沒有高頻雷達天線或是專屬的視覺處理器？

根據美國佛羅里達州警方資料，發生事故的特斯拉電動車實際上並沒有與貨櫃車發生側撞，而是從貨櫃車下面穿過，擋風玻璃、車頂以及窗戶都被截斷，而剩餘的車體還繼續向前行駛了約半英哩，最後撞上路邊的鐵絲網(圖片來源：The New York Times)。

於是箭頭很快又指向了特斯拉的視覺系統供應商──以色列公司Mobileye，其視覺系統現在被眾多汽車系統供應商採用，該公司並對自動駕駛的未來發展十分樂觀；汽車廠商看好自動駕駛車輛在未來五年會普及，而Google也推波助瀾，表示其自動駕駛車輛的測試行駛距離已經累積超過170萬英哩。

包括筆者在內的機器視覺技術追蹤者，如果有在5月份參加於美國矽谷舉行的嵌入式視覺高峰會(Embedded Vision Summit)，應該都對現場展示的系統能從交通繁忙道路上分辨出自行車騎士與行人的能力印象深刻；如果車用視覺系統可以分辨出行人與自行車騎士，怎麼可能看不到跟一間房子差不多大的貨櫃車？

這樁悲劇可能還得經歷漫長的法律訴訟，罹難者家屬已經委託一家具備產品缺陷訴訟經驗的律師事務所幫忙打官司；而美國國家運輸安全委員會(NTSB)也與美國高速公路安全局(NHITSA)聯手調查特斯拉的自動駕駛系統。總之還不能完全確定事故是產品缺陷導致。

目前來自各方的事故原因全屬推測，我們等著看是不是那輛特斯拉電動車的自動駕駛導致意外，但事實上也許事故完全是因為駕駛人的疏失(或是失常舉措)，這都是無法意料的。舉例來說，貨櫃車的駕駛在左轉超車之前有沒有看到那輛特斯拉電動車接近？或者是他看到電動車接近，卻以為駕駛會減速或停下來讓大貨櫃車先行？

但如果沒有任何人為疏失，問題就會變得有些複雜；這可能無關乎辨別出哪個零組件故障，而是要釐清系統未能成功執行什麼功能(我認為)。

特斯拉電動車的前向視覺系統完全有可能無法避免碰撞，因為它看到了錯誤的物體；那輛電動車並沒有跟貨櫃車發生側撞，而是穿過貨櫃車體下方，其擋風玻璃、車頂跟窗戶都被截斷，而其餘車體還繼續向前行駛了大約半英哩，直到撞上路邊的鐵絲網護欄而停止。

我們如何能知道當時特斯拉電動車的雷達/視覺系統指向的是什麼？有一些推測是那輛特斯拉電動車水平指向前方的攝影機，略微往下傾斜；如果是這樣，雷達可能瞄準了貨櫃車底盤與路面之間的縫隙，並將之識別為一個很大的空間而非障礙物。

根據特斯拉的說法，那輛Model S並沒有自動踩剎車避免碰撞，因為貨櫃車離地面的間隙很大，而且白色的車體反射日光；該公司並坦承，Model S的自動駕駛功能會忽視看起來像是前方道路的特徵，以避免不必要的剎車。未能掌握前方資料並不能構成零組件故障的理由，那意味著前向雷達必須要往上瞄準，還有前方與兩側。

這裡的技術問題在於，特斯拉必須要解決貨櫃車的金屬車體以及強烈日光的對比(這並不容易，如果你檢查過視力、瞳孔被眼科醫生放大過就知道)。還有一個更大的問題，可能是大量資料處理的需求──關乎記憶體以及處理器──如果你事實上需要收集並分析沿著垂直Y軸的感測器資料的話。

然後就是自動駕駛車輛在面臨道德決策時的難題，也許你不會遇到有小孩子突然跑到馬路上的戲劇性情節…比較有可能的是，如果你遇到前方道路有斷落樹枝垂下來時，會怎麼做？

針對大型貨櫃車底盤與路面之間空間的問題，有一個解決方案或許是貨運業者可以提供的，例如在貨櫃車安裝金屬側裙，或許能產生更容易被雷達偵測的影像，傳送到車輛的前向感測器影像處理器；這不需要立法強制要求，因為貨櫃車加裝側裙能讓底盤空氣流動更有效率而能更省油。

編譯：Judith Cheng

(參考原文： White on White: Thoughts on Tesla's Autopilot Fatality，by Stephan Ohr；本文作者為半導體產業分析師、顧問)

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