特斯拉是赢了, 但不是真相的全部
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出品丨虎嗅汽车组
作者丨李赓
头图丨视觉中国
懂车帝周三中午开始陆续推送的“36车智驾大测试”,在整整两天之后被马斯克本人看到。
后者极尽克制但还是透露些许自豪感地写到:“由于法律禁止数据出境,特斯拉在没有本地训练数据的情况下,在中国取得了最高成绩。”再次引爆了前两天一度稍微平息的“中国车企的智驾,怎么做得还不如特斯拉?”话题。
围绕着这场测试,各种讨论和阴谋论四起,甚至有很多人当起了侦探,开始一帧一帧分析测试视频。
但在虎嗅汽车看来,专注于细节上的“找茬”反而错过此番大测试背后的全貌和真相。
懂车帝测了啥?公允么?
简单总结测试场景如下:消失的前车真高速版、高速临时施工、施工路遇卡车、高速惊现事故车、高速入口遇野蛮加塞、莽撞横穿的猪。
图自:AI科学小栈(下同)
这些场景,都是属于智驾能力中的cornercase(边缘案例,不是用户最常见的使用场景),但在现实中又有不少人遇到过的(高速入口强行低速加塞那个我本人都遇到过不止一次,消失的前车也遇到过容易一些的版本)。
很多人吐槽懂车帝在测试中的“控制变量”不够好,在笔者看来,大概率不是懂车帝故意为之。实在是因为车辆测试要做到完全精准与标准,是一个耗资巨大的活。下图是耗资5亿的某碰撞测试场地:
国内某车企自建的碰撞测试场地,总耗资5亿
以“控制变量”标准化做到极致的车辆碰撞实验为例,为了保证测试的公允性,车辆其实自身并不具备动力,而是由场地中的测试轨道负责提供动力,从根本上保证测试车辆的速度和碰撞角度准确。
但代入到智驾测试场景,尤其是目前已经放出的高速场景,懂车帝测试过程中的许多动作只能靠人完成,因为市面上暂时不存在对应的测试装置。更不提智驾车辆本身的行驶,处于接管状态,如何既部分控制智驾车辆的运动过程(例如速度和初始路径等等),又要反过来评估他智驾的表现(油门刹车的选择,路径的选择),目前看起来还是个颇为薛定谔的事情。
加之测试装置目前没办法实现极高的加速度(本质就是车辆拖动的靶子),所以即便触发条件一致(大概率是测试车辆走到特定点就释放靶车),在实际情况中也无法做到场景的完全复制,更做不到对所有测试产品100%的公允。
总的来看,懂车帝能够将测试做到这个水平,已实属不易。即便不够完美,但这场测试足以证明——对于高速NOA这个被认为不是最难的场景,中国车企的智驾水平的确发生了一定程度的倒退。
为什么特斯拉会在测试中表现更好?
谜底其实就藏在谜面上,正如马斯克自己所说,特斯拉的智驾能力目前并没有用本地数据训练。实际上特斯拉FSD的能力,是用美国的智驾思维和智驾数据打造的。
那么中美道路情况到底有多大的差距呢?借用前华为智驾负责人苏菁地平线副总裁兼首席架构师的话来说:“中国道路基建的随意性比美国大太多;中国的外卖骑手和电动车工具开车的行为在美国也是没有的,会导致大量需要处理的博弈问题。”
苏菁所指的这个“基建随意性”,主要指代的是普通道路的情况,而非中国建设较为标准化的高速。
对于车企而言,要去适应国内普通道路的情况,就要在智驾系统中构建完全不同的架构和底层,在现实数据方面也完全不同,最后又继续根据现实情况不断调优。
具象一点说,这就是两种水土下孕育出的两种“大脑”(大模型本质就是一个局部的大脑)。也可以说,一方水土养一方智驾。
而最近几年,中国的“大脑”聚精会神在干什么呢?
搞各种NOA,尤其是博弈需求最重的城市NOA,充满了各种各样不按规则行驶的汽车,有胆子一个比一个大的行人和电动车。
这些再多规则都无法解决的场景(因为变数实在太多),到了大模型时代终于有了解决的办法。中国车企在大模型结构上加入了对不同交通参与者的关注,考虑到了许多美国不会发生的意外场景,再加上中国老司机的数据持续输入,最终让现如今的国产智驾大模型已经有了非常强的“博弈”能力。
什么叫”博弈“能力?
简单解释起来就是,有了充足的“博弈”能力之后,车辆在遇到突发情况下,会更偏向于以老司机的思维来解决,不至于一点挑战就急刹退缩。你也可以理解为“不怂”,其中一个最直观的结果在本次测试中,体现为前方有故障车,智驾“比起简单的刹车,更偏向于复杂的绕道”。
这种在日常使用中甚至会被使用者称赞的高级能力水平,到了此次懂车帝相对极限的测试场景中,最终暴露了“不怂”风格下的短板。
也是为了完成更冒风险、更高难度的驾驶,智驾系统必然需要对路线进行更多的思考和决策,体现为此次测试中许多智驾系统的“犹豫不决”,也一定程度上侵占了减速所需的时间。
可以简单粗暴理解为:智力能力没有匹配其风格与野心。
很讽刺是不是,用来在城区保证通行效率的算法结构,反过来在高速上降低了安全系数。
相比之下,虽然特斯拉目前在国内已经架设了服务器,用本土的数据对FSD进行训练调优,但是其核心的智驾大模型架构仍基于美国本土相对简单的版本,也就是没有了“强博弈”的负担,对于高速这种“反应时间”比“优选路线”更优先的场景中,反而输出了更优的表现。
如果你看到这里还不理解,我再做一个形象的比喻:
这就好比两个人,第一个你让他连玩十次脑筋急转弯,第二个只做十次简单的算术题。当第十一次给两个人极为简单的算术题,第一个人反倒不会直接给出那个最直白的答案,反而要绞尽脑汁想想这道题“脑筋急转弯”在哪里。结果只可能会是第二个人的反应速度遥遥领先。
为什么懂车帝只做这种对中国智驾不利的场景?难不成真的收了特斯拉的钱?
非也非也,其实早在周三懂车帝视频号发布的第一个视频中,就曾明确了整个智驾测试总计15个场景。除了上面已经提到的6个高速场景,还有9个城市场景。
9个城市场景的名字如下:开进大转盘、转盘内汇出、过马路四小学生、故障车躲不躲、平庸的掉头、斜刺电瓶和儿童过马路、倒车难题、疯狂电瓶、盲区藏辆左转车。
光是念其中几个名字,就已经让我这个老司机都“胆寒”。
目前懂车帝还没有发布这9个城市场景的测试结果,但笔者大胆预测:国产智驾系统“强博弈”能力必定会在这些场景中发挥更优,国产智驾系统表现“反超”特斯拉是板上钉钉。
谁才是此次测试的真正“推手”
明明也有国产智驾系统擅长的场景,为什么不一起发出来?这么多国产品牌智驾表现都这么糟糕,为什么懂车帝还要发出来?难道不会影响他们自己的商业利益么?
这几个问题有一个共同的答案:这次智驾大测试真正的推手压根不是懂车帝,而是官方。
先不说懂车帝视频发布之初,特别强调了央视视频的背书(央视视频后来删除了部分推广,大概率是车企申诉“打压创新”的结果),在懂车帝第一次发布视频的同一天,还有两个官方机构发布了智驾相关的内容,一个是公关部交管局局长,一个是科技部。
其中公安部交管局局长王强强调了两点:
要加强车企管理。积极配合工业和信息化部等行业主管部门,督促车企落实主体责任,充分开展组合驾驶辅助测试验证,明确系统功能的边界和安全响应措施,严格遵守《中华人民共和国广告法》,杜绝进行夸大和虚假宣传;督促车企严格履行告知义务,强化新用户培训,帮助新用户熟悉掌握汽车辅助驾驶功能的使用方法和禁止事项,切实担负起生产一致性和质量安全的主体责任。
驾驶人始终是行车安全的第一责任人。我们希望通过采取多种形式的宣传提示,使广大驾驶人清楚认识到现阶段辅助驾驶不等于自动驾驶,在购车和使用的时候,都应该全面了解、掌握辅助驾驶系统的功能特性以及启动和关闭的方法。在使用的过程中,应该清楚认知辅助驾驶的技术边界,一旦我们“脱手脱眼”,可能面临严重交通安全隐患和法律风险。
而科技部发布的则是一份《驾驶自动化技术研发伦理指引》,目的在于“指导驾驶自动化技术研究开发和应用的规范开展,防范驾驶自动化技术研究开发与应用过程中的科技伦理风险,推动该领域健康发展,确保驾驶自动化技术研发和推广符合社会公众利益。”
值得一提的是,本次懂车帝测试所用的道路,全部为日常使用的真实道路。海南儋州的许多测试场地为此最多封路了10天,其中包括G98环岛高速这样的大动脉,部分城区道路还导致了公交线路改道。
三个完全不同责任分属的官方,就智驾在同一天发声,傻子都知道不是巧合事件。
在虎嗅汽车看来,这就是顶层在此前“叫停”智驾宣传之后,在研究了汽车行业的现状、汽车消费者现状所制定的一次大规划——既然澄清智驾能力不符合汽车从业者的利益,对于驾驶者的培训迟迟无法落实到位,那么这个工作只能由官方牵头来做。
一方面对车企下达严格的伦理要求,明确智驾下的责任归属,同时用一场测试集中破除消费者心目中因为车企宣传、自我想象、有限的亲身和非亲身体验所形成的对智驾的“盲目信任”。
这本质上压根不是什么行业测评,而是一次国家级别的安全警示教育活动。
这样的活动有了第一次,就会有第二第三次,显然持续保证“智驾推广的风险可控”,已经成为了官方新核心逻辑。但究竟能够对车企宣传侧形成怎样合理的约束,能否让使用者充分意识到技术的不成熟性,同时还不影响中国智驾技术和产业的发展,官方在众多细节上的平衡,仍需要通过时间的检验。

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赣州市(南康区、⚱️赣县区、于都县、兴国县、🎣章贡区、龙南县、大余县、👍信丰县、安远县、全南县、🥫宁都县、🐾定南县、上犹县、🍯崇义县、🕡南城县)
玉溪市(澄江县、江川县、通海县、☁️华宁县、🍁易门县、峨山彝族自治县、抚仙湖镇、新平县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、🆘玉溪县、🥋敖东镇、🆘珠街镇)
宜昌市(宜都市、🐘长阳土家族自治县、当阳市、五峰土家族自治县、西陵区、兴山县、🤚夷陵区、远安县、点军区、🚱枝江市、🐨猇亭区、秭归县、👿伍家岗区、🍈市辖区)
绵阳市(江油市、🤝北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、👴三台县、🦆平武县、游仙区)
湘潭市(雨湖、🤤岳塘)
漳州市(芗城、♎️龙文)
嘉义县(朴子市、🈷️番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、♓️布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、🍝大埔乡、🍢鹿草乡、🌹️溪口乡、水上乡、🥮中埔乡、阿里山乡、🆎东石乡)
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