Model S撞车烧成空架！自动驾驶惹的祸？

据中工汽车网获悉，8月8日，在成都市锦江区龙舟路附近的二环高架路上，一辆百万级特斯拉Model S撞上高架路的分道石墩后起火，车辆车身严重变形，火势瞬间蔓延。

现场目击者称，整个过程中未曾看到车上有人逃生，车内人员可能已经遇难。当消防人员赶到现场时，只剩下焦黑的车架。

一时之间，网络上众说纷纭。有网友分析，此次事故或许与自动驾驶有关，“自动驾驶主要是靠雷达识别物体+摄像头识别标线辅助来完成对道路的判断。出事那个路口，划线绝对有问题，导致系统误判了。”也有网友认为，是因为三元锂电池没有逃生时间。截至发稿，官方尚未公布事故原因，以及人员伤亡情况。

马斯克的自动驾驶

目前，特斯拉提供两种类型的自动驾驶技术：全自动驾驶（FSD）和AutoPilot。FSD针对城市交通和城市道路，在中国还没有上市，不过有传言说它很快就会到来。AutoPilot则是一种标准的ADAS系统，主要用于高速公路驾驶。

事实上，伴随着特斯拉自动驾驶功能的问世，美国消费者对它的质疑不断。

今年2月，在加州康特拉科斯塔县，一辆2014款特斯拉Model S撞上加州消防部门的消防车，特斯拉司机当场死亡。

今年3月，在北卡罗莱纳州，一辆2022款特斯拉Model Y撞到一名从小车上下来的17岁学生，造成后者重伤。

今年7月，因自动驾驶的虚假宣传等问题，特斯拉再次遭到调查。美国加州总检察长办公室正在通过联系其客户和前员工，搜集有关Autopilot安全和虚假广告投诉的信息。

自2016年以来，美国汽车安全监管机构已对涉嫌使用自动驾驶等系统的特斯拉进行了30多起特别事故调查，报告了22起造成司机或乘客死亡的事故。

尽管如此，马斯克仍对自动驾驶十分看好，在前不久举行的股东大会上，FSD再次成为大家讨论的焦点。马斯克表示，“特斯拉FSD Beta版用户已累计行驶1.9亿英里（约3.06亿公里），FSD beta的发展非常迅速，未来其安全性将远远超过人类驾驶员，达到10倍的安全性水平。”

此外，马斯克指出，“如果特斯拉实现了完全自动驾驶，车辆可以在很多用户之间共享，车辆利用率将提升5倍，使用价值大幅提升，从而实现车队资产的历史性增值。”

拐点中的自动驾驶

回顾汽车产业发展历史，汽车产业经历了从机械时代到电子时代到如今向软件时代迈进的发展历程。毋庸置疑，自动驾驶已成为人类发明汽车以来的一大颠覆性创新。

2015年5月，被视作中国的“自动驾驶元年”。国务院发布《中国制造2025》，在文件中，发展智能网联汽车正式被上升至国家战略高度，自动驾驶被列为汽车产业未来转型升级的重要方向之一。

自此之后，全球越来越多的整车厂、零部件厂商以及谷歌、苹果、百度等科技公司开始投入智能化汽车的研发中来，自动驾驶技术正在快速抢占汽车市场。

然而，自动驾驶真的这么靠谱吗？2022年，湖南岳阳的一位小鹏汽车车主邓先生，在国道上开启自动辅助驾驶行驶十几公里后，突遇一辆侧翻在道路上的汽车，没有任何报警和减速，车子径直撞了上去，发现异常后邓先生紧急踩刹车，但汽车没有任何反应。同时，根据车主提供行车记录仪显示，撞击前加速度数值有上升现象。

2023年，有车主投稿称，自己正常驾驶车辆前行，却被一辆试图变道的无人驾驶测试车撞到，后无人驾驶测试车“逃逸”离开现场。随后，无人驾驶车的责任方百度联系爆料媒体表示，“事故就是非常轻微的车辆轮胎处接触，已经第一时间处理了，和司机也达成了一致，不存在逃逸相关的问题。”

现阶段，不仅特斯拉在面临自动驾驶安全性问题，整个市场上都在为此争论不休。即便现在自动驾驶看起来遥遥无期，但没有一个科技巨头愿意放弃这项技术。梦想总是要有的，万一哪天实现了呢。

最终化的自动驾驶

无人驾驶技术无论是面向C端还是B端，要实现规模化量产都需要解决“三大关键”的问题：

01技术关

功能安全、信息安全、人机交互安全是高阶智驾规模化量产的三大安全要素。自动驾驶技术的核心是算法，而算法的研发往往需要经过长时间的试错和不断的迭代。其中，包括感知、决策、路径规划、控制等多个方面。在实际道路环境中，算法需要考虑诸如路况、天气、人行道、建筑物等多个因素。

02成本关

无人驾驶依靠大算力的芯片、高精度的传感器，以及大量的算法迭代，这些都需要很高的成本。一套L2+的智驾系统成本，传感器、计算单元等硬件成本，加上整合地图采集、算法、数据、标注等人工投入折合成的软件成本，系统总成本约为36500元，这显然在当前国内主流车型上是不能接受的。

03安全关

随着智能网联汽车先进功能越来越多，集成度、复杂性增加，安全问题开始凸显，由功能安全引发的自动驾驶事故比例逐渐增多。涉及自动驾驶功能的交通事故多次发生，给智能汽车行业敲响了警钟。车企如何界定安全边界，并做好安全与体验友好的平衡对行业来说依然是难题。

不可否认的是，当前，智能驾驶功能快速上车，L2级辅助驾驶技术已经成熟，市场对更高级别智能驾驶的需求正在逐步增大。