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
由於一起慘烈車禍，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”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），於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，什麼“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，只差法規鬆綁。
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爲導致的。
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麼，還要了解它的缺陷和風險 。 對於駕駛這種高風險行爲來說，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
）。馬斯克堅持認爲，人類是用雙眼和大腦來完成複雜的駕駛任務，
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。
人有兩隻眼睛，智駕的攝像頭圍着車裝了一圈兒，可以眼觀六路。這點確實比人強，畢竟人的後腦勺上不長眼。
▲特斯拉Model 3攝像頭分佈位置示意
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、路兩邊的交通標誌和行人自行車之類，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、併線變道靠的就是側向攝像頭。
車尾還會裝一個或多個後視攝像頭，提供後方視野，並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“複合感知”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”
。
具體表現爲：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並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後，已對特斯拉的 FSD 啓動調查，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於陽光眩光、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，一輛處於 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侷限，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，也能快速聚焦於各種物體，眼光掃一下，就對周邊環境瞭然於胸，需要追蹤什麼目標，眼光隨時跟上。而且，人的眼睛能看出周圍視野中的空間關係：什麼遠、什麼近，什麼正在運動。
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”了什麼東西；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。
對於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，系統可能會誤認爲是“背景噪聲”，選擇無視。
摩托車、自行車、小孩兒、小動物、臨時路障之類就屬於這種“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髒影響成像質量。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。
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，容以後細說。
對於“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、標誌標線不清晰），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複雜路況下，最好不用。
最後，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侷限，那說的纔是實話。
攝像頭受光線干擾大，也會被雨、雪、霧、霾遮住望眼，於是，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。