特斯拉model3撞坏了是要整体换吗 美国加州特斯拉致命车祸是如何发生的？

特斯拉model x明明很小，为啥叫大型SUV？

特斯拉的model x是一款特斯拉公司研制的SUV车型，采用了“2+3+2”的七座布局设计，介于SUV和轿跑车之间的跨界车。
在2016年4月23日，特斯拉正式在中国国内发布model x汽车。
实测5秒多的百公里加速和38米多的刹车距离对于一款大中型的SUV来说是一个非常好的成绩了，更不用说还要有更快的100D和P100D。

特斯拉在美国出车祸再致人死亡了吗？

3月23日上午，一名驾车人驾驶特斯拉Model X型运动型多功能车(SUV)，在美国加利福尼亚州芒廷维尤一条高速公路行驶，撞上混凝土隔离带。他的车前部损毁严重并起火，引发后方两辆车相继追尾。驾车人在医院伤重不治。
特斯拉30日发表声明：“碰撞发生前的时段里，自动辅助驾驶功能处于使用状态，主动巡航控制中的跟车距离被设置为最小距离。”



声明说，汽车的系统发出数次影像提示和一次声音提示，要求驾车人双手握住方向盘。“但在事故发生前6秒内，系统没有检测到驾驶员将双手放在方向盘上。从距离高速公路混凝土隔离带150米处，驾车人可以清晰看到隔离带并有5秒左右的反应时间。但是，遗憾的是，行车日志显示，驾车人没有采取任何行动”。
2016年5月，一辆特斯拉Model S型轿车在佛罗里达州一条道路上撞上前方一辆拖挂车，驾车人死亡。当时，那辆车同样是在自动辅助驾驶状态下行驶。
特斯拉公司2016年7月在一份声明中说，当年5月车祸中，拖挂车在特斯拉车前方横穿公路，“在强烈日照条件下，驾驶员和自动驾驶都未能注意到拖挂车的白色车身，因而未能及时启动刹车系统。由于拖挂车正在横穿公路，而且车身较高，这一特殊情况导致Model S从挂车底部通过时，前挡风玻璃与挂车底部撞击”。



按照特斯拉公司的说法，如果当时是正面撞击或追尾，“即使在高速行驶条件下”，特斯拉车的防撞系统“都极有可能”避免人员伤亡。
特斯拉公司强调，车辆内“自动导航”功能带有辅助性质，按照操作要求，驾车人使用这项功能时应“双手始终握住方向盘”。而且，每一次启动这项功能时，车辆系统都会提醒驾车人握住方向盘，准备随时接管驾驶。如果系统检测到驾车人双手离开方向盘，会显示警示图标或发出警示音，逐步降低车速，直至感应到驾车人双手放在方向盘上。
两次致命碰撞发生后，特斯拉试图消除人们对自动辅助驾驶功能安全性的疑虑。按照特斯拉公司的说法，与单纯的人工驾驶相比，这项功能“显著提升”行车安全，安全水平比非自动驾驶车辆“高10倍”。
最新车祸发生后，特斯拉公司把事故后果严重性归咎于高速公路上的缓冲栏在先前事故中被撞击变形却没有及时更换。“在此之前，我们从未见到任何一辆Model X在事故中遭受如此严重的损坏”。
然而，死者亲属质疑特斯拉汽车自动辅助驾驶功能的安全性。死者沃尔特·黄38岁，在美国苹果公司工作。黄的亲属告诉ABC，黄先前多次向经销商投诉，这辆车使用自动辅助驾驶功能时会偏向这次致他死亡的那条隔离带。

美国加州特斯拉致命车祸是如何发生的？

美国加州特斯拉Model X致命车祸发生之后，3月25日，交通管理人员在事故现场开展工作。
特斯拉3月30日发布公告称，美国特斯拉Model X致命车祸发生之前，事故车辆的Autopilot（自动辅助驾驶）处于开启状态。这令公众对半自动驾驶系统在公路上行驶的安全性产生了新的担忧。



特斯拉还称，事故车辆的驾驶日志显示，车祸发生之前，汽车对司机发出了双手放在方向盘上的警告，但司机没有采取行动。
据华尔街日报3月30日报道，特斯拉称，驾驶日志中显示，撞车发生前的6秒钟，司机的双手没有在方向盘上检测出，这期间尽管有约5秒时间和500英尺（150米）的无障碍视野，但司机没有采取任何行动。
特斯拉的公告中没有提到为什么Autopilot没有检测出混凝土隔离带。
3月23日，在美国加利福尼亚州山景城101号高速公路上，一辆蓝色的特斯拉Model X在向南行驶时，撞上混凝土隔离带，汽车起火。随后又被车道后方驶来的两辆汽车相继追尾，车主送往医院之后不治身亡。特斯拉此次车祸致死发生在Uber自动驾驶撞人致死案后不久。此前的3月18日，Uber在美国亚利桑那州进行自动驾驶测试时，撞死了一名行人。



3月27日，美国国家运输安全委员会（The National Transportation Safety Board ，NTSB）介入此案展开了调查。这也是该局今年第二次对特斯拉车祸施以关注。华尔街日报报道称，美国国家运输安全委员会以调查空难闻名，现在对新兴的自动驾驶科技也投入了更多的调研。
据路透社3月31日报道，特斯拉的Autopilot在特定的情况下允许司机更长时间双手离开方向盘。虽然特斯拉要求用户在使用Autopilot之前双手必须“始终”放在方向盘上，但用户经常吹嘘他们在使用该功能时可以不需要手握方向盘。
此前的2016年5月，一辆特斯拉Model S的车祸令司机身亡，当时司机同样使用了Autopilot。这也是首次特斯拉汽车在Autopilot模式打开时造成的致死车祸。
报道称，美国国家运输安全委员会对该案调查结论认为，特斯拉对车祸负有责任，由于没有包含足够的安全保护措施。当时特斯拉的解释是，系统在面对明亮的天空时没有看见白色的卡车。





该委员会还表示，Autopilot让司机无视了公司的警告，长时间驾驶时双手不放在方向盘上。他们还发现，Autopilot可以被用于没有被设计到的路段。司机双手在不在方向盘上的检测系统对警告司机来说作用也很鸡肋。
特斯拉在公告中称，“Autopilot不能阻止所有的事故——设立这样的标准是不可能的，但它能让事故尽可能减少发生。它毋庸置疑能让这个世界上的车主、行人和骑行者更加安全。”
路透社的报道还提到，3月29日，特斯拉宣布召回其2016年4月前生产的12.3万辆Model S轿车，称是为了更换螺栓。该螺栓为动力转向组件中的一部分，据说与寒冷气温下播撒的路面盐接触后会开始腐蚀。目前还没有因此产生事故。

近距离观察特斯拉：它到底是天才还是忽悠

近距离观察特斯拉：它到底是天才还是忽悠
2018-03-03
最近，有机会近距离的体验、观察了特斯拉的产品和服务。这个电动车品牌为什么能一直成为舆论关注的热点？为什么特斯拉会成为时尚、科幻、未来的代名词？为什么特斯拉成立十多年来基本不怎么盈利，股票市值却飞上了天？通过这次近距离的了解，多少得到了一些答案。
特斯拉是一家电动车公司吗？
在多数人的眼中，特斯拉是一个电动车公司。其实特斯拉自己并不这么认为。特斯拉的CEO“钢铁侠”马斯克手上，目前有两块业务是核心。
一块是火箭发射，在狗年春节前，马斯克就将一辆特斯拉跑车送上了太空，而且成功进行了火箭回收，大大降低了人类外太空商运的成本。这意味着火箭发射的商业市场彻底被激活，人类迈向外太空的脚步，踏出了坚实的一步。
另外一块，就是特斯拉电动车。但在特斯拉自己看来，TESLA，不是电动车，而是一家可持续能源公司。是的，TESLA自己的定位，其实不是汽车公司，而是一家能源公司。如果把TESLA比做一棵大树，那么电动车只是这棵树上结出的一颗果子而已。
如下图，特斯拉目前提供的可持续能源产品，包括有，和普通屋顶造型别无二致的产能设备（将太阳能转化为电能并输出）、壁挂式的储能装置（储存电能）、电动车的出行方式（用电能出行）。
在一些国家，特斯拉正在或即将把下图的生活场景，变成了现实。用屋顶太阳能发电，用手机APP来远程遥控，挂在墙上的电池，储备的电能可供一套房屋使用几天。出行则使用电动车。整个生活场景的能源消耗，全部来自太阳能。所以特斯拉，其实想成为新能源生活方式的供应商、布道者。
所以当特斯拉说：“我们的使命是加速世界向可持续能源的转变”。当你听到这句话时，你会跟奔驰的“The best or nothing”、宝马的“Sheer Driving Pleasure“等汽车公司的slogan，产生完全不同的感受。换句话说，特斯拉的目标是改变世界、推动世界的进步。这种宏大的格局、愿景和想象空间，是任何汽车公司都无法企及的。且不论这种宏大格局，是不是镜花水月。但在想象力是第一生产力的股票市场，特斯拉确实具备了讲故事的最佳题材。它的市值超越所有汽车公司，其实并不奇怪。
特斯拉是富人的玩具吗？
在特斯拉看来，对这个问题的答案是：NO！
即使目前两款在售车型Model X和Model S的售价都在70到100多万。普通人无力消费。但特斯拉并不想只做富人的玩具。
在特斯拉的产品规划里，Model S和Model X自问世数年以来，销售总量不过二三十万辆，成本无法快速降低，售价过于高昂是最大阻力。
而2017年问世的Model3，特斯拉的目标是年产销达到50万辆规模，这款车是针对平民而设计，目的是让普通人也能开上特斯拉。
而Model3的国产似乎也不太远了，从特斯拉的工作人员那里，也得到了确认的答案。
如果Model3国产，价格跟北美市场同步，人民币20多万起步（加上增值税就算30万），基本跟宝马3、奥迪A4L同价位，一个普通白领开上特斯拉，似乎并不是难事。
目前特斯拉国内售价高昂，一个重要的原因是进口关税，增值税、加上高昂的运输费用，国内的特斯拉价格要比国外高出40%到100%左右。国产似乎是绕开这个问题的最佳方案。
如果售价合理，考虑到极低的使用成本（用电成本和汽油相比几乎可以忽略不计，无需保养只需软件定期更新），开上一辆特斯拉，对普通人来说还是充满了诱惑。
立志让普通人也能买得起，这与特斯拉推动世界向可持续能源转变的愿景，是相符合的。至少从这点来说，特斯拉是值得尊敬的。
为什么要买一辆特斯拉？
邦叔所在城市，街上已经越来越多看到特斯拉的身影。不可否认在很多普通人的眼里，特斯拉仍然是一个逼格、前卫、时尚的代名词。光环意义大于实际。
但就产品本身来说，特斯拉仍然有传统汽油车无法企及的亮点。或者说，从娘胎出来那一刻，特斯拉就赢在起跑线上。
譬如，车身结构对驾驶操控的帮助。前后配重比，天生的50:50，让汽油车工程师们绞尽脑汁的前后配重问题，特斯拉这里根本不是问题。
由于电池板被平铺到车底，底盘强度提高，重心下移，操控感更好。同时提升了全铝车身的刚度。在展厅里，特斯拉的顾问会拿出手机，给你看几张图片：在同样的时速侧向柱碰撞下（Volvo会发生惨烈形变，而特斯拉变形很小）。
而电池车的加速、隔音上的优势，自不必说。
另外特斯拉上值得说的一点还有，它的操作系统可以即时“云下载”更新，即独有的空中升级系统（OTA：Over the Air Update ）。这让特斯拉车辆像智能手机一样，在生命周期内，通过软件推送和安装，实现功能和性能的提升。譬如，2017年，特斯拉空中升级系统不仅将Model S 75D车型的0-100公里/小时加速时间提升至4.4秒，还将Model X 75D车型0-100公里/小时的加速时间提升至5.2秒。同时还会增加很多新的功能。“越开性能越好、功能越多”，这让传统汽车甚至很多电动车都望而兴叹。
关于电池衰减问题，特斯拉的工作人员表示，譬如10年使用周期，衰减率大概为2%-3%，也就是说100公里续航，10年后大概能行驶97-98公里。这种衰减率，大概可以忽略不计。
至于造型上、设计上的特点，见仁见智，这里不多赘言。
写在最后
特斯拉的展厅开在每个城市的高档商场里，不做4S店。展厅只做车型介绍，试驾车则停在商场地下停车场的专属停车位上。
价格全国透明统一，无礼包、无优惠，没有明的暗的各种促销，特斯拉和苹果，销售方式是如此的相似。甚至苹果还有水货，而特斯拉的渠道全部官方直营，管控更加彻底。甚至根本没有代理商、销售商的概念。展厅每个员工，都隶属于特斯拉公司。全国30多家展厅的价格、服务，都完全一致。
从产品、到销售、再到消费理念、用车方式，每个环节，特斯拉对传统汽车商业生态，都是颠覆般的存在。
不管特斯拉最终是否能够成功，马斯克能否最终改变世界，邦叔唯一知道的是，很多天才的商业计划，一开始都被人视为忽悠，但坚持忽悠到底，竟然也就成功了。所谓要成功推翻旧世界、建立新秩序：一是你得足够强大，二是你得坚持的够久。这是商业世界的法则和宗教！

特斯拉汽车的自色颜色叫什么白？

珍珠白。特斯拉Model3提供多种颜色车漆选择,默认纯黑色,加价8000可选珍珠白、冷光银、深海蓝以及中国红。而据iSeeCars数据,特斯拉最保值的颜色为红色，也是最受欢迎的，依次往下是银色、白色、黑色和蓝色。”

什么是人机共驾？

人机共驾（Shared Autonomy）

MIT 认为自动驾驶应该分为两个等级：一、人机共驾（Shared Autonomy）；二、全自动驾驶（Full Autonomy）。这样的分类方式不仅能够提供有建设性的指导方针，添加必要的限制条件同时还可以对要实现的目标进行量化设定。甚至，对每个类别下要实现的功能、对应的技术需求以及可能遇到的问题都可以划分出来。

这个原则的核心在于对「人类驾驶员在环」的讨论。为了实现对车辆的有效控制，人和机器组成的团队必须共同保持对外部环境有充分的感知。目标是促使整个行业对「人机共驾」和「全自动驾驶」进行清晰地划分。

需要指出的是，表 I 中的术语「Good」和「Exceptional」用来表示解决 1% 极端案例的优先级顺序。远程操控、V2X 和 V2I 等并非必须的技术，如果要使用的话需要达到特殊的能力要求。

在实现高等级自动驾驶的方法上，传统思路全程都跳过了对「人」这个因素的考虑，精力主要集中在对地图、感知、规划以及表 I 中「全自动驾驶」一栏标注为「exceptional」的技术上。实际来看，考虑到目前的硬件和算法能力，这种解决方案对高精度地图、传感器套件的鲁棒性要求很高，提供的是较为保守的驾驶策略。

而正如表 I 所述，「以人为中心」的自动驾驶汽车着眼点主要在司机身上。负责控制车辆的依然是人，但前提是要对人的状态、驾驶方式及之前的人机合作经验做充分的考量，同时把车辆的转向、加减速等交由人工智能系统负责。以特斯拉的 Autopilot 为例，之前 MIT 的研究显示，测试中有超过 30% 的行程都是由这套 L2 级驾驶辅助系统控制完成的。而如果人机共驾应用成功的话，应该能实现超过 50% 的机器控制率。在这次实验中，MIT 表示无人车系统在接管过程中呈现出了不同程度的能力，而人类驾驶员始终在密切关注着机器的动态，根据感知系统获得的信息及时预测可能发生的危险。

二、从数据中学习（Learn from Data）
从表 I 不难发现，这其中涉及的任何一项车辆技术都是数据驱动的，需要搜集大量的边缘案例数据，利用这些数据持续不断地优化算法。这个学习过程的目的应该是，通过大量数据实现从传统的模块化监督学习向端到端半监督式和无监督学习过渡。

要实现车辆的自动驾驶，传统的方法，不管是哪个级别，几乎都不会大量的应用机器学习技术。除了在一些特殊的线下场景，比如 Mobileye 的视觉感知系统要进行车道线识别，或者是通用 Super Cruise 搭载的红外摄像头要对驾驶员头部动作进行预测等。

特斯拉的 Autopilot 可能要比其他方案更进一步，在开发针对第二代硬件平台 HW 2.0 的软件算法时，在视觉感知上应用了越来越多监督机器学习的原理。但即便如此，对车辆的绝大部分控制以及对驾驶员状态监测的实现中，并没有利用大数据驱动的方式，也几乎不涉及线上学习的过程。

而在目前业界进行的一些全自动驾驶技术的路测中，机器学习主要应用于环境感知这一环节。更甚的是，这些车辆采集到的数据，无论是从量还是多样性来看，和具备 L2 级自动驾驶能力的车型相比，逊色不少。

特斯拉 Autopilot 对目标物、车道线的检测主要依赖机器学习算法进行 | Electrek

MIT 认为，「L2 级自动驾驶系统中机器学习框架使用的数据，从规模和丰富性的角度来看都具有足够的扩展能力，可以覆盖多变的、具有代表性、挑战性的边缘案例。」人机共驾（Shared Autonomy）要求同时搜集人和车辆的感知数据，挖掘分析后用于监督学习的标注。在 MIT 的实验过程中，驾驶场景感知、路径规划、驾驶员监控、语音识别以及语音聚合都应用了深度神经网络模型，可以通过搜集到的大量驾驶体验数据进行持续性的调校和优化。

在进行数据采集时，MIT 表示并不会只局限于单一的传感器来源，而是对整个驾驶体验通盘考虑，并将所有的传感器数据流通过实时时钟（real-time clock）汇总、聚合，用于多个神经网络模型的标注。这种方式能够让驾驶场景与驾驶员状态能够很好地匹配起来，而在聚合的传感器数据流进行标注工作，使模块化的监督学习可以在数据规模允许时轻松地向端到端学习过渡。

三、监督人类（Human Sensing）
这个其实就是我们俗称的「驾驶员监控」。它指的是对驾驶员的整体心理以及功能特征，包括分心、疲惫、注意力分配和容量、认知负荷、情绪状态等的不同程度进行多维度的衡量和评估。

目前除了通用 Super Cruise 在方向盘上装有一枚红外摄像头外，不管是搭载了 ADAS 驾驶辅助系统的量产车型，还是在路测的全自动驾驶汽车，绝大部分都没有提供任何有关驾驶员监控的软件和硬件。特斯拉 Model 3 其实也装了一枚车内摄像头，但目前尚未启用，具体功用官方表示要等软件更新后才知道。而基于视觉的解决方案以外，市面上还包括一些准确率不高的方式。比如特斯拉在方向盘上安装了扭矩传感器，也有的公司利用监测方向盘是否发生倒转的方式推断驾驶员是否出现疲劳情况。

全新一代凯迪拉克 CT6 搭载的驾驶员监控系统由 Seeing Machines 提供 | 官方供图

MIT 认为「对驾驶员状态的感知和监控是实现高效人机共驾的的第一步，同时也是最关键的一步。」在过去的二十多年里，来自机器视觉、信号处理、机器人等领域的专家都进行过相关课题的研究，目的都是在探讨如何尽可能保证驾乘人员的安全。此外，对驾驶员状态的监测对如何改善和提升人机交互界面、高级驾驶辅助系统 ADAS 的设计都有很大帮助。随着汽车智能程度的不断提高，如何准确、实时地探测到驾驶员的各种行为对打造安全的个性化出行体验尤为重要。

比较有意思的一点是，从完全的手动驾驶到全自动驾驶，这其中涉及到不同模式切换的问题。一般来说双手脱离方向盘（handoff）就是一种信号，可能表示系统要做好接管的准备了，但还有什么其他更准确的信息可以用来判断，可能这也是「驾驶员监控」的研究人员需要持续思考的地方。

四、共享的感知控制（Shared Preception-Control）
通俗点来说，这相当于为整个自动驾驶系统增加了「一双眼睛和手」。目的是建立额外的感知、控制和路线规划机制。即便在高度自动驾驶系统运行状态下，也要及时地为驾驶员推送信息，将其纳入到整个驾驶过程中。

研究全自动驾驶的目的就是为了完美地解决「感知-控制」的问题，考虑到人类的不靠谱和行为的不可测性。所以传统观点认为最简单的办法就是把人从开车这件事上排除掉，像十几年前在 DARPA 挑战赛中获胜的队伍一样。

但和传统解决思路相反的是，MIT 提出的「以人为中心」的理论将人置于感知和决策规划闭环中的关键位置。因此，整车感知系统就变成了支持性的角色，为人类驾驶员提供外部环境信息，这其实也是为了解决机器视觉本身存在的局限性而考虑的。

表 II MIT「以人为中心」自动驾驶系统执行的感知任务，包括对驾驶员面部表情、动作以及可驾驶区域、车道线以及场景内物体的检测 | MIT

在 MIT 的研究中，工作人员围绕这个原则设计了几条关键的算法。表 II 是其中几个典型的案例。首先，从视觉上可以看到神经网络做出的判断、道路分割的区域以及对驾驶场景状态的预估的可信程度；其次，将所有的感知数据整合并输出融合式的决策建议，这样在表 IV 的场景下就能够对整体风险进行预估；再次，MIT 一直使用的是模仿学习：将人类驾驶员操控车辆时方向盘的动作作为训练数据，进一步优化端到端的深度神经网络；最后，MIT 使用的端到端的神经网络属于一个叫做「arguing machines（争论机器）」框架的一部分，它为主要的感知-控制系统（表 III）提供了来自人类的监督。

这里的「争论机器框架」是 MIT 2018年提出的一个概念，它将主要 AI 系统与经过独立训练以执行相同任务的次要 AI 系统配对。 该框架表明，在没有任何基础系统设计或操作知识的情况下，两个系统之间的分歧足以在人工监督分歧的情况下提高整体决策管道的准确性。

表 III 对「争论机器」框架在「Black Betty」自动驾驶测试车上的应用和评估 | MIT

表 IV 通过结合车内外感知系统数据得出的融合型决策能够充分预估可能发生的风险 | MIT

五、深度定制化（Deep Personalization）
这里涉及到一个「将人类融入到机器中」的概念。通过调整 AI 系统的参数，使其能够更适合人类操作并呈现出一定程度的定制化。最终的系统应该带有该驾驶员的行为特征，而不是像刚出厂时的普通配置一样。

六、不回避设计缺陷（Imperfect by Design）
对整个汽车工业而言，处于很多原因的考虑，进行工程设计时通常考虑最多的是「安全」，所以要尽可能地讲系统错误出现的频率和程度降至最低。换句话说，对自动驾驶而言，完美是目标，这也导致了在进行某些功能设计时，可能会因其「不完美」和「不确定」的性质而放弃这些可能是「必要」的设计。

但是在 MIT 的研究看来，丰富、高效的沟通机制在设计用于实现「人机共驾」的人工智能系统时，是非常必要的因素。就「沟通」而言，系统存在的不完美对人和机器而言，在进行感知模型的交换和融合过程中，能够提供密集、多样的信息内容。如果将 AI 系统的不确定性、局限性和错误都隐藏起来，这也就错失了与人建立信任、深度理解关系的机会。MIT 认为，此前业界在设计半自动驾驶系统时所采取的「完美」思路，可能是迄今为止所犯的严重错误之一。

而在开发「Black Betty」这辆无人车时，MIT 把人工智能系统的局限性通过文字和视觉的形式与人类进行充分沟通。例如将人类和机器对外部世界的感知视觉化，让驾驶员知晓 AI 系统的局限所在。研究人员表示这种方式相比只是提供「报警」或者「模糊的信号」，是最简洁有效的人机沟通方式。尽管这种沟通机制要实现还面临一些技术上的难题，比如视觉化的过程通常对芯片的算力和实时调用的能力要求很高。但值得机器人、自动化以及人机交互等领域共同关注并思考解决的办法。

七、系统级的驾驶体验（System-Level Experience）
目前，汽车工业的工程设计过程中，一个最主要的目标就是「安全」。另一个则是「降低成本」。第二个目标导向的是模块化、基于零部件的设计思考。但同样的模式在面向机器人、计算机视觉、机器学习等领域的人工智能系统设计中却有着迥异的理由。

譬如在设计中重视单一功能（目标物检测等）的实现，能够有效测试该算法的合理性并逐步使之得到改善和优化。但是这个过程也难免会把注意力过渡集中在单一功能而忽略了系统的整体体验。

在过去的几十年里，「系统工程」、「系统思考」这样的原则一直在指导着汽车工业产品的输出。然后，类似的思考却几乎没有应用在自动驾驶汽车的设计、测试和评估过程中。正如 MIT 上面提到的这六大原则，人和机器都不可避免会有缺陷，只有当「人机共驾」这个框架在系统层面上得到考虑时，这些缺陷才可能有机会成为优势。

对「人机共驾」的永恒讨论
不管短期还是长期来看，其实很难预测自动驾驶的哪条实现路径最终会成功，而且退一万步说，你甚至都不知道什么样的结果算得上是「成功」。在谈到研究目的时，MIT 希望一套自动驾驶系统能够同时满足「安全」、「愉悦的驾驶体验」和「提升的出行体验」这三个要求，而不是彼此妥善折中。而尽管「人机共驾」这个话题在过去的十年里，是包括汽车工业、机器人在内很多领域研究的焦点，但它仍值得更深入的探讨。

在今年四月份的上海国际车展上，coPILOT 智能高级驾驶辅助系统，这是一套定位「L2+级」 的自动驾驶辅助系统，目的是提高乘用车的安全性和驾驶舒适性。从产品名称不难看出，这套系统同样强调了「人机共驾」的概念。它配备了相应的传感器和功能，能够监控驾驶员并在发生潜在危险情况时触发警告。例如，当发生驾驶员注意力不集中、几乎完全未将注意力放在路面交通上或显示出瞌睡迹象等。所以人工智能扮演了「私人驾驶助手」的角色，这个产品理念与 MIT 的研究不谋而合。

到底完美解决驾驶任务比完美管理人类的信任和注意力哪个更难？这是值得深思熟虑的问题。MIT 认为关于这个问题的讨论仍不会停止，不管是这篇论文还是「Black Betty」这台无人测试车，都是基于「人机共驾」研究的成果，MIT 认为它是开发「以人为中心」自动驾驶系统的必由之路。

上段时间，汽车界游侠汽车发布，传PPT造车，是什么意思？？

PPT造车已经成为汽车行业不靠谱的代名词。PPT造车是个绝对的贬义词。因为这些企业只有理念和方案，而距离量产差得十万八千里。
随着新能源汽车市场的火热，不同的造车新势力不停的涌现出来，但是当造车新势力刚刚问世的时候，动辄就是能够秒杀特斯拉的宣传让人大跌眼镜，因此刚开始造车新势力也被称为PPT造车。
在资本的助力下，新造车运动已从PPT走向了“实操”，并纷纷开始“交卷”。2017年12月16日，蔚来汽车首款量产车ES8上市；12月11日，威马汽车全球首款SUV量产车EX5亮相，2018年上市；10月12日，小鹏汽车在郑州海马工厂代工的15辆量产SUV下线，进入了上市前的冲刺阶段。



扩展资料

不走寻常路，或许是新造车企业产品竞争力的一个突破点。正如蔚来汽车创始人李斌在ES8上市时所说，未来的汽车不应该只是一个从A到B的出行工具，而是作为移动生活空间，用户体验和服务更加重要。
也正因此，为了增强用户体验，ES8强调个性化定制、按订单生产的模式等。抓住新的消费需求，在传统车企还没有赶上来的时候，形成自己的优势，这或许是新造车企业的竞争力所在。
我国新造车运动已持续相当长一段时间，以往大家只能在PPT上观看将量产的车型，随着融资的逐步完成，量产车型也在陆续推出。新造车者们未来的发展，从这个产品逐步落地之年起才能真正看出点端倪。
参考资料来源：每经网-造车新势力：洗牌即将开始
参考资料来源：凤凰网- 你还认为PPT造车不靠谱吗？

为何说自动驾驶比人安全10倍？

近日，特斯拉CEO埃隆·马斯克在接受美国CBS(哥伦比亚广播公司)专访时表示，自动驾驶比人类司机更靠谱更安全。



马斯克驾驶最新的Model 3，向CBS记者展示了Autopilot自动驾驶模式，但由于特斯拉的自动驾驶系统需要驾驶者手握方向盘才可以启动，所以遭到记者的提问——“既然双手仍必须要放在方向盘上，那自动驾驶又有什么存在的意义呢？”
马斯克表示，因为现在的自动驾驶方式，能让自动驾驶系统在自运行时，发生事故的可能性更小，可以将发生事故的概率降低10倍。
但他承认自动驾驶永远不会完美。因为在现实世界中，没有什么是完美的。



延伸阅读：
2018年3月，在美国加州硅谷附近的101号高速公路发生一起特斯拉Model X的严重车祸，这台特斯拉Model X在撞向护栏后电池起火，烧毁严重，车主遇难。随后特斯拉发布声明证实那台Model X在发生车祸时开启了Autopilot自动驾驶模式，但由于驾驶者双手离开方向盘且在碰撞时没有采取任何措施，才引发这次事故。