11月5日，廣東潮州饒平縣，一輛特斯拉在路邊緩緩停靠時，卻突然轉向馬路，隨後開啟了長達2。6公里的高速狂飆。據聞，該車此次“失控”最高時速達198km/h，最終導致2死3傷。

事故疑點重重，車主做了迴應：駕駛員精神狀況正常無醉駕、毒駕，且是20年經驗的職業貨車司機。事故失控的原因是“剎車踏板踩下去很硬，從而無法停車”，這點與之前特斯拉發生的事件很相似。其次是車速越來越快，疑似加速失靈或智慧駕駛失靈。

而特斯拉也“疑似”做了迴應，與之前的“剎車門”事故同樣大同小異：根據後臺資料顯示，駕駛員只踩了電門，沒踩剎車，操作有問題。

不少業內人士對這次事故發表了看法，都覺得人為飆車的機率不大，車輛失控的機率極大，理由歸結如下：1，一個有經驗的老司機，長時間都不踩剎車，這很反常；

一開始減速停車時，高位剎車燈沒亮（一般單踏板模式或剎車都會亮起）；

車輛行駛過程中，駕駛員一直在規避行人與障礙物，說明有意識且駕駛技術不錯；

影片中短暫幾次高位剎車燈亮了，其中有兩段高位剎車燈是持續亮。駕駛員有剎車的行為，但車輛速度依然很快。

當然，此事件在此先不做太多評論，待調查結果出來自會分曉。不過特斯拉相關的智駕引發的問題已不是新鮮事，網上討論度較高的包括前段時間備受關注的“溫州剎車失靈事件”以及此前上海車展特斯拉展臺上張女士車頂維權事件。

引發網友的巨大關注，主要還是與自身利益息息相關。特斯拉作為智慧汽車的翹楚代表，如果它的智慧駕駛都不安全，那怎樣的才算安全？

安全是智慧駕駛的前提，但靠的是什麼？

智慧駕駛引發的各種事故，讓使用者對這項原本能極大改善駕駛體驗的功能“敢裝不敢用”。尤其是以特斯拉為代表的車企在多次智駕風波後，更是讓人們群眾對這項功能的安全性不太信任。但其實我們從多個特斯拉事故的分析來看，大概就知道問題出在哪。

比如在2016年，第一起因為使用特斯拉Autopilot系統而發生的死亡車禍。事發的原因是因為前方白色的掛車車身在強烈的日光下並未被

Model S

的攝像頭識別。同樣的案例發生在去年3月，一輛特斯拉Model Y在美國底特律市郊撞上了一輛半掛卡車，原因是自動駕駛系統錯誤地把卡車的白色貨廂識別成了天空。

再比如去年4月份晚23時30分左右在美國德克薩斯州的公路上，一輛Model S在車道上急速行駛，隨後撞樹並起火，造成車內兩人死亡。當地警方稱，“從現場物證和當晚（發現）屍體的位置和撞擊的軌跡，他們百分之百確定撞車時駕駛座上沒有人在駕駛汽車”。既然駕駛座沒人，那麼可以猜測車主透過某些手段開啟了自動駕駛，而出現事故的原因，很大可能是因為深夜可見度不高，感知系統沒有準確識別道路資訊。

以上案例可以看出，智慧駕駛不安全的原因是感知系統識別不準確或難以識別。當下汽車行業中採用的感知方案，大體分為以攝像頭為主的“純視覺”感知方案，以及“攝像頭+毫米波雷達”為主的多融合感知方案。

特斯拉就是“純視覺”感知路線的擁躉，他們甚至覺得，現在流行的雷達方案是極為愚蠢的，還覺得任何使用鐳射雷達方案的最後都會失敗。當年他們之所以這麼說，多數人猜測主要是因為一顆鐳射雷達的成本非常高，甚至超過3000美元，這對於銷量龐大的特斯拉而言，無疑是筆巨大的成本。

當下特斯拉常見的視覺感知方案，由8顆攝像頭組成，透過不同攝像頭對焦的角度，來計算車輛與障礙物的距離。但我們都知道，視覺是很容易被環境所欺騙的，尤其是遇到黑夜光線不足、暴雨沙塵天氣可見度不高等情況下，別說200米的距離了，看清5米內的都費勁。即便攝像頭佈局再多，也很難在惡劣天氣中獲得準確的影像識別。

視覺感知方案在地廣人稀的國外或許還有用，但在國內更為複雜的道路環境中，形狀不一的障礙物、突然出現的“鬼探頭”等，純視覺就很難做到完整覆蓋。

因此現階段很多車企都更願意採用的多融合感知方案，攝像頭、毫米波雷達能夠形成較好的互補作用，高階的還會應用上鐳射雷達，能更精確地對物體的距離、大小、狀態做監測，極大地提升智慧駕駛時的安全性。

但即便用上了多融合感知方案，其實還是會偶發事故，這說明了現有的這套感知系統仍然做不到盡善盡美，這就得引入更強大的感知系統。而最近在行業內備受矚目的，就是埃安新推出的全新高階電子電氣架構——星靈架構，在安全智駕這塊，行業率先引入了航天級紅外遙感技術。

這項技術強在哪？紅外遙感技術具有超強透射率，普遍應用於航天、軍事等領域；紅外在智駕中的應用是可透過生命體熱輻射成像，彌補“雷達+攝像頭”感知系統對生命體識別不完整的盲區。再加上第二代鐳射雷達、攝像頭、毫米波雷達等39顆感測器組成的多融合感測系統，以及星基融合定位技術等，埃安在智駕系統上可以說是全副武裝了。

都別想著快速奔跑，“看”清路再說！

對於智慧駕駛來說，要想完成自主行駛，就好像人走路一樣，“看”得清路況是第一要求。就好像埃安那樣的多融合感知系統，在算力冗餘的前提下，裝備的感測器越多、型別越豐富，“看”得也會更全面。

而特斯拉的純視覺方案，在多個場景下的確會存在一些盲區，前面提到的一系列事件都是血淋淋的教訓。但其實這些問題或多或少是可以減少發生機率的，最主要的原因是特斯拉在不完善的階段，卻大量宣傳“自動駕駛”的高科技，這也是當下很多車企會出現的問題。

我們需要認知到的是自動駕駛離我們還非常遙遠，這需要海量的行駛資料做支撐，而這些資料又必須從使用者使用智慧駕駛系統時獲得。但現實情況是即便是非常基礎的L2級輔助駕駛，很多人也是買車後從來沒有啟用過。屢見不鮮的智駕事故，讓使用者對這項技術產生了不信任感。

因此，要想真正推動智慧駕駛發展，就必須要以安全作為前提。當下階段車企亟需解決的是針對全場景全天候，從根本上解決智慧駕駛的安全問題，讓使用者敢裝敢用，並且樂意用、放心用。這才是當下智慧駕駛技術需要發展並且突破的方向，也是最終實現自動駕駛的關鍵因素。總歸一句話：在智慧駕駛上，別想著撒丫子就跑，先把路“看”清了，保證安全最重要。

本文來源於 汽車之家車家號-Mcar車界