凤凰网科技讯 10月11日
，据《路透社》报路
，科技巨头特斯拉打算在今日的北京功夫10点颁布备受等待的“无人驾驶出租车”
，这可能是埃隆·马斯克十年来未兑现的自动驾驶承诺的一个沉要里程碑。

表界普遍预计
，特斯拉将展示一款名为“Cybercab”的原型车
，而非一辆路路可用的无人驾驶出租车。

然而
，说服监管机构和乘客相信该车的安全性可能必要更长的功夫。而其重要竞争敌手：Alphabet旗下的Waymo
，已经在选定的城市扩大了无人驾驶出租车车队。

凭据路透社对十多名专一于自动驾驶技术的专家、照拂和学者以及三名前特斯拉自动驾驶工程师的采访
，特斯拉迄今为止走了一条与所有重要的自动驾驶竞争敌手分歧的技术蹊径。这条蹊径可能带来更高的回报
，但也给其业务和乘客带来更高的风险。

特斯拉的战术齐全依赖于“推算机视觉”与“端到端机械进建”的结合
，前者旨在以人类使用眼睛的方式使用摄像头
，后者能够将图像即时转化为驾驶决策。

这种技术已经成为特斯拉“全自动驾驶”驾驶辅助职能的基础
，只管该职能有其名称
，但若是没有人类驾驶员
，是无法安全操作的。马斯克暗示
，特斯拉在使用同样的步骤开发齐全自动驾驶的无人驾驶出租车。

特斯拉的竞争敌手
，蕴含Waymo、亚马逊的Zoox、通用汽车的Cruise和多多中国公司都使用一样的技术
，但通；岬加冗余系统和传感器
，如雷达、激光雷达和复杂的映射
，以确保安全并获得监管机构对其无人驾驶车辆的核准。

行业高管、自动驾驶专家和一位特斯拉工程师通知路透社
，特斯拉的战术更单一
，成本更低
，但有两个关键弱点。没有使用同业使用的分层技术
，因而在应对所谓的“极端情况”时会遇到更多难题
，即自动驾驶系统及其人类工程师难以预测的罕见驾驶场景。

另一个重要挑战是
，端到端人为智能技术是一个“黑匣子”
，特斯拉工程师暗示
，这使得在它失控并导致变乱时
，险些不成能“看到”出了什么问题。

特斯拉没有回应关于其技术的评论要求。

英伟达首创人兼首席执行官黄仁勋在接受采访时也使用了同样的“黑匣子”话术来描述端到端技术的弱点。

英伟达是世界当先的人为智能推算芯片出产商
，也在其在开发和打算销售给汽车造作商的自动驾驶系统中使用端到端技术。但黄仁勋通知路透社
，英伟达将这种步骤与更传统的推算系统和额表的传感器（如雷达和激光雷达）相结合。

黄仁勋暗示
，端到端技术通常（但并非总是）能做出最佳驾驶决策
，这就是英伟达 采取更守旧步骤的原因。“我们必须一步步构建将来
，”他说。“我们不能直接走向将来。这太不安全了。”

数据驱动

目前
，与无人驾驶出租车竞争敌手分歧
，特斯拉仅在其“Autopilot”和“Full Self-Driving”职能中提供半自动解决规划。这些系统的定名和营销引发了调查和诉讼
，质疑特斯拉是否通过夸大其车辆的自动驾驶能力而将驾驶员置于危险之中。

美国国度公路交通安全治理局（NHTSA）在4月颁布的一项调查发现
，自2018年1月至2023年8月
，在建设Autopilot或FSD的特斯拉车辆中产生了542起碰撞
，其中蕴含14起导致殒命的碰撞。

然而
，将Autopilot和FSD投入高销量车型
，的确为特斯拉提供了显著的竞争优势：数百万辆汽车上的摄像头网络的海量数据
，能够进行分析并用于开发自动驾驶技术。

两名前特斯拉工程师暗示
，与Waymo等竞争敌手相对较幼的车队相比
，其技术的相对低成本使数据网络规模巨大。其中一位工程师暗示
，特斯拉的高分辨率摄像头成本远低于激光雷达
，最终可能允许汽车造作商出产客户可能职守得起的齐全自动驾驶汽车。

激光雷达使用激光来天生车辆周围环境的三维图像
，以便在避开阻碍物时导航。

今年夏天
，马斯克向分析师和投资者夸耀特斯拉获得了“指数级”的进取
，并预测特斯拉可能在“今年年底”实现无人监督的驾驶
，并补充说
，若是明年不能做到这一点
，他会“感应震惊”。

前无人驾驶汽车工程师和英伟达、Cruise和Zoox软件开发主管萨沙·奥斯托吉克（Sasha Ostojic）暗示
，他以为特斯拉至少必要“三年以上”的功夫能力达到Waymo今天实现的自动驾驶水平。奥斯托吉克此刻为一家位于帕洛阿尔托的风险投资公司Playground Global提供技术投资征询。

他说：“我并不以为特斯拉会依照埃隆·马斯克承诺的功夫表
，实现真正的‘眼睛不用看
，大脑不用动’的自动驾驶。”

谬误率和边缘案例

特斯拉已经也涉足多种自动驾驶技术
，但它于2021年和2022年起头从其车辆中移除雷达
，到去年取缔了旨在用声波检测物体的超声波传感器。

专家暗示
，该公司仅依附人为智能驱动的推算机视觉
，面对着解除一个微幼但不成接受的谬误率的挑战
，若是不加以查抄
，没有人类驾驶员
，可能会导致受伤和殒命。

乔治·梅森大学机械人和人为智能教授、NHTSA前照拂米西·卡明斯（Missy Cummings）引用了几项钻研
，这些钻研批注推算机视觉极度正确
，但依然无法鉴别约莫3%的功夫的对象。

“若是它看不到行人横过马路或走在人行路上怎么办？”她问路。

Waymo的前首席执行官约翰·克拉夫奇克（John Krafcik）通知路透社
，该公司使用蕴含雷达和激光雷达在内的额表传感器
，使其在感知物体方面“比特斯拉壮大几个数量级”。它的技术在出现问题时也越发通明：端到端机械进建系统无法精确定位危险故障“可能是对一家器沉安全的公司来说难以解决的问题”
，克拉夫奇克说。

他暗示“若是你的一辆车产生了严沉的变乱
，你就应该可能诠释为什么会产生这样的变乱。”

Waymo没有颁发评论。

这位前特斯拉工程师称其技术为“黑匣子”
，他暗示
，特斯拉的系统若何做出驾驶决策从来都不明显。这让我们很难判断特斯拉是否靠近出产出安全、齐全自动驾驶的汽车
，若是是
，又有多靠近。这位工程师称
，无论分析几多数据
，人为智能系统或其人类工程师都“不成能”预测到每一个“极端情况”。