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  • 多位工程师解读:特斯拉公布“黑匣子”数据后,更大嘅矛盾同争议或啱开始

    转载:本文来自微信公众号“经济观察报”(ID:eeo-com-cn),作者:刘晓林,转载经授权发布。

    壹 || 让消费者自己找证据太难嘎啦,厂家点样可能随便让你拷数据?出‌事故就去拷数据取证,对主机厂是唔利嘅。就算第三方机构检测,如果主机厂唔将内部代码开放畀你都系好难检测嘅。

    贰 || 数据打开嘎啦,有可能仲系唔可以完全100%地推断出一个结果,但是如果唔畀到呢个数据,噉就是完全没有办法(进行推断)。所以,对于复现问题、定位问题,和最终解决问题嚟讲,数据放开是唯一嘅途径。没有数据嘅话,没法分析,结论也就出唔来,也就无办法举证。

    叁 | |车辆动态分析和车辆系统嘅数据相当于飞机“黑匣子”,但是和飞机唔同嘅是,有啲车辆可能只能记录‌自己嘅车辆信息,但系对于环境和第啲交通参同者嘅信息未必记录嘎啦,咁样对于还原当时嘅场景会有一啲困难。

    原始数据嘅放开,是定位、分析、重现(撞车)原因嘅唯一途径,如果唔放开,是完全没有呢个(寻找撞车原因嘅)途径嘅。”4月22日,喺特斯拉提交河南事故车辆行车数据嘅当日,国内某高端智能电动车自动驾驶项目负责人何工喺接受经济观察网记者采访时作出如上表示。佢认为,从自动驾驶软件嘅基本逻辑来睇,通过数据分析来判断出事故原因是软件问题还是人为操作问题嘅可能性是好大嘅。

    但何工同时强调,数据分析难度嘅难度喺于做数据分析嘅人首先要知道(特斯拉)呢啲数据嘅内部逻辑。另一位接受采访嘅某车企技术项目主管工程师张江也表示,主动权仍掌握喺特斯拉手度,如果算法或者是核心嘅逻辑唔告知,第三方检测机构仍难得出具体结论。

     4月22日,随住特斯拉方面向监管部门提交撞车事故前30分钟嘅行车数据记录,经过近5天嘅发酵后,特斯拉车展维权事件正喺回归到争议嘅核心——事故原因嘅探究上。从呢一点嚟讲,车顶维权确实是有利嘅“助攻”。借助于监管部门和行政力量嘅介入,该事件正喺朝住解决事件核心矛盾嘅方向发展。

    从4月20日到4月22日,郑州市郑东新区市场监督管理局三次释放对特斯拉事故投诉双方嘅调节结果,从最初车主要求“提供车辆发生事故前半个钟头完整行车数据”但唔同意第三方进行技术鉴定,而特斯拉出于信息安全拒绝提供数据开始;到该市场监管局责令特斯拉汽车销售服务(郑州)有限公司无条件向张女士(河南维权女车主)提供该车发生事故前半个钟头完整行车数据;再到特斯拉郑州体验中心中原福塔店最终于4月22日下午提交‌行车数据,并对外公布‌事发前1分钟嘅数据。可以睇出,喺车主围绕住“刹车失灵”进行嘅维权过程度,车主同特斯拉双方嘅争议喺于数据嘅开放以及系咪做第三方鉴定检测上,而始终难以达成统一意见嘅背后,也显示‌对数据主动权嘅争夺激烈性。

    客观而言,同之前多起特斯拉事故争议唔‌‌之唔同,呢一次,特斯拉首次喺国内进行数据放开,唔仅推动争议朝住探寻事件真相嘅实质性角度发展,喺成个自动驾驶技术嘅发展阶段度,也具有里程碑意义。但同样哋,当争议重新聚焦到技术和事故本身时,更大嘅矛盾或者才啱啱开始。事实证明,特斯拉公布事故前1分钟行车数据后,车主方关于侵犯其隐私嘅观点以及业界对特斯拉数据真实性嘅质疑也已经随之出现。

    事实上,从自动驾驶功能喺量产车上应用以来,事故责任点样认定就已经成为最大争议点。同燃油车车主可以借助工具通过车辆OBD接口读取到行车电脑嘅数据唔同,具有自动驾驶功能嘅车辆嘅行车数据如同飞机嘅“黑匣子”,属于保密信息,并非车主自身所能获取。

    更重要嘅是,软件决定汽车时代,数据是揾到事故真相嘅关键,但数据能否“说实话”,以及数据对场景嘅覆盖和还原真实度同样存喺争议。

    从4月22日至今,经济观察网记者采访‌多位国内自动驾驶领域嘅项目主管工程师,针对具有自动驾驶功能嘅车辆嘅事故责任认定,分别从行车数据取证、数据对场景嘅可复现性,以及事故责任认定嘅数据推理逻辑等多个侧面进行‌分析。从客观公正以及保护采访对象嘅角度出发,本文将完整呈现被采访对象嘅观点,唔做点评。

    若唔认识算法逻辑,第三方检测也难重现事故场景

    (受访者:某车企技术项目主管工程师张江)

    经济观察网:双方之前一直纠结于行车数据嘅开放,呢个数据嘅开放好难吗?

    张江:是嘅,好似飞机嘅“黑盒子”一样,呢个核心数据也就是完整数据是需要内部嘅密码或特殊权限才能访问嘅,用户自己无办法下载。至于刹车嘅问题,噉就睇佢控制器是点样设置嘅,比如说碰撞信号,喺发生事故之前几多毫秒以及喺事故后几多毫秒嘅记录佢都应该有,加速等信号也应该是有储存嘅,但控制器入面嘅信号,没有权限是访问唔‌嘅,读唔出来嘅。

    所以呢种事,一旦你没有视频或者别嘅信号做监控嘅话,太难重现和还原(现场)嘎啦。让消费者自己找证据太难嘎啦,厂家点样可能随便让你拷数据?出‌事故就去拷数据取证,对主机厂是唔利嘅。就算第三方机构检测,如果主机厂唔将内部代码开放畀你都系好难检测嘅。

    而家国家正喺推行法规,就是针对气囊控制器推出EDR法规(Event Data Recorder汽车事故数据记录器,俗称汽车‘黑匣子’或‘碰撞记录器’,是集成喺安全气囊控制单元内嘅一个软件模块,用于记录车辆碰撞前、碰撞时、碰撞后三个阶段中对应时间序列嘅车辆动力学数据以及汽车单元内唔同控制模块嘅数据),规范紧急制动数据嘅记录。因为以前发生各种碰撞事故之后,你调取数据嘅时候,主机厂是唔畀你提供嘅,因为法规没有要求,所以厂家唔会让你将核心数据调出来。

    经济观察网:特斯拉呢种情况,委托第三方检测机构进行检测嘅话,得出结果嘅可能性大吗?

    张江:第三方好多嘢是唔好检测嘅,因为而家硬件可能本身是没问题嘅,而软件嘅问题,如果算法或者是核心嘅逻辑他(特斯拉)唔讲畀你,你咋检测?智能汽车嘅软件设计并唔都系一个算法逻辑。就算告知逻辑,但是深度开发嘅嘢也会有所筛选地告知,所以说主动权还是掌握喺佢哋(车企)手上。

    经济观察网:有车主举例称第啲品牌嘅“刹车门”事件花‌8个月才找出来问题所喺,所以担心特斯拉也会存喺呢种问题,非常难揾到问题所喺。

    张江:呢种(特斯拉)事件同之前第啲品牌出现过嘅刹车事件仲未同,之前系一种机械式嘅,所以可以另找一辆同样嘅车去做测试,再现当时嘅场景。但特斯拉这是软件控制嘅,你好难再现当时场景嘅。因为佢掺杂‌自动驾驶,佢有时候是程序喺起作用,所以你要界定乜嘢时候是机器喺起作用,乜嘢时候是人起作用。但这好难界定。

    所以而家对呢种智能汽车嘅碰撞事故,是没有办法通过以前嘅嗰种检测方法来判定原因嘅,因为都涉及到软件嘅问题。而且每一家(车企)嘅算法应该都系唔一样嘅。

    经济观察网:随住自动驾驶功能嘅普及,事故责任嘅认定系唔系正喺成为一个好难解决嘅伴生难题?

    张江:我理解,自动驾驶嘅算法永远无办法实现100%嘅场景覆盖。因为实际场景嘅复杂程度远远超出佢录进去嘅嗰啲,就算将来通过AI学习也好难满足全部覆盖。而家喺法规嘅碰撞测试度,无论边种碰撞开发嘅工程实验,设定嘅也就是几十种路况和场景,而现实场景永远是最复杂嘅,有成百上千种可能,而且机器和人嘅判断仲系唔一样嘅。所以相关法规需要及时跟上,而家呢一块还是空白嘅。

    数据能回答系咪存喺“刹车失灵”

    (受访者:国内某高端智能电动车自动驾驶项目负责人何工)

    经济观察网:喺目前嘅情况下,数据开放是举证并弄清撞车事故真相嘅唯一途径吗?

    何工:原始数据放开是定位、分析、重现呢个(撞车)原因嘅唯一嘅途径,如果唔放开,是完全没有呢个(寻找撞车原因嘅)途径嘅。因为解决问题嘅前提是要定位问题,定位问题嘅前提是要能够复现问题(还原现场),所以而家拿到呢个原始数据,首先是为咗要将佢复现出来,就是将嗰个场景重现出来,我哋只能根据呢个模拟嘅信号,就当时系一个乜嘢样嘅情况,自动驾驶畀‌个乜嘢信号或者人为操作畀‌个乜嘢信号,最终导致‌咁样一个结果。就是所有嘅原始数据是来帮助做这部分工作嘅,将佢复现出来,然后假如能复现嘎啦,再根据复现嘅呢个逻辑,就能定位呢个问题。

    也就是说,数据打开嘎啦,有可能仲系唔可以完全100%地推断出一个结果,但是如果唔畀到呢个数据,噉就是完全没有办法(进行推断)。所以,对于复现问题、定位问题,和最终解决问题嚟讲,数据放开是唯一嘅途径。没有数据嘅话,没法分析,结论也就出唔来,也就无办法举证。

    但是数据放开之后,究竟能唔可以判定是人为原因,仲要是自动驾驶软件嘅误操作或者呢个软件嘅原因,呢也唔可以说死。因为从特斯拉前几次嘅失控案例中来睇,其实最后嘅结论都系加‌一部分推断嘅,但是呢个推断结合车主嘅描述,是可行嘅。也就是说,佢其实系有一部分主观判断喺入面,只唔过呢个判断正好跟呢个车主嘅证词吻合,所以采用‌车主嘅证词,也唔是完全100%依照车嘅呢个信号来做结论嘅。

    经济观察网:车主认为是软件导致刹车失灵,如果存喺呢种情况,对行车数据分析可以证实呢一点吗?

    何工:如果存喺“刹车失灵”嘅问题,数据里可以呈现刹车喺乜嘢情况下失灵,比如系咪是ibooster(汽车线控制动系统,传感器感知驾驶者踩下制动踏板嘅力度和速度,并将信号处理之后传畀电控单元出现问题)出现问题。揾到呢个对应嘅情况。就可以通过软件上信号模拟嘅方式来进行检测嘎啦。

    汽车嘅外届输入信号分两种:1、人为操控,比如制动踏板开度、方向盘转动角度;2、传感器信号输入。这两种输入,都可以从数据中分析出来,从而模拟畀出输出,得到系咪刹车失灵嘅结论。

    经济观察网:也就是说,通过数据分析,能清楚地得出事故是软件问题还是人为操作问题嘅结论?

    何工:自动驾驶嘅某个模式一旦生效,喺唔接受人为操作嘅时候,是会有功能标志位嘅,数据能分析出来;再一个,喺自动驾驶模式下,各种操作都系有标定嘅,有预期嘅速度及第啲行为,呢啲结合起来分析,也基本能判断是软件问题还是人为操作问题。

    更仔细地解释一下就是,而家呢种车有两种控制方式,一种是自动驾驶生效,也就是说自动驾驶(系统)开始操控呢个方向盘、操控油门、操控踏板,就唔接受人为信号输入‌;仲有一种方式就是人为操控,纯接受人为信号嘅一个输入,自己去踩(踏板)、自己去搬方向盘。

    当自动驾驶生效嘅时候,佢会有一个模式标志位,呢个标志位比如说如果触发唯一(模式)嘎啦,噉呢个时候驾驶者就可能就出现嗰种踩也踩唔动,方向盘转唔动嘅感觉,因为佢(车辆)唔接受你嘅人为输入,佢有另外一种扭矩嘅输入,所以讲呢个时候人会觉得好食力,比如说有转方向盘转唔动啊,刹车踩唔动等等情况。

    就算呢种标志位分析嘅理论,觉得仲未够支撑嘅话,噉仲有一种逻辑判断。因为自动驾驶每一个动作生效嘅话,比如佢每一个转角啊,速度啊,都系有佢嘅标定嘅,乜嘢场景下以几多角度、以几多速度、几多加速度,呢种都系标定死‌嘅。而人为操控是做唔到咁准确嘅,比如说转角,标定是30度,但人打(方向盘)嘅话,有可能40度就过去嘎啦,就是呢种区别,数据都系能分析出来嘅。

    经济观察网:特斯拉已经喺4月21日向主管部门递交‌撞车事故发生前30分钟嘅数据,并公布‌事发前1分钟嘅行车数据,请问您觉得接下来嘅数据分析有乜嘢难度吗?

    何工:数据分析嘅难度是:做数据分析嘅人首先要知道(特斯拉)呢啲数据嘅内部逻辑,比如说边个标志位嘅触发,然后针对呢个标志位一旦触发嘎啦,佢嘅各个型号嘅呢个逻辑关系是乜嘢?呢啲需要去梳理清楚。目前唔太清楚国内有边啲机构有能力做呢啲分析。

    经济观察网:特斯拉提到车主有超速,呢会唔会导致触发自动驾驶唯一模式?

    何工:超速唔会触发自动驾驶,至少而家喺我知道嘅自动驾驶这几大应用领域里,超速唔属于触发自动驾驶接管嘅咁一个范畴。

    经济观察网:之前多起特斯拉交通事故案例都喺度驾驶员系咪“误操作”上存喺争议,请问喺自动驾驶模式触发后,驾驶员有乜嘢方式可以结束呢种状态吗?

    何工:人为控制嘅优先级是高于自动驾驶系统嘅,他(驾驶员)是有办法来监控电脑嘅,而且目前喺中国,自动驾驶只系一个辅助驾驶嘅模式,也就是说,人喺任何时候介入、接管车辆嘅控制,自动驾驶都要让步于人为嘅操控。

    还原完整场景仍是挑战

    (受访者:自动驾驶项目工程师孙丰)

    经济观察网:要从行车数据中分析出事发时车辆嘅具体操控状况,目前嚟讲,系唔系需要非常顶级嘅专业高手。

    孙丰:首先要对车辆动态分析和车辆系统要有比较深入嘅认识,呢啲数据相当于飞机“黑匣子”,但是和飞机唔同嘅是,有啲车辆可能只能记录‌自己嘅车辆信息,但系对于环境和第啲交通参同者嘅信息未必记录嘎啦,咁样对于还原当时嘅场景会有一啲困难。

    经济观察网:搭载自动驾驶功能嘅车辆是呢几年才开始大量出现,目前做呢种事故嘅第三方鉴定好鲜见也有争议,您点样睇?

    孙丰:第三方(进行鉴定)有意义,但是要睇是乜嘢第三方,应该有一啲国家机关具有呢种技术实力。

    (出于对采访对象嘅保护,文中所涉皆为化名。)

    cantonese.live 足跡 粵字翻譯

    2021-04-25 15:35:15

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