特斯拉全自动驾驶系统 v14.3.6 在高速行驶中突然试图驶向一个已经错过的出口险些将车辆送入路边沟渠。事发当晚车辆正以110公里/小时的速度在魁北克莫里斯地区的55号高速公路上行驶系统版本为特斯拉目前最新硬件上运行的FSD监督模式v14.3.6。当时路况堪称理想干燥路面、双向无车、清晰的车道标线、反光路面标识一应俱全。正是FSD发挥最佳的环境。车辆在右侧车道匀速行驶刚刚驶过217出口的龙门架下方系统突然打开右转向灯并向路肩方向偏移屏幕上依然显示自动驾驶状态。问题在于这个出口的匝道入口已经在车后方系统在这个速度和位置下执行转向将会把车直接带入路沟。速度表从110开始下降109、107、104——系统已下定决心执行操作。就在这一刻驾驶员抓住了方向盘。车速降至102公里/小时时屏幕上的自动驾驶标识熄灭。坐在副驾驶的女友因惊吓而尖叫出声。这不是轻微的车道偏移也不是短暂的犹豫——车辆主动打灯并试图驶入一个根本不该进入的出口。如果要为特斯拉的系统设计一个最容易通过的测试场景这条路就是答案双向分离的高速公路、夜间行驶对面来车灯光和车道反光带清晰可辨、路上没有其他车辆、车道标线清晰、路牌照明充足。根据此前对v14版本的观察夜间空旷高速路正是该系统表现最出色的场景。在相同条件下此前已累计行驶数千公里未曾干预这种长期顺利的体验催生了信任——而这种信任本身就是陷阱。两个半月前笔者曾发文指出FSD v14的出色表现正让驾驶员产生危险的麻痹心理。当时写道一个近乎完美运行的系统会制造一个陷阱——驾驶员对它的信任程度恰好足以让他们停止注意但它仍会在不可预测的时刻出现严重失误。这一判断在那个周日夜晚得到了印证。两次关键干预之间行驶数千英里工程上确实令人印象深刻但这段距离也恰恰足以让大脑停止主动扫描路况。特斯拉自己的v14.3.6版本发布说明显示公司升级了FSD神经网络训练中的强化学习阶段使用MLIR重写了AI编译器以实现20%更快的反应速度并改善了系统对降级状态的响应减少不必要的脱离。脱离次数的减少可能来自软件的进步也可能来自驾驶员减少了干预——特斯拉没有公布任何能让外界区分这两种情况的数据。而现有的公开数据同样不令人放心。特斯拉曾在单月内向美国国家公路交通安全局报告了创纪录的207起Autopilot和FSD相关事故并且在其自2019年以来提交的3763份驾驶辅助事故报告中有99.9%的叙述内容遭到涂黑。与此同时马斯克仍在向投资者承诺无监督FSD将于年底在美国大范围普及而Waymo联席CEO则持续解释为何纯视觉方案难以满足真正无人驾驶系统的需求。一次险情是个例不构成数据但它是一个值得重视的提醒驾驶辅助系统仍需驾驶员保持专注。就目前而言特斯拉FSD v14确实是一款令人印象深刻的产品。当然若与当初的承诺相比——成为无需监督的完全自动驾驶——它距离目标还差得很远甚至可能永远无法实现这一承诺问题仍然存在或许是特斯拉有史以来最糟糕的一步棋。但若将这一点搁置把FSD视为一套点对点的驾驶辅助系统它确实已经做到了令人叹服的程度。然而正是这种出色滋生了麻痹。马斯克曾公开表示用户使用FSD时可以看手机这显然是极不负责任的言论。随着系统性能的提升特斯拉更需要加强对驾驶员的警示教育而不是助长麻痹情绪。QAQ1特斯拉FSD v14.3.6在这次事故中具体发生了什么A车辆以110公里/小时的速度在高速公路右侧车道行驶经过217号出口龙门架后FSD系统突然打开右转向灯并向路肩方向偏移试图驶入已经错过的出口匝道。由于该动作在错误的时间和速度下执行若不干预将直接冲入路沟。驾驶员在车速降至104公里/小时时及时接管方向盘才避免了事故发生。Q2特斯拉FSD的麻痹效应是什么意思为什么会危险A麻痹效应是指FSD系统长期表现稳定使驾驶员逐渐放松警惕、减少主动监控的心理现象。由于系统在数千公里内无需干预驾驶员大脑会形成系统可靠的惯性在关键时刻反应变慢。然而FSD仍会出现不可预测的严重失误而此时驾驶员已经不再处于高度戒备状态干预不及时可能酿成事故。Q3特斯拉FSD的事故数据公开情况如何A特斯拉曾在单月内向美国国家公路交通安全局报告了创纪录的207起Autopilot和FSD相关事故。但在其自2019年以来提交的3763份驾驶辅助事故报告中有99.9%的具体事故叙述遭到涂黑处理外界无法获知详细信息也无法判断事故减少究竟是系统改进还是驾驶员减少干预所致。
