特斯拉测试表现不错，但纯视觉方案已进入淘汰倒计时

最近懂车帝组织了全球首次数十个品牌智驾测试，共测试了36款车的6个高速场景，26款车的9个城市事故场景，不过小镇比较奇怪的是：为什么城市模拟只有26款车？

这其实挺奇怪的，从懂车帝视频来看，高速场景测试成本更高、车辆损坏更严重，为何高速全测，城市场景却少了10辆？难道是因为高速测试中有的车辆损坏，所以无法进行后续城市测试？如果是这样，为什么不先进行相对更安全的城市测试？

不知道懂车帝在视频中或者其他地方如何解释的，虽然这不是一个严谨的专业测试，只是一个商业机构组织的非正式测试，但如此安排还是挺奇怪的。小镇查了下，没有参加城市测试的汽车品牌为：秦L、iCAR、海鸥、零跑C10、帕萨特、广汽本田、宋pro、奔驰C、星纪元、萤火虫。

没参加城市测试的秦L和海鸥在高速测试中也成功通过了“施工路遇卡车”测试，这两款车在测试车辆中几乎是价格最低的，以至于懂车帝的测试员感叹“对于事故的预防、识别，跟驾驶辅助系统的高低贵贱没有特别大的关系，而是取决于研发团队对于安全到底重不重视”，还说“可能驾驶辅助方案简单，价格低，在这种测试场景中更有优势”。

从懂车帝视频来看，在所有测试车辆中，几乎是最便宜的秦L至少在这个测试场景中，综合表现稳居第一梯队。具体可以看懂车帝官网第三个视频，从41分45秒到43分30秒。

这个案例也说明，懂车帝的这次测试，不要当成一次非常严谨的专业测试，还是平常心看待。

先谈谈小镇对这次测试的整体看法。

虽然网上说某央媒报道说“联合”测试，以至于有不少网友误以为这是官方组织的，但需要强调，这并非官方行为，只是懂车帝自行组织的测试，央媒后来已经取消了“联合”的说法。

这次测试也并不严谨，场景设置上存在明显瑕疵。比如每个品牌只安排了一辆测试车，测试期间有的车毫米波雷达损坏，不得不退出测试。从视频来看，也只测试了一次，缺乏变量控制，以个体表现试图得出一个整体评价，这并非专业检测的标准，因此虽然规模很大，也确实很有意义，但仍不能用来衡量不同汽车品牌智驾水平。

虽然不严谨，但这次测试仍然非常有意义，再有问题的测试，也好过没有测试。

远低于大众预期的测试结果，也有利于警醒所有的驾驶员，不要过度相信智能系统，车子还是要掌握在人的手里。

这也是小镇一再说的：在国家推出L3级智驾标准前，小镇不考虑在公共道路上使用任何辅助驾驶方案，就连定速巡航都不会考虑，最多用于封闭环境辅助停车。这只是小镇作为十多年老司机的个人偏好，小镇相信在绝大多数场景下，小镇自己比智驾系统更靠谱，如果累了那就选择不开车，而不是由不成熟的智驾系统代劳。以上，只代表小镇自己的观点。

作为全球首次几十款车的集中测试，成本极为高昂，仅测试涉及的36款车，小镇根据网上公开报价简单计算，车辆购置费用就超过千万元，组织如此规模的复杂测试，还要承包高速路段和城市测试场，小镇不是车圈人士，不好评估具体的费用支出，但感觉上总计2000万应该有的。懂车帝作为商业机构，愿意自己掏钱做这种带有一定公益性质的测试，还是值得肯定。

至于网上有人说懂车帝收钱测评，这要讲证据，在没有证据之前，收没收钱就暂不讨论了，只聚焦测试本身。

关于这次测试，引起普遍关注的就是特斯拉表现非常好，尤其在高速事故场景模拟中，特斯拉的3和X位列前二，以6项通过5项的显著优势领先，并列第三的5款国产汽车，也只通过了3项；而在城市事故场景模拟中，特斯拉X也以9项通过8项位列第一。

再次强调，不要觉得这种测试结果就代表车企的智驾水平。小镇看了懂车帝发布的三段近2小时的视频，以“施工路遇卡车”这个复合场景而言，36款车有16款通过，但要注意的是，最便宜的秦L和海鸥都成功通过了测试，这两个都没有搭载激光雷达，最多也不过是用了比亚迪的天神之眼B方案。

每一项测试都有类似情况。

网上也出现了一些观点，认为懂车帝搞针对性。比如在“消失的前车”测试中，华为系车辆在测试时，明显希望向左换道而非急刹，测试车驾驶员一边说“让速不让道”，把驾驶盘掰了回来。

对此懂车帝已经回应了，称不存在人为干预方向，还提示当时左侧同时有时速120公里的车队跟随，该车型变道时距离侧后车只有1.2米，向左变道极易导致侧碰。

但小镇需要补充一点，虽然通常说“让速不让道”，但在高速上可不必然如此。在临道安全且视野清晰、刹车距离不足且车速可控以及大货车逼近等特殊场景下，更应该优先让道，甚至让道时还应该加速。毕竟在高速上紧急刹车，有时候反而是最危险的，连环撞车事故就是这么发生的。当然新手司机，把车速控制住，多注意观察，这才是最正确的做法。

还有观点认为参与测试车辆的初始设置不同，比如有的车辆可以自己选择驾驶风格保守还是激进；还有的提出，有的带有激光雷达的车型，根据懂车帝视频显示，提示激光雷达被污损，还有镜头显示疑似激光雷达被遮盖。

目前没看到懂车帝对这两个问题进行回应。不过小镇觉得，如果想要实现某种倾向性结果，其实只需要控制测试场景变量、多测几次就行了，反正就算测100次，也只会放出来1次的视频，根本没有必要去污染甚至遮盖激光雷达，这么干，后果太严重，不至于。

还有一些疑问，小镇就不一一赘述了，还是谈重点。

正如小镇说，这次测试并不严谨，也并没有任何官方背景，央媒配合宣传，更多是因为这次是全世界第一次大规模测试，本身就具有新闻价值，而且也有利于降低全民对智驾的狂热情绪，更加冷静地看待驾驶安全问题，这对中国乃至全世界自动驾驶发展都是有利的。

不能因此就认为有官方背景，官方不可能通过一个商业机构，进行全行业的测试，没有这个道理。

就连懂车帝自己都说“本节目仅代表事故模拟当时该车辆的碰撞结果，不代表其在所有辅助驾驶场景下的表现”。这句话是正确的，所以也没必要太较真，本质来讲就是一次花费巨大、挺有意思的仿真测试，对自动驾驶感兴趣的，推荐没事的时候看一看。

小镇之所以说这次测试不严谨、测试结果可以被控制，就在于场景设置。

这次测试绝大多数场景尤其城市环境测试，全部在白天，还要注意即使是高速夜间的“高速惊现事故车”测试，使用的测试假车模型也是白色的，也缺少实际驾驶中必不可少的雨夜、大雾、昏暗地下车库等复杂、低可视情况下的测试，更没有涉及真正复杂的现实道路。

测试场景虽然看起来有15种之多，但是测试环境还是很简单的，就算是“疯狂电瓶”“斜刺电瓶和儿童过马路”场景，复杂度也远远低于现实。

这就意味着，在测试场景设计上，已经规避了不利于纯视觉模式的场景，确保纯视觉方案和融合感知方案，在同一水平线上。

这就从根本上解决了纯视觉方案感知能力差的问题，实际测试的，就是不同车企、不同品牌的智驾算法和决策倾向。

而算法方面，显然特斯拉当前具有优势。

如果懂车帝愿意回应这一问题，其实可以做一个最简单的补测，只需要增加一个场景：高速夜间测试，将假车模型换成与背景色更接近的黑色。当然，承包高速公路成本比较高，但这一测试其实根本没必要租高速，任何一个正规的测试场都可以满足需求，用高速公路作为测试场景，更多是为了增强宣传性。

另外，不要仅仅看最终测试，各种品牌车辆是否撞了，要提高颗粒度，分阶段，至少要分两步评估：

一是车辆什么时候发现前方异常；

二是车辆何时、采取何种应对措施。

从懂车帝放出来的视频来看，比如“高速惊险事故车”场景，中国品牌汽车表现并不好，只有8款车通过测试；而“施工路遇卡车”场景，视频中懂车帝测试员还对华为等几款车的不如意表现惊讶。

不过这种惊讶有点过了。从测试来看，至少参与测试时的部分品牌车辆，在发现前方有障碍物时，决策都相对偏激，更倾向于向一侧绕过，而不是紧急刹车。这显然是决策倾向问题。

从懂车帝视频来看，配备激光雷达的车辆，无论在何种测试场景下，都能做到距离很远就发现，这说明环境感知没什么问题。现在的问题主要在于，参加测试的车辆，在算法决策，还需要进一步提升。

尤其是采取端到端融合感知模式的车辆，如何协调不同感知获得的环境数据，并综合进行决策，这是目前亟待攻克的难题，需要更多数据支持算法优化。在这方面，纯视觉模式虽然感知很有局限性，但由于数据来源简单，算法更容易快速决策。

还有很多细节，就不一一赘述了。毕竟这次测试，最大的意义，也就是提醒大家不要过于相信当前的智驾系统，现在仍然不过是L2辅助驾驶，本就要求驾驶员做好随时接管的要求。

虽然这次测试从结果上，看似特斯拉很有优势，但小镇仍然认为纯视觉模式是一条应急性的歪路，注定要被融合感知模式取代。

小镇在星球文章中已经谈了，就算不考虑国家强制标准、安全性等等要求，仅从经济角度，就决定了未来必然舍弃纯视觉模式。这篇文章讨论很激烈，有一百多条留言，没有人身攻击，这真得很好，小镇很欢迎有理有据反对小镇观点的声音。星球链接：《关于懂车帝测试的问答》

小镇在《》已经驳斥了“人开车只通过视觉”的歪理邪说，这是马斯克为了解释不上激光雷达而编造的，实际人类开车是调动全身感知的融合模式，要用耳朵听、要用身体触觉去感知，甚至还要根据经验也就是直觉感知车辆的状态、道路的状态等等，否则为什么在中国学驾驶，还要测试听力？

就连路跑的跑者都知道，在公共道路跑步，戴耳机是非常危险的，何况驾驶车辆？

哪怕有些人就是胆大包天，那小镇就从最基本的经济性上讲，毕竟特斯拉是有名的省成本狂魔，一定会算经济账。

正如前面所说，智能驾驶要分为两个阶段：一是感知外部环境，二是算法决策。

感知外部环境是第一步，无论视觉还是各种雷达，都是感知外部的途径。纯视觉的技术模式就决定了，对外界的感知是粗糙的、受限的，比如在大雾、雨夜、昏暗环境下，对外界的感知就是不如视觉加激光雷达。如果这一点都否认，那也就不用再讨论了，毕竟当一个人说发射火箭应该烧煤炭，理智的火箭专家只会说“你说的都对”。

在复杂的环境下，纯视觉方案的感知效率也会大大下降，而且任何感知系统都不可避免地会出现丢数据现象，多先进的也解决不了。

就算纯视觉再完美，驾驶过程中也难以避免摄像头被遮挡、污损、图像扭曲等问题，比如结冰。

但换成融合感知就不一样了，有视觉、有毫米波、有激光，未来还可能安装其他雷达，对外界环境的感知甚至出现了过载。这就导致第二阶段的算法决策难度大增，这也是目前纯视觉方案反而看起来更有优势的原因。

纯视觉方案，获得的数据质量差，为了提高决策效率和安全性，对车载算力的要求必然要更高；而融合感知模式，因为获得的数据质量更高，而且多种途径获得可以最大限度避免数据丢失问题，因此在完成算法攻关后，对车载算力的要求要低得多。

打个比方，纯视觉方案节省了各种雷达，算力要求是10；而融合感知模式，增加了多种雷达等成本，算力要求却降到了1。

到底选择纯视觉还是融合感知，从经济性上讲，就是比较算力芯片和激光雷达，到底谁更便宜。这是很简单的经济账，当中国产业链把激光雷达的成本进一步压低，而特斯拉也摆脱美国政府限制被允许充分利用中国成本优势，马斯克一定会选择安装激光雷达。

所以，千万不要因为特斯拉现在选择“纯视觉”，就把“纯视觉”吹上天，马斯克一直说的就是“第一性原理”，做错了就改，他可没有任何面子的包袱，到时候特斯拉也安装了激光雷达，那不就回旋镖了吗？

以上还只是说经济性。要注意汽车最根本的还是安全。

虽然目前在智能系统辅助下，事故发生率比有人驾驶更低，但账不是这么算的。因为这涉及更加关键的法律责任问题，人类出现事故，可以由人类去承担责任，智驾系统出现问题，谁来承担责任？

这也是L2与L3的关键区别。L2阶段，任何事故都由驾驶人承担责任，到了L3就需要界定责任标准。以近期讨论的团体标准《组合驾驶辅助及有条件自动驾驶事故判定及数据协作规范》为例，这个标准实际就是确定中国的L3级智能驾驶标准。

核心有二：

一是要求安装司机监控系统（DMS）和黑匣子（EDR），并要求存储事故前30秒数据；

二是设置事故首次碰撞发生前接管缓冲期，提示驾驶员接管后10秒，驾驶员仍未接管，由驾驶员负全责，而在10秒内根据不同时间点划定车企和驾驶员责任分配比例。

这个标准虽然只是团体标准，并不具有强制性，但注意牵头部门是中国汽车工业协会，按照常规，未来的国家强制标准，也会以团体标准为基础。

注意责任划分提到的提示接管后10秒的责任节点。要注意，这个时间要求，绝不仅仅是视野良好的白天，黑夜、雨夜、大雾等等任何情况下，都要执行这个标准。

这就意味着，虽然这一标准并没有要求L3必须配备激光雷达，但因为纯视觉模式先天劣势，就决定了如果不配备激光雷达，就不可能满足L3的上路行驶资格，总不能要求用户仅在白天视野良好情况下驾驶吧？

所以，现在的特斯拉其实恰恰面临巨大危机。去年6月，国家已经组织开展了智能网联汽车准入和上路通行试点，一共9家车企参与其中。在这次试点前，虽然也有车企获得了L3级自动驾驶牌照，但仅限测试阶段，而去年的试点意味着可以开发L3级量产车。

试点已经一年多，参考中国汽车工业协会推动制定L3级团体标准，这很可能意味着中国的L3智驾已经不远了。

这基本可以宣告纯视觉模式落伍的开始，当主流车企都开始进军L3，而纯视觉车企在强制标准要求下，仍然只能搞L2，还怎么说自己先进？

特斯拉在美国当然可以继续号称“自动驾驶”，毕竟美国法律标准相对更松。但是考虑到美国大大削弱对电动车、智能汽车的支持力度，欧洲、日韩车企进度也比较落后。已经可以肯定，未来电动汽车、智能汽车将由中国领导，中国的标准，就是未来的世界标准。

这还只是L3而已，随着未来不断升级，对智驾的安全和责任要求必然进一步提高，加强环境感知，是必然要求，这也是车企减轻事故责任的前提，仅仅一个纯视觉提供的数据，不足以提供满足智驾时代责任划定的复杂数据要求。

因此，再次提醒不要继续吹捧“纯视觉”方案了，说不定特斯拉已经在搞加装激光雷达的融合方案了。

其他文章推荐

如果喜欢，还请点赞、“在看”和关注吧

欢迎分享，让更多人发现“大树乡谈”

备用：大树乡谈2022、大树乡谈2023