特斯拉电脑冷知识：每天挡下 40 次把油门当煞车的意外
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把油门当成煞车踩，然后怒告车厂设计瑕疵导致车辆暴冲，已经见怪不怪，但实际次数可能超乎你想像。特斯拉数据显示，辅助驾驶系统平均一天挡下 40 次这种意外。
近日举办的电脑视觉论坛，特斯拉软件部门主管 Ashok Elluswamy 演说时展示特斯拉软件如何学习判断路况，维护车主安全，甚至弥补人类的错误行为。
简单说，特斯拉电脑透过大量行车影像，学会当车前有障碍物，应该做的正确反应，就算驾驶人该踩煞车却误踩油门，特斯拉电脑也会判断这是错误行为，而自动煞车。
“Autopilot 每天预防 40 次左右这类意外。”Elluswamy 表示，当车主该重踩煞车却变成重踩油门，通常会酿成大祸，但特斯拉电脑可协助减少这情况。
These predictions are already used to prevent a lot of collisions. For e.g., Autopilot prevents ~40 crashes / day where human drivers mistakenly press the accelerator at 100% instead of the brakes. In the video Autopilot automatically brakes, saving this person's legs (7/12) pic.twitter.com/XtMssPT9cM
— Ashok Elluswamy (@aelluswamy) August 21, 2022
第二段影片可看到，下半部右侧图表显示，车主踩油门踏板的力道接近 100%，车辆瞬间加速后，左上方图表表示电脑认为是误踩，启动紧急煞车机制，一切发生在 1 秒内，但站在车后的男性因此救回了一条腿。
其实机制检验原理很简单，一般来说，多数情况下都不会油门踩到底，尤其静止和倒车时，经过多年学习人类的错误经验，特斯拉电脑可判断出这种情况下，车主通常是要踩煞车，但误踩油门踏板。
除了感叹人类每天误踩这么多次油门，特斯拉也分享最新自动驾驶设计方案，要素之一就是导入“Occupancy Network”，是特斯拉电脑人工智慧新架构，却是最新版 FSD beta 能克服“开放道路左转”难题的关键。
特斯拉试着将车辆周围所有物体，透过多角度摄影机与电脑运算，计算出“占用体积的量”，且是动态立体下计算。换言之，电脑可理解周围物体占多少空间，以及预测接下来行动轨迹和占用空间。
"Occupancy Networks" – our solution to these problems – predict volumetric occupancy of all the things around the car. i.e. every voxel or continuous point in 3D space has a probability of being occupied and also its future motion. (3/12) pic.twitter.com/naQgBEeUYK
— Ashok Elluswamy (@aelluswamy) August 21, 2022
10 毫秒内电脑就必须将车辆前后左右物体运算完毕，避免纯视觉方案盲点，如 3D 辨识能力薄弱、远方地平线物体过于敏感、无法预测动向。“要让这辆车撞车会非常困难。”Elluswamy 表示。
这也解释为何马斯克认为 FSD beta 10.69 版特别重要，因透过新技术解决盲点与障碍，当然也让 FSD 售价变贵了。至于新技术是否真这么神，就看接下来北美地区万名 FSD beta 车主的实测结果了。
- Tesla Exec Says Autopilot Prevents About 40 Crashes Per Day
（图片来源：影片截图）
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