特斯拉最新视频,用数据驱动的安全「打脸」行业碰撞标准?
文章2021-10-14

特斯拉官方 YouTube 频道发了个视频,题目是「data driven safety 数据驱动的安全」。我们做了翻译,如下:  

这是三年来,特斯拉再一次「炫技」碰撞安全。  

2018 年 10 月 7 号,特斯拉发布公告称 Model 3 通过了美国国家公路安全管理局碰撞测试,并成功超越它的两位大哥 Model S/X, 成为 NHTSA 有史以来碰撞测试最安全的车辆 (车祸时致伤几率最低的车型)。  

3 年后,NHTSA 碰撞测试榜单的前五位都已经是特斯拉车型,也就是 Model S Plaid 交付仪式上公布的这张图:  

3 年前,马斯克说特斯拉刷榜,是因为「牛顿站在我这边」;3年后,学霸特斯拉已经「膨胀」到开始批判考试——感觉就像是「我们得 100 分,是因为满分只有 100 分」。

为什么特斯拉要用一个视频批判现有的碰撞安全标准?智能汽车的安全和传统汽车相比,又有什么不一样?特斯拉说「数据驱动的安全」,又是什么意思?  

今天文章不长,但可以发散思考的点会很多。  

一、学霸特斯拉「造反」?  

视频的开头,特斯拉安全工程师 Dan 就直接开喷传统碰撞测试——即使特斯拉在那些测试里面都获得了高分。

「传统碰撞测试就像是沙滩上的几把沙子,他们无法代表整片沙滩,现实世界是千变万化的,每一次碰撞都不一样。」  

看上去,特斯拉似乎在宣传一个「无意义的真理」。碰撞测试的确无法完全代表真实世界,所以数十年来碰撞测试的标准一直在改进——但特斯拉工程师这样说的底气在哪?  

Dan 表示他们是唯一一个可以 「观察并学习真实世界碰撞」 的团队。  

底气首先来自于传感器。  

另一位工程师 Anders 在视频中表示,特斯拉是唯一一家车企「拥有超百万辆在路上跑的,配备完全感知化硬件的车队」。  

完全感知化的意思,是「准确知道座椅的位置、方向盘的位置、驾驶员是否系上安全带」,甚至可以精细到 「安全气囊展开的时间,具体到多少毫秒」。

「我们完全知道特斯拉车辆在道路上会遇到什么情况」,Anders总结。Dan的结论则是(完全感知化之后),「我们可以真正看到现实世界,然后再设计」。  

感知的结果是数据,大量数据。Dan 认为这样海量的数据,是特斯拉安全性「超越星级和排名」的基础依托。  

二、如何让数据驱动?  

视频中只展示了一个「特斯拉式」碰撞场景,而根据特斯拉表达,这个场景并未出现在任何碰撞测试中。  

为什么特斯拉要在实验室里设计「非标准化」碰撞场景?  

Dan 举了个例子,「碰撞测试中的侧面碰撞,往往是直接撞上车门。但现实世界的情况却往往是没有撞上车门。」  

他表示传统感知不会监测这类型碰撞,因为 它不存在于碰撞测试标准里面。 而特斯拉全新的算法考虑到了这种情况,传感器以新的方式进行干预,可以识别特定的碰撞类型,然后提供最佳乘员约束。  

另一位安全工程师Mubeen则解释了数据如何帮助特斯拉找到,并处理「真实碰撞场景」。  

「当我们发现碰撞测试(与真实事故)之间的差距,我们会根据收集到的数据,在非常细致的模拟系统上跑碰撞模拟。」  

这套模拟系统可以帮助特斯拉做很多微调,包括「安全气囊的展开时间,在多少时速,用时多少毫秒,甚至于车辆是否需要开启安全气囊」。  

三、特斯拉的碰撞实验室  

根据真实数据跑了上百次模拟系统之后,全新的碰撞处理算法才会被搬到测试场上。  

为了真实记录碰撞数据,特斯拉的碰撞实验室配备了 17 台高速摄像机,均可以以每秒 1000 帧的速度拍摄。  

另外,这辆即将惨遭毒手的 Model Y,后备箱里面也塞满了各种仪器,目的是获取尽可能多的真实数据。  

Anders 解释称,当在真实世界遇到即将发生的碰撞时,这套系统可以在 10 毫秒内完成决策。 「首先识别这会是什么类型的碰撞,然后开启安全气囊,乘员约束系统以最佳方式响应。」  

BOOM!  

撞完之后是炫技时间,Anders 表示这辆 Model Y 撞完之后甚至正好 「在预测的位置停了下来」 ,以及「安全气囊在刚刚好的实际打开」、「假人损伤的情况非常理想」。  

四、一切为了数据,为了数据的一切

「我们现在手上的数据量前所未有,可以让我们更了解车子在外面怎么跑,然后我们可以根据情况设计车辆」,Dan 这样总结。   「这会改变汽车安全设计的方式,全部由数据驱动,我相信这只是一个开始。」  

事实上,对于特斯拉来说,基于数据的汽车设计,已经开始了很久。

1 个月之前,特斯拉发布了一个视频,叫做《Tesla Glass》,里面讲到了很多跟玻璃有关的优化。

里面有一点非常有意思: 特斯拉将前挡风玻璃当成前视三目摄像头的一块镜片,基于这样的思考,他们表示成功解决了 Autopilot 视觉畸变的问题。  

数据量、数据自主度、数据广度、数据深度 ,这就是特斯拉用两个视频呈现出来的特质。  

手机时代之后,智能汽车会成为下一个数据工厂。但如何利用这些数据,将其反哺到汽车设计里面?各家车企都在探索,而特斯拉今天做了一个很有意思的演示。  

今天就先到这里,我们下次见。

特斯拉

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相关评论共 4 条相关评论

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这个测试的视频看起来确实厉害

特斯拉确实跟其它车企不同,特斯拉本质上不是车企,是运用了大数据物联网云计算在内的人工智能企业。其它车企造的是车,特斯拉造的是电脑系统。特斯拉不论从产品本身再到生产产品的生产线,全部采用了工业互联网4.0理念,软件定义、数据驱动。特斯拉这套模式可以也应该在其它行业复制,颠覆过程凭经验、凭取样统计,缺乏直接感知和全量处理的手段。

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