小米SU7事故背后“推手”？藏在车主手册里的智驾「盲区」

文章图片

文章图片

文章图片

文章图片

文章图片

文章图片

智能驾驶的“边界”拓展，在技术（软件算法）迭代、功能逻辑、硬件物理性能缺陷之间，正在产生巨大的鸿沟，也由此带来更多不可控的安全风险。
3月29日22时44分，一辆小米SU7标准版在德上高速公路池祁段发生严重交通事故。事故发生后，公众质疑车辆智驾系统的反应时间是否足够、自动紧急刹车系统为何未触发、车辆碰撞后为何起火以及车门是否落锁等问题。

根据小米官方公开的车辆信息，事发时车辆处于NOA（智能辅助驾驶）状态，时速116km/h 。 22时44分24秒，车辆发出风险提示并请求减速；1秒后，司机接管车辆，踩下刹车，向左打方向盘22.0625度；在接下来的1~3秒之间，车辆撞上了水泥护栏。
而从事发高速路段的管辖单位池州高速公路管理中心处获悉， 3月29日19时许，事发路段进入施工占道状态，双向车道封闭一侧，车辆需改道通行。
此次事故中的小米SU7标准版车型，最高支持高速领航辅助；按照小米官网显示，该功能全国都能用（覆盖全国高速路和城际快速路，范围仅限中国大陆地区），支持自动加速变道、出入匝道、超车、施工避让。

不过，和其他车企一样，对于功能的边界，小米官网也提示：智能辅助驾驶功能并不能完全代替驾驶员控制车辆，驾驶员始终承担着安全驾驶车辆与符合道路交通安全法律法规的全部责任。
同时，驾驶员在驾驶车辆过程中请务必全程保持注意力集中，时刻关注车辆周围路况，并做好随时接管车辆的准备。切勿依靠智能辅助驾驶功能来应对突发的紧急情况，否则可能导致严重伤害或死亡。
【小米SU7事故背后“推手”？藏在车主手册里的智驾「盲区」】此外，驾驶员在使用前应意识到这些限制情况，在交通状况复杂多变、冰雪雨路面湿滑天气、道路积水或烂泥路面、能见度较差、崎岖山路或高速路入口出口等情况下，请谨慎使用。
而在小米SU7的官方用户手册中，也对上述功能的边界做出了详细的描述。其中，智能领航辅助功能中的高速领航辅助部分，可在城市高架路、城市快速路和高速公路（高精地图覆盖区域内）下提供智能辅助驾驶功能。

截图来自小米SU7车主手册
但在以下特殊或复杂路况下请勿开启，包括但不仅限于：处于恶劣天气（如夜间、大雨、冰雪、大雾、沙尘等）；特别复杂的道路；地图信息过时或不准确等等情况。
此外，对于需驾驶员及时的制动和减速，必要时接管车辆的条件，同样也非常多，包括但不仅限于：前方有车辆突然减速或调头；前方有施工车、工程车、异形车或迎面来车；路面障碍物（如桩桶、护栏、导流牌、墙壁等）以及遇路中修路设施（交通锥、交通桶、交通柱、三角警示牌或者其他路障）等。
而上述描述的失效/退出场景，与小米官网车型功能介绍部分所提及的「施工避让」，存在矛盾。同时，为了规避可能的未知风险，车主手册还设置了兜底条款：由于技术的发展、车辆软硬件及外部环境的复杂性，并未尽述高速领航辅助功能无法正常工作或者受到抑制的情形。
而类似的问题，在其他品牌车型（搭载智能辅助驾驶功能）的手册中同样存在。不管是国内已经上车的第三方供应商（华为、Momenta、大疆、元戎启行等）还是车企自研方案。

截图来自五菱悦也车主手册
截图来自智己L7车主手册

截图来自问界M9车主手册
此外，对于此次事故中，外界关注的AEB功能是否正常介入的问题，小米官方的表述是：小米SU7 标准版有前向防碰撞辅助功能包括碰撞预警 (FCW) 和紧急制动 (AEB) 两个子功能，作用对象是车辆、行人、二轮车三类目标，其中AEB功能工作速度在8-135km/h之间。

同时，小米公司还特别强调：这个功能和行业同配置的AEB功能类似，目前不响应锥桶、水马、石头、动物等障碍物。对于大家关注的识别和刹停的问题，实质上也存在很多误区。
目前， AEB系统的识别，既涉及到摄像头、雷达等传感器的问题，也涉及到感知算法对于障碍物识别的范畴。其中，前者受到恶劣天气、能见度不佳、环境亮度突变、异物遮挡以及障碍物高度等等因素影响。
此外，一些车主和激光雷达从业者认为，激光雷达的配置（本次事故车辆并没有配置激光雷达），或许可以进一步提升安全性。但，实际上，从严谨的角度来看，并不能一概而论。
比如，搭载激光雷达版本的长城蓝山，在车主手册中，也明确指出：许多因素会影响激光雷达的性能，导致探测性能下降、探测延迟、探测错误，包括恶劣天气、强光直射、道路起伏或道路不平引起车辆晃动、大量尘土或汽车尾气，以及被相同波长的激光干扰。

截图来自长城全新蓝山车主手册
目前，蓝山搭载的是禾赛的AT128激光雷达，后者曾对外表示，公司已经开发了特有的抗干扰技术，为每一束激光脉冲进行单独编码，使其不受其他激光雷达的干扰，从2018年开始，抗干扰就成为所有禾赛激光雷达的量产标配功能。
然而，供应商对于产品的能力保证，是否得到了车企的认可，显然在车主手册中也得到了验证。事实上，到目前为止，不管是摄像头、毫米波雷达还是激光雷达，依然存在不少问题。
而对于障碍物识别的范畴，同样也是种类繁多。
异形障碍物（如落石、侧卧行人、水马、动物等）以及特殊车辆（如三轮车、尾灯损坏的车辆、尾部轮廓不明显的车辆、尾部有遮挡的车辆、外形不规则的车辆、尾部垂直面低于一定高度的车辆或空载的载车交通工具）是小米车主手册的重点描述对象。

截图来自小米SU7车主手册
此外，在AEB刹停概念上，此前，小米在官方发布会上曾展示一张极限测试挑战的数据，小米SU7 AEB在夜间120km/h遇静止故障车紧急刹停，而在白天，这个指标甚至可以达到135km/h 。

目前，在小米的车主手册中，对于AEB的激活区间， Xiaomi Pilot Pro版本是本车以 8km/h-130km/h的车速行驶，激光雷达版本的Pilot Max则是5km/h-130km/h 。从数字来看，两者的唯一区间仅仅是最低车速。
同时，在车主手册中，对于AEB是否能够“刹停” ，是这样描述的：前向防碰撞辅助功能主动制动，在产生最大70km/h的速度降幅后，会自动退出。同时，切勿依靠前向防碰撞辅助功能来应对突发情况，否则可能导致严重伤害或死亡。

截图来自小米SU7车主手册
比如，车速处于80km/h时，前向防碰撞辅助功能主动制动触发，当车速下降至10km/h时，前向防碰撞辅助功能主动制动将退出，需要驾驶员及时踩下制动踏板才能保证车辆刹停。
这意味着，此前官方所谓的刹停测试，与实际功能描述存在巨大的出入。而对于消费者和实际用车场景来说，辅助刹车和刹停，也是两个完全不同的概念。
此外，按照小米官方的表述：本次事件中， NOA提示「注意障碍」后已启动减速（目前， AEB是否被激活还不清楚）。约1秒后，驾驶员接管， NOA功能退出了。

而按照车主手册的描述：前向防碰撞辅助功能触发主动制动后， 30s内将无法触发第二次。这意味着，如果第一次减速， AEB被激活，那么在系统退出后的30s内，只能依靠驾驶员的刹车制动。
如果第一次减速并非AEB被激活，但由于驾驶员接管介入后，方向盘存在主动转向，按照功能逻辑， AEB系统也已经无法正常工作。（其他车企则有更多的无法正常工作条件：比如，驾驶员重踩加速踏板，或者重踩制动踏板又松开）

截图来自小米SU7车主手册
而一些没有准确定义AEB降速指标的车企，则是给出了模糊界定：实施制动时，车速的降低程度或车辆的正面碰撞程度会受到如自车行驶车速、障碍物类型、与障碍物的距离、行车环境、系统反应延迟等诸多因素的影响，请切勿依赖自动紧急制动替代正常制动操作。
此外，作为制动系统的一部分， AEB能否被激活，还与其他制动相关功能紧密相关。比如，车身稳定控制相关功能（包含但不限于动态稳定控制系统SCS、牵引力控制系统 TCS、防抱死制动系统ABS等）激活时， AEB无法激活，甚至会导致已激活的智驾功能退出。
此外，针对人机接管的策略，目前，不同车企的智能辅助驾驶（NOA）方案也存在较大的不同。除了不断的警报提示并直接退出，部分车企会采取功能降级的策略。比如，问界可能会降级至LCC（满足一定条件）。
而特斯拉则是比较特殊：在系统多次告知注意力不集中或方向盘没有被施加压力的情况下，如果驾驶员不恢复手动操控，智能辅助驾驶系统便会发出连续蜂鸣声，开启警告灯并降低车速，直至车辆完全停止。
事实上，智驾辅助系统功能的复杂性（激活和退出条件，失效场景等等），就此埋下了许多已知甚至是未知的风险触发点，对于消费者的功能使用培训也逐步被车企重视。
此前，为了应对驾驶员日常使用智能辅助驾驶功能存在的不少问题，一些车企也陆续推出了「安全考试」系统。比如，功能首次激活，小米车主只有通过在线智驾学堂的学习和考试后，才可开启相应功能的智驾体验。
此外，小鹏汽车在车主授权下，通过4个指标评估车主的智驾行为是否符合XPILOT使用规范，用户出现不当操作时，智驾分将隔天发生分值变动，并收到安全提醒及相关安全学习内容。
同时，小鹏的智能辅助驾驶功能还提供语音播报功能，在详细模式（用户也可选择简洁模式/提示音代替）下，系统将对辅助驾驶的车辆行为及安全提示进行完整语音播报。
问界M9则是采用了递进式开启策略，用户累积智驾里程（累积LCC和Highway NCA里程，不含ACC里程）≥100km或订阅ADS功能包≥14天后，才能解锁使用CityNCA功能。
不过，在高工智能汽车研究院看来，由于现有市面上的各种智能辅助系统对于边界定义的模糊，以及绝大多数都存在未知的感知盲区，再加上场景复杂性，系统性的安全风险不可低估。
比如，以此次小米SU7事故的常见道路施工场景为例，搭载大疆方案的宝骏悦也车型，在车主手册中就明确指出：智能领航辅助功能虽具备智能调速的功能，但是无法应对由于道路施工、极端恶劣天气等临时限速调整的场景，您需要持续观察道路环境，及时介入车速控制。
而道路施工项目，未来能否借助V2X技术、地图导航提前预警等其他感知输入和数据支持，无疑也是智能辅助驾驶功能能否进一步解决现有困局的关键所在。