8月10日，一輛小鵬P7發(fā)生事故，致一人死亡和兩車損壞。駕駛員稱車在撞擊前沒有發(fā)出任何警告。 對此，小鵬回復(fù)：會全力配合相關(guān)部門進(jìn)行事故調(diào)查。
根據(jù)視頻顯示，在寧波某高架橋路段，一輛拋錨的故障車停在最左側(cè)車道，車主疑似正在后備箱處理著什么，然后一輛小鵬 P7 快速駛來，在沒有減速的情況下徑直裝上故障車，站在車尾的人直接被拋向空中然后重重落下，場面相信每個網(wǎng)友看完都會覺得不寒而栗。
很多新能源車主，對輔助駕駛非常信任，但是你真的知道它不能識別哪些障礙物嗎？其實(shí)可以先給結(jié)論，不管有多現(xiàn)金的算法和配置，還是那句話不要完全放手過度依賴，否則....
有博主也是進(jìn)行了很詳細(xì)的總結(jié)，簡單來說，現(xiàn)在很多車型的AEB主要靠毫米波雷達(dá)+攝像頭來判斷，不過毫米波雷達(dá)對金屬比較敏感，高速or高架上，金屬的龍門架、路牌、過街天橋、以及道邊欄桿，都會對毫米波造成很大的干擾，所以算法跟不上，就會很酸爽。
攝像頭的感知現(xiàn)在普遍是在用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度機(jī)器學(xué)習(xí)。用大量的圖像信息喂給AI，教AI識別這些都是什么，但是如果你車速太快，它是反應(yīng)不過來的，還有就是，它得能識別前面是個什么東西。比如行走的人，可能就學(xué)的很多很快，但比如上次tesla那個事故：全白又靜止的集裝箱，攝像頭可能會以為是反光。
再或者之前有事故前面是消防車尾部：這個有點(diǎn)復(fù)雜也超過了AI的理解范圍。但是，路上情況千千萬，你肯定不能要求行人都走隊(duì)列的標(biāo)準(zhǔn)姿勢，
比如在小鵬這個事故里，被撞的男人正在彎腰撿地上的三角牌，這可能被攝像頭漏識別了。也可能是后車速度太快。這里真的需要大量的實(shí)際道路的數(shù)據(jù)，來彌補(bǔ)corner case。
也知道上述方案的缺陷，激光雷達(dá)開始火了，其可以提供三維點(diǎn)云，是帶距離、位置、高度、速度的豐富信息，成本下降到量產(chǎn)可以接受的范圍，對輔助駕駛安全性的提高，在硬件部分是有必要的且革命性的。
不過技術(shù)就是技術(shù)，不管多先進(jìn)還是要自己打起精神，做最后一道防線，最后高速上也請盡量不要肉身行走，真的太危險了！
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