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模型|特斯拉向左，Mobileye向右( 二 )

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在上个月的特斯拉AI Day发布会上 ， 这家公司的工程团队说了这样的话 ， “我们没有做太多的持续学习 。 我们训练系统一次 ， 微调几次 ， 然后就上车 。 我们需要一些稳定的东西 ， 我们可以广泛地评估 。 所以我们不会做太多的持续学习……”
而更关键的是 ， 每一次硬件的升级 ， 在软件上的变化似乎都会让特斯拉的系统发生性能上的“倒退” 。 有海外机构指出 ， 此前特斯拉几次对于横向行驶车辆、路边停放车辆的碰撞 ， 都使用了不同的硬件和软件版本 。
显然 ， 特斯拉没有能够在现有的软硬件体系下找到快速、有效的解决方案 。
如果 ， 特斯拉按照自己对外宣传的那样 ， 进行了不断的数据训练和模型更新 ， 应该不会在相隔几个月甚至一两年时间里 ， 系统在非常类似的场景下发生同样的问题 。 显然 ， 随着时间的推移 ， 特斯拉的系统实际上并没有进步 ， 只是变得越来越糟 。
一篇来自IEEE的论文这样解释道 ， 这些结果说明 ， 测试一个软件的版本 ， 不太可能发现严重的缺陷 。 等到新的软件部署完成后才发现缺陷是致命的 ， 这意味着跨多个车型和软件版本的更严格的监管认证不能缺失 。
就连特斯拉自动驾驶软件负责人CJ Moore也曾明确表示 ， 马斯克关于自动驾驶能力的说法“与工程现实不符” 。 显然 ， 自我学习不是根本问题 ， 考虑到特斯拉影子模式在过去5年时间里累计行驶了数十亿英里 ， 但仍然分不清停在路边的警车 。
更多的证据是 ， Waymo声称拥有大约2000万英里的自动驾驶实际道路测试里程 ， 但不可否认的是 ， 这家公司也还远远没有准备好广泛部署Robotaxi 。
而对于RoboTaxi业务何时真正全面开放 ， 该公司前任首席执行官John Krafcik曾表示 ， “我确实和你一样有不确定感 ， 即使是在我的职位上 。 我不知道什么时候一切都会准备好 。 ”
此外 ， 特斯拉之前发给加州机动车辆管理局的一份备忘录中已经明确表示 ， “Autopilot和FSD都不是自动驾驶系统 ， 目前还没有任何功能是完全自动的 ， 或让我们的汽车实现真正的自动驾驶 。 ”
此前 ， 一家著名的机构发布报告称 ， 自动驾驶汽车需要行驶数亿英里 ， 甚至是数千亿英里 ， 才能证明其安全方面的可靠性 。 显然 ， 这样的指标 ， 对于所有企业来说 ， 都是不可能承受的时间成本 。
有业内人士指出 ， 如果一个司机需要学习 大量的边缘（长尾）场景才能成为有经验的安全司机 ， 那么任何人都不可能达到 。 事实证明 ， 人类驾驶员达到良好的驾驶水平并不需要大量边缘场景的经验 。
二、
本周 ， Mobileye进一步强化在L4自动驾驶领域的前瞻性布局 。 该公司宣布 ， 将于2022年在德国率先部署Robotaxi服务 。 但和特斯拉不同的是 ， Mobileye没有去强化视觉的能力 ， 而是为不同功能ODD定义不同路线 。

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