Autopilot 是把雙刃劍……

10 月 26 日，特斯拉在北美地區推送了 Navigate on Autopilot。這個在高速場景下解鎖更多技能的 Autopilot，著實讓大家眼前一亮。

這篇文章我們就來聊一下新推的 Autopilot 更新。

主要從三個層面入手：

Autopilot 更新了什么？

這些功能背后的邏輯是什么？

如何看待這次更新？

Autopilot 到底更新了什么？

在 10 月 5 日面向歐美推送的 V9．0 軟件中，特斯拉簡單介紹了一下即將上線的 Navigate on Autopilot 的一些情況：

借助 V9．0，特斯拉將會在未來幾個月通過 OTA 升級來擴展現有 Autopilot 功能。

Navigate on Autopilot 是一項主動引導功能，在駕駛員的監督下，可以引導車子自動上下高速匝道，可以實現換道建議、高速出口交匯處和出口導航，同時為用戶在高速上規劃最適合最高效到達目的地的路徑。

輸入導航目的地之后，駕駛員可以選擇為該行程開啟「Navigate on Autopilot」，然后通過方向盤右側的檔桿啟動 Autopilot 激活該功能；在進行自動換道操作時，需要駕駛員撥桿操作確認后才能進行變道操作；在不開啟「Navigate on Autopilot」的情況下，Autopilot 功能也可以正常使用。

Navigate on Autopilot 功能首先會以 影子模式 運作，特斯拉會根據數百萬公里的真實駕駛來驗證其性能，驗證收尾后，將把 Navigate on Autopilot 作為測試功能向美國用戶推送，未來將會向其他地區推送相關更新（各地監管批準后）。

10 月 26 日，Navigate on Autopilot 功能正式上線。在這里有個很有意思的信息點：

Since introducing Software Version 9．0， Tesla owners with Enhanced Autopilot have driven tens of millions of miles to support the validation of Navigate on Autopilot， allowing us to collect performance and safety data at scale， based on real－world driving．

從推出 V9．0 開始，裝配有「增強版自動輔助駕駛」的特斯拉車主已經駕駛數千萬英里來支持 Navigate on Autopilot 的驗證工作，使我們能夠根據實際駕駛情況來收集相關數據。

短短二十幾天時間特斯拉就完成了數千萬英里的路測驗證，不得不說，這是特斯拉的優勢所在，這也是為什么谷歌要花大價錢買 6．2 萬臺克萊斯勒 Pacifica＋2 萬臺捷豹 I－PACE 作為無人車的原因。

好了，回到 Navigate on Autopilot。

特斯拉專門在官網發了一篇博文來介紹這個功能，基本與 V9．0 預告版中提到的功能類似，同時更新了兩個信息點：

在最開始，使用這項功能自動變道的時候駕駛員必須撥桿進行確認，但是在未來車子可以實現真正的自動變道。

Navigate on Autopilot 提供兩種不同的車道變換模式，一種基于行駛路線，另一種則是基于車速，給車子提供更高效的出行效率。

對于責任主體的劃分，特斯拉分的很明確：

In both of these scenarios， until truly driverless cars are validated and approved by regulators， drivers are responsible for and must remain in control of their car at all times．

在上述這兩種（變道）情況下， 雖然車子可以實現不同程度的自動變道，但是責任主體依然是人。 除非真正的無人駕駛車輛被監管機構認為合法有效。

也就是說，在高速場景下，Autopilot 獲得很大的權限，從最初的只是在符合條件路況下的開啟，到現在可以自行進行路徑規劃，可見特斯拉 Autopilot 在特定場景的自動駕駛能力有所提升。

這些功能背后的邏輯是什么？

我們都知道自動駕駛分為：感知（定位）、決策、控制三個板塊。

感知

首先了解特斯拉 Autopilot 的硬件：AP1．0 硬件無法實現最新的 Navigate on Autopilot，這里就不說了，AP2．0 和 AP2．5 硬件方面除了處理器之外差別不是很大，都是 8 個攝像頭、12 個超聲波傳感器、1 個 77GHz 毫米波雷達。

攝像頭作為大頭，可以通過圖像匹配實現一定程度的定位，進行物體檢測，識別行人、路牌、交通燈等，實現對周圍環境的建模，特斯拉 8 個攝像頭全開意味著可以獲取更多的數據，同時對于算力也提出了更高的要求（可以看到為什么特斯拉選擇自研車載 AI 芯片）；

超聲波雷達負責探測周邊近距離障礙物，主要用于低速場景下的倒車和自動泊車；

毫米波雷達可以實現對多種復雜目標的準確識別，探測距離可以達到 160 米，可以提供更精準的測距測速；

定位

智能駕駛和我們人工駕駛不同，需要更加精準的導航地圖。

特斯拉利用高精度 GPS＋IMU（慣導）來進行定位，采用 MapBox（一種用于定制設計地圖的開源映射平臺）和 Valhalla（一種開源導航引擎）＋在跑的這幾十萬輛車子的各類傳感器獲得的路況信息來搭建自己的地圖和導航系統。

這還不是最關鍵的，馬斯克說特斯拉的車輛與車輛之間已經形成了一個龐大的「車隊學習網絡」，所有車都為數據共享做貢獻。

「When one car learns something， they all learn it． 」

「當一輛車獲悉某些信息時，其他車輛也可以很快得到更新」。

這種學習能力讓特斯拉 Autopilot 得以更快的進化。

美國是特斯拉的大本營，所獲取的地圖信息自然更完備，這也是 Navigate on Autopilot 首先在美國進行測試的原因。

決策＋控制

到這里應該很明了了，8 路攝像頭全開＋大數據喂養＋算法優化＋自家導航的完善使 Autopilot 更加智能。

從之前的單車道 ACC＋LKA 到之后的半自動變道（駕駛員打轉向車子自動變道），再到現在的自動上下匝道，同時可以根據車速和行駛路徑的變道，特斯拉給 Autopilot 賦予了更大的權限。

如何看待這次更新？

在特斯拉推送 Navigate on Autopilot 之后，有特斯拉車主也在 Youtube 上傳了自己的體驗視頻。

從視頻中不難發現，Autopilot 在平順性以及視覺識別方面有很大提升。但是，有一個問題依然值得思考：在 Autopilot 下放的權限越高的情況下，在駕駛過程中 Autopilot 擔責的風險也就越高。尤其是在高速場景下，車子以極快的速度運作，駕駛員是否能夠做出足夠及時的反應？