在智能交通行业中特斯拉的自动驾驶技术遭遇了死亡级别的挑战彼尔姆科技离实现真正自主驾驶还有多远反复提问
近日，在美国拉斯维加斯的一条繁忙道路上，一辆Tesla Model S在执行自动驾驶任务时不幸撞倒了一台行走路面的机器人，尽管紧急救援无效，最终宣告了该机器人在事故中的“死亡”。
这起事件虽然没有造成人员伤亡，但却引发了广泛的关注和思考——如果Tesla无法避免与机器人的碰撞，那么它又如何确保对人类行者的安全呢？
从自动驾驶技术的发展层次来看，Tesla正处于这一领域的前沿。作为汽车行业中风口上的企业，Tesla以其自主研发的自动驾驶系统而闻名。但根据美国SAE国际标准，这款系统目前仍然处于L2到L3级别，即车辆尚未能完全独立观察周围环境并作出分析，大部分依赖于驾驶员。
关于这次事故所涉及的车型— Tesla Model S，其侦测系统分为两种版本：视频监控与雷达侦测。这一技术体系理论上应能提供更为精准的地面状况信息。不过，有趣的是，2018年9月份，Tesla推出了自动驾驶8.0版本，该更新版将原本主要依赖摄像头进行前方物体识别改为使用雷达作为主要侦测手段，同时摄像头则转变成辅助角色，以提高计算速度和判断复杂环境能力。
换言之，在之前版本中，如果视频识别系统运算过慢或无法辨识前方物体，将继续行车，而是否能够利用雷达数据进行有效反馈决定了是否能避免事故。在这种情况下，如果雷达无法检测到问题，就可能导致不可避免的事故发生。
就在此之前，首席执行官Elon Musk曾表示经过更新后，该系统能够让司机更加安全地驾驶，并且相信可以帮助司机避开潜在的事故风险。然而，他也提醒公众，这套系统并不能保证绝对安全，并强调100%安全是不可实现的事情，只有不断提升可靠性才能更进一步。此事再次凸显了自主车辆技术仍需克服的挑战，以及如何确保用户安全至关重要。
