特斯拉牛仔项目曝光:FSD专挑极限场景跑
自动驾驶测试,不到最后一刻不接管的那种,是什么感觉?
最近外媒《Business Insider》报道称,特斯拉在内部组建了一支测试团队,负责在开放街道上对其尚未发布的自动驾驶软件进行测试。
这个项目在内部被称之为“牛仔项目(Project Rodeo)”,用测试人员的话来说,感觉自己就像骑在公牛背上的牛仔,需要尽可能坚持更长的时间。
哪怕前方有车辆、行人或者自行车,为了收集数据,也可以无限靠近他们,当然前提是要避免事故的发生。
这么做也是有原因的——车辆自动驾驶的时间越长,他们可以处理的数据也就越多,软件迭代速度也越快。
不过从行人安全角度来说,这么做多少有些不地道。
收集危险路况数据
测试过程中,试车员们被要求不得随意接管,为了兼顾道路安全和测试数据质量,只能在即将出现交通事故的紧急情况下介入。
有试车员反馈称,就像是“骑在公牛上的牛仔”,专注力和反应速度都要拉到极限,才能收集到更多的数据,“在8小时的工作中,肾上腺素时刻都会飙升,非常考验专注力”。
根据其2023年的一份招聘启事,特斯拉要求这些试车员具备“安全驾驶习惯、无不良驾驶记录以及至少4年的持证驾驶经验”。
领英资料显示,特斯今年至少在6个美国城市招募了试车员。这些试车员入职后还需要通过2-3周的实践培训,包括有培训员坐在副驾驶上试车。
为了让收集到的数据更全面,在这个“牛仔项目”中,试车员也有划分,可以简单理解成“关键干预”团队试车员和非“关键干预”团队试车员。
“关键干预”团队试车员是“牛仔项目”中最有经验的一批人,也是面临危险最多的人。他们接受的培训就是在接管汽车之前等待尽可能长的时间,“干预”的目的是为了防止撞车。
正因如此,这些试车员经常会主动制造一些很危险的路况,一名在得州工作的前“关键干预”团队试车员称,他们有时会在深夜前往市里的酒吧区,观察特斯拉FSD如何应对成群结队地出现在街道上的醉酒顾客。
旧金山的一名前试车员回忆,自己曾测试FSD能让车辆离人行横道上的人有多近。
还有一位试车员在测试FSD时,在几英尺之内差点撞到一名骑行者。当时车辆向骑行者冲过去,试车员猛踩刹车,对方只能从自行车上跳下去。按照他们的说法,甚至认为这场交通事故很完美,因为收集到了数据。
尽管他们被鼓励尽量不干预软件,但许多驾驶员在感到不安全时仍会选择接管车辆。一名得州前试车员回忆称,只有在FSD几乎将车撞向一个停在路口的车辆侧面时,他才接管了汽车。
相对而言,“非关键干预”团队的试车员的危险程度会低一些。
根据试车员提供的信息和内部文件,“牛仔项目”中有一个专门小组,他们会在地图上随机选择一些地点,在这之间驾驶,来模拟网约车司机的工作。
不过,非“关键干预”团队的试车员表示,他们也承受着压力,要尽可能地把自动驾驶汽车推向极限。
他们被告知,如果对系统的行为感到不适,可以进行干预,但有时如果被认为接管得太早,可能会收到来自主管的反馈意见。换句话说,不到最后一刻,尽量不接管。
好在这些都是专业的“老司机”,接受Business Insider采访的试车员中,没有一个人表示自己曾遭遇车祸。
风浪越大鱼越贵
“如果你的父母一直扶着自行车,你永远学不会骑车。”这是其中一名参与测试的员工说的话。
这也很好地诠释了,特斯拉为什么坚持在公共道路上进行“牛仔项目”。
除此之外还有一个原因,计算机能否模拟出足够精密到创造出真实驾驶所产生数据的水平,是需要打一个问号的。
毕竟自动驾驶技术对特斯拉来说太重要了,马斯克曾不止一次表示,特斯拉如果没有自动驾驶技术将一文不值。
这个测试团队的目的也很明确,就是要无限地缩小驾驶辅助技术与完全自主驾驶之间的差距,最终达到完全无人驾驶的状态。
这意味着得不断地突破辅助驾驶的极限,才能得到更多的数据,拔高系统的上限。显然,真实道路上的其他车辆、骑行者和行人,对于特斯拉来说就是不可复制的珍贵素材。这些弱势道路参与者,对推进完全无人驾驶技术也非常重要。
当然,也正是得益于这样“极限”的测试方法,才让FSD的进展这么迅速。
从最新的进度看,目前特斯拉的FSD系统能推送的版本已经达到了V13,与目前广泛推送的V12.5.4版本相比,必要干预的间隔里程又增加了4倍,目前V13版本已经开始小范围推送给内部用户,并且在感恩节(11月28日)的节点开始大范围推送。
特斯拉自动驾驶团队的负责人Ashok Elluswamy曾表示,FSD V13版本系列将是“全自动驾驶”的功能完备版本。
“虽然工作量巨大,但团队的目标是通过V13版本系列完成无监督FSD的全部功能!”
这也就意味着,特斯拉距离“完全体FSD”只差临门一脚,根据特斯拉的规划,无监督版 FSD 将于2025年在德克萨斯州和加利福尼亚州率先推出。
这么来看,FSD能进展如此迅速的背后少不了“牛仔项目”的推进,但同时,这样的测试方法也伴随了不少风险性。
有自动驾驶技术和安全方面的专家表示,这种方法固然可以加快软件的开发,但会给试车员和公路上的人带来安全风险。
卡内基梅隆大学的自动驾驶专家菲利普?库普曼 (Philip Koopman) 表示,特斯拉的关键干预方法是“不负责任的”,特斯拉应该在封闭场地上模拟所有“关键场景”。
另外,前自动驾驶创业公司 Argo AI 的运营总监亚历克斯?罗伊 (Alex Roy) 也持有类似的观点,企业应该在自动驾驶系统一旦偏离正常轨道时立即进行修正,特别是在现实公共道路上。
“你应该在模拟环境中处理这些错误,而不是在开放道路上,”罗伊说,“现实世界的测试是必要的,但不能在现实世界犯错误。”
对此,有前Autopilot工程师表示,虽然测试是在开放道路上进行的,但特斯拉首先会进行数百次模拟,有时会在封闭场道路上测试难以处理的场景,然后才将新系统推送到试车员的车辆。
除此之外,菲利普还认为“通过让软件继续错误操作,达到试车员需要避免碰撞的程度,特斯拉实际上把风险强加给其他未同意作为测试对象的道路使用者。”
不过,也不缺乏这种方法的支持者,美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)的前安全顾问米西·卡明斯(Missy Cummings)表示,“从理论上讲,这些试车员都经过了培训,汽车最终也确实需要能够在公共领域运行。”
而且,其认为有许多自动驾驶汽车公司很可能会采用类似于特斯拉的策略。
事实的确如此,两位前Waymo员工表示,他们也有一个类似于特斯拉“关键干预”团队的队伍,通用旗下自动驾驶公司Cruise的两名前员工也表示,他们有测绘团队以及在封闭场地及公共道路上进行测试的团队。
但与特斯拉不同的是,Waymo的“关键干预”测试仅限于封闭赛道,且使用的是假人。Cruise的测试团队被指示在系统出现差错时要立即接管,并且测试时车内至少有两个人。
不过,当结果最终呈现在大家眼前时,谁又会在意过程呢?