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新智元報(bào)道

編輯：Joey 桃子

【新智元導(dǎo)讀】特斯拉：什么是馬車？

這次，特斯拉竟被一個(gè)馬車整蒙圈了。

一會(huì)兒是大貨車

一會(huì)兒是半掛卡車

最不可思議的是，竟還能識(shí)別出人在前面走...

難道又是「幽靈」嗎？

這個(gè)特斯拉無(wú)法識(shí)別馬車的TikTok視頻在網(wǎng)上瘋傳，就連人工智能軟件公司Light的聯(lián)合創(chuàng)始人Igor Susmelj發(fā)問(wèn)：

我想知道這個(gè)模型在訓(xùn)練時(shí)看過(guò)多少馬車。

僅是一個(gè)小小馬車就難住了特斯拉。

不難看出，在識(shí)別邊緣化場(chǎng)景方面，特斯拉自動(dòng)輔助駕駛系統(tǒng)（AP），甚至是全自動(dòng)駕駛（FSD）更容易在行駛中出現(xiàn)致命事故。

Electrek主編FredLambert就在昨天發(fā)布了特斯拉在美國(guó)藍(lán)嶺山脈的測(cè)試：

視頻顯示特斯拉汽車無(wú)法在標(biāo)記的車道內(nèi)行駛。更恐怖的是，差點(diǎn)把FredLambert引向懸崖。

特斯拉在識(shí)別上出現(xiàn)問(wèn)題也不是一次兩次了。

把拿著交通指示牌的人識(shí)別成交通柱子。

把各種動(dòng)物要么識(shí)別成人，要么干脆啥也沒(méi)有...

把月亮識(shí)別成黃色交通指示燈。

接下來(lái)，就講講特斯拉識(shí)別故障那些事兒

看不到白色？

特斯拉撞車事故確實(shí)不算少，不過(guò)為啥老盯著白色卡車撞？

眼前的白不是白，你說(shuō)的車是什么車。

21年3月，一輛白色特斯拉Model Y在美國(guó)底特律西南部的一個(gè)十字路口撞上了一輛白色半掛卡車。

而這已經(jīng)不是特斯拉第一次與白色卡車相撞了。

早在2016年，美國(guó)佛州的一輛特斯拉Model S在Autopilot狀態(tài)下與正在轉(zhuǎn)彎的白色半掛卡車發(fā)生碰撞，鉆進(jìn)了卡車貨柜下方，特斯拉駕駛員不幸身亡。

而真實(shí)原因竟然是特斯拉把白色識(shí)別為天空，才撞了上去。

你見(jiàn)過(guò)會(huì)移動(dòng)的天空嗎......

此前有知乎網(wǎng)友曾拿下面這張圖做視覺(jué)識(shí)別實(shí)驗(yàn)。

把白色卡車圖片導(dǎo)入Photoshop，采用快速選擇工具，試圖把白色卡車的輪廓勾選出來(lái)，得到的結(jié)果是這樣的：

有一大片藍(lán)天白云同時(shí)被劃入了勾選框，在Photoshop來(lái)看白色貨箱和天空是一樣的。

特斯拉輔助自動(dòng)駕駛視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)果可能也是如此。 好家伙，原來(lái) 特斯拉還是個(gè)「色盲」。

另外，特斯拉為啥「專挑卡車撞」？

那得先說(shuō)說(shuō)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)分離運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的方法。

考慮到實(shí)時(shí)性和成本，目前業(yè)內(nèi)大多采用幀差法。這種方法對(duì)運(yùn)算資源消耗最少，最容易達(dá)到實(shí)時(shí)性，但缺點(diǎn)是準(zhǔn)確度不高。

所謂幀差法，即檢測(cè)相鄰幀之間的像素變化。

幀差法的基本原理是：

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視頻中，可以根據(jù)時(shí)間提取出系列連續(xù)的序列圖像，在這些相鄰的序列圖像中，背景的像素變化較小，而運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的像素變化較大，利用目標(biāo)運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的像素變化差，則可以分割出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

對(duì)于比較大、顏色一致的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，如白色大貨車，幀間差分法會(huì)「在目標(biāo)內(nèi)部產(chǎn)生空洞，無(wú)法完整分割提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)」。

某些底盤高的大貨車側(cè)面，就如同白紙，基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺(jué)此時(shí)就如同盲人，不減速直接撞上去。

大白天撞鬼

之前，特斯拉的視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)還鬧出過(guò)靈異事件。

有特斯拉車主在經(jīng)過(guò)無(wú)人區(qū)時(shí)，發(fā)現(xiàn)車上自動(dòng)識(shí)別障礙物的雷達(dá)探測(cè)出很多“人形”物體。

還有網(wǎng)友發(fā)布了一則特斯拉行經(jīng)墓地的視頻，

視頻中，車輛行駛過(guò)程中，屏幕上的雷達(dá)一直顯示前方出現(xiàn)眾多行人從車輛路過(guò)，但觀看視頻錄制的車輛前方，卻未見(jiàn)一人。

特斯拉其實(shí)并不是看到「幽靈」，而是車輛在行駛過(guò)程中會(huì)遭遇一種攻擊自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的圖像。

這又是特斯拉Autopolit的鍋。

在公路上正常行駛的特斯拉隨時(shí)都會(huì)因?qū)⒙放缘母鞣N標(biāo)牌（如廣告中的Stop標(biāo)志），誤認(rèn)為限速或者停車標(biāo)志，然后猛踩剎車，被部分車主稱為“幽靈剎車”。

這幽靈車，小編屬實(shí)不敢坐。

如何進(jìn)行圖像識(shí)別

特斯拉全車配備了8個(gè)攝像頭、1個(gè)毫米波雷達(dá)、12個(gè)超聲波雷達(dá)來(lái)檢測(cè)外部環(huán)境。

8個(gè)攝像頭是用來(lái)來(lái)識(shí)別現(xiàn)實(shí)中的物體。攝像頭可以獲取路上行人、車輛、動(dòng)物或其他障礙物等等。

要知道，8個(gè)攝像頭捕捉的都是二維圖像，并沒(méi)有深度信息。因此特斯拉通過(guò)8個(gè)不同視角的視覺(jué)輸入，輸出三維向量空間。

可以看到，多攝像頭融合后輸出的向量空間質(zhì)量更高，能夠幫自動(dòng)駕駛汽車更精準(zhǔn)地感知世界、定位自身。

其中就包括道路、交通指示燈、車輛等等自動(dòng)駕駛需要觀察到的因素。

從算法層面來(lái)講，特斯拉的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)稱為HydraNet。

基礎(chǔ)算法代碼是共享的，整個(gè)HydraNet包含48個(gè)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)這48個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就能輸出1000個(gè)不同的預(yù)測(cè)張量。

然而視覺(jué)系統(tǒng)總會(huì)有學(xué)習(xí)不到的地方。

早幾年，特斯拉曾與第三方合作將數(shù)據(jù)工作外包，但發(fā)現(xiàn)標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量并不高，隨后便擴(kuò)充了自己的團(tuán)隊(duì)。

最初特斯拉的大多數(shù)的標(biāo)注還是在2D圖像上進(jìn)行。

不久后，標(biāo)注開(kāi)始轉(zhuǎn)移到4D空間，即3D空間+時(shí)間維度，并且直接在Vector Space進(jìn)行標(biāo)注，數(shù)據(jù)以一個(gè)Clip為最小標(biāo)注單位。

這次識(shí)別馬車出現(xiàn)的問(wèn)題，有人嘲諷道，還沒(méi)有給馬車貼上數(shù)據(jù)標(biāo)簽?zāi)亍?/p>

問(wèn)題是，馬斯克前段時(shí)間剛剛解雇了加州自動(dòng)駕駛部門的數(shù)據(jù)標(biāo)注員。

特斯拉的「視力」簡(jiǎn)直讓人堪憂。

參考資料：

https://futurism.com/the-byte/tesla-mistakes-horse-buggy-murderous-semi-truck

https://twitter.com/ISusmelj/status/1558912252119482368

https://www.thinkautonomous.ai/blog/how-tesla-autopilot-works/