一起嚴重的智能駕駛直接相關事故，剛剛被證實。

高速道路上，據說是道路檢修車停在高速左側車道上，而另一輛開啟智能駕駛的車輛完全識別失敗，沒有任何減速動作以 80km/h 的速度撞了上去。

而且是在白天光線良好，路況良好的情況下。

令人痛心的是，事故發生瞬間，拋錨車車主正站在車尾，猝不及防被后車正面夾擊沖撞：

根據最新消息，被撞者已不幸遇難。

而從流出的現場視頻和其后證實來看，肇事車輛，小鵬 P7。

并且進一步得到證實的是，當時車輛處于智能駕駛狀態，小鵬的智能駕駛系統沒有及時檢測到前方停車，也沒有及時主動剎車，車主似乎也完全沒有得到提示和反饋，并且當時也沒有把注意力放在路況上。

種種條件之下，悲劇沒能避免。

事故因何發生

從現場視頻看，事故發生原因不復雜。

被撞的車據說是道路檢修車，停在了高速最左側的超車道上。

根據現場視頻來看，停放的車沒有放置三腳架，隱約能看到雙閃。

根據網絡上流傳的疑似小鵬車主本人的聊天記錄表明，他當時開啟了智能駕駛功能，具體應該是包括 LCC（車道保持）、定速巡航功能在內的基礎 L2 級系統，但并不是小鵬 NGP。

車主本人自述，當時剛好走神，沒留意到前方的故障車輛。

而就在駕駛員對路況、車況都沒有有效監管的情況下，小鵬的智能駕駛系統失效了，根本沒能識別高速上的靜止目標，以 80km/h 的時速撞了上去。

為什么判定是系統失效？

因為車主還表明，以前也出現過高速行駛中的突發情況，但系統會報警提醒駕駛員。這一次無論是提醒接管，還是 AEB 等等主被動安全措施都沒激活。

后果很嚴重。從視頻上看，前車車主先是被撞飛，又重重落在后風擋和尾廂上，當場失去意識。

最新的消息是，被撞的這位，已經不幸遇難。

為何視而不見

這么大一車和人的目標，為什么識別失敗？

現款小鵬 P7，采用的是視覺為主的融合感知方案，具體搭載了 13 個攝像頭、5 個毫米波雷達和 12 個超聲波雷達。

底層算力來自英偉達 Xavier，算力 30TOPS。

根據肇事車主本人的表述，他的小鵬 P7 目前已經更新到 XPilot3.0 系統，這也是需要額外花費 3.6 萬元選裝的。

按照官方描述，XPilot3.0 可以通過高精地圖和車上傳感器，實現自動超車、自動限速調節、最優車道選擇、自動切換高速公路、自動上下匝道、變道自動緊急避讓等功能。

并可以在錐桶識別與避讓、大貨車規避、夜間超車提醒、故障車輛避讓、擁堵道路跟車等國內行車場景下擁有較好的表現。

但事故還是發生了。

哪個傳感器需要對這次失效負責？

超聲波雷達？本身探測距離有限，主要服務于泊車場景，所以跟本次事故并無直接關系。

直接相關的，是車上的負責識別目標的攝像頭和感知測距的毫米波雷達。

具體地說，是現款 P7 上負責前向感知的三顆不同視角、分辨率的攝像頭，以及一顆前向毫米波雷達。

三顆前向攝像頭，職責不同：

遠距感知 HFOV 28：窄視角的前向攝像頭，1828*948 的分辨率，15fps，150m 以上的路面情況，用于 AEB（自動緊急剎車）、ACC（自適應巡航）和前向碰撞預警。

中距感知 HFOV 52：主前向攝像頭，有效距離 30-70 米之間，用于交通信號燈檢測（會看紅綠燈）、AEB、ACC、前向碰撞預警和車道感知；

近距感知 HFOV 100：寬視角的前向攝像頭，40 米范圍以內，用于交通信號燈檢測（會看紅綠燈、應該是輔助主前向攝像頭的）、雨量檢測（自動雨刮要靠它）和防加塞（看的角度更廣）。

而毫米波雷達，則是博世提供，有效探測距離至少 200 米左右。

按照 80km/h 的速度、毫米波雷達最少 200 米探測距離計算，這次事故中，留給系統的反應時間至少是 9s。

真的不算短了。甚至對人類司機，有 9 秒、200 米的窗口期，絕對能避免事故。

但小鵬 P7 上的毫米波雷達、遠距感知、中距感知攝像頭至少三重冗余先后失效。

而且類似的事故，之前蔚來和理想也都發生過，還一度引發討論——毫米波雷達的適用工況，比如時速超過 80KM。

但在這起小鵬的事故里，時速沒有超過 80。

當然別忘了，失效的還有 DMS 駕駛員監控系統。

就在前兩天，小鵬還因 " 車主眼睛小被誤判注意力不集中 " 而上了一波熱搜，向公眾宣傳了一波 DMS 系統的 " 嚴謹 " 程度。

但事實證明，現實考驗中，小鵬汽車的 DMS 遠達不到 " 有效嚴謹 " 的程度。

而且也有小鵬車主認為這是一次炒作，因為實測過程中，無論是 NGP 還是 LCC 輔助駕駛過程中，被監測的主要是方向盤上的握力感應。

該車主把 DMS 攝像頭遮蔽，但并未影響使用——說明攝像頭可能并未啟用。

所以智能車進程中，會說會炒作可能會擴大品牌影響力，但最終還是得經得起現實考驗。

誰的責任？有啥警示？

責任劃分，其實沒有太多異議。

小鵬在給用戶交付智能駕駛系統時，已經明確過免責條款。并且會向用戶說明輔助駕駛不等于無人駕駛，司機需要時刻保持注意力集中，隨時準備接管系統。

使用相關功能前，小鵬也會強制用戶完成智能駕駛相關安全教育培訓。

所以，這次造成事故的主要責任，是在小鵬 P7 車主。

小鵬方面的回應全文是這樣：

經核實，8 月 10 日下午，寧波一車主駕駛車輛與前方檢查車輛故障人員發生碰撞，發生人員傷亡。我們為本次事故中不幸離世的遇難者感到悲痛和惋惜。目前交警部門已經立案處理，門店已第一時間已前往現場協助處理。我們將全力配合相關部門進行事故調查，持續跟進后續結果，并協助客戶處理后續相關事宜。

但是這次悲劇的發生，對我們普通用戶則是警示。

首先，自動駕駛系統永遠不可能做到 100% 零事故，即使是將來 L4、L5 高階系統量產。

自動駕駛存在的意義，從來不是杜絕交通事故的發生。而是在數學概率上，系統的可靠程度超過人類司機，由此帶來社會層面的交通效率、安全性的整體改善。

而在現階段，尤其是類似這次的事故一再證明，輔助駕駛階段存在著局限。

純視覺感知，對于靜止物體識別有缺陷。無論是特斯拉，還是其他自動駕駛公司的產品，都不能完全保證避免漏檢錯檢。

尤其是這次案例中，人站在車尾，可能形成了一個系統從來沒見過的 " 異形物 "，而之前 AI 可能并沒有接受過針對這類異形物的訓練。

而作為冗余的前向毫米波雷達，其實本身就具有高速場景下性能不足的缺點，這也是為何馬斯克想要取消特斯拉上唯一一個毫米波雷達的原因。

算法、傳感器都有不足，那應該怎么辦？

從產品角度講，增加激光雷達，可能是目前一個較為現實的方案。至少，激光雷達的探測光線，碰到障礙物一定會產生回波，這就在感知層面多了一層冗余，數據層面消除了 " 看不到 " 的隱患。

不過，現階段避免事故的最有效方法，還是在我們用戶。

智能駕駛當然可以用，也能切實減輕駕駛負擔，但要切記：

手要放在方向盤，眼睛盯著路前方。