美國國家運輸安全委員會在上個月22日和這個月9號發佈了對2018年1月特斯拉Model S撞上消防局的卡車的報告，這起事故的初步調查結論是追尾事故的起因是特斯拉司機由於疏忽而過度依賴車輛駕駛員輔助系統，從而導致其對前方停著的消防車視若無睹，沒有采取任何應對的措施。特斯拉Autopilot設計上允許駕駛員脫離駕駛任務，實際來看駕駛者使用Autopilot系統的方式與特斯拉所希望的指導和警告不一致。
備註：如果一開始越用的熟悉，出現一些意外，越難集中精神處理意外情況
Probable Cause：The National Transportation Safety Board determines that the probable cause of the Culver City, California, rear-end crash was the Tesla driver’s lack of response to the stationary fire truck in his travel lane, due to inattention and overreliance on the vehicle’s advanced driver assistance system; the Tesla’s Autopilot design, which permitted the driver to disengage from the driving task;and the driver’s use of the system in ways inconsistent with guidance and warnings from the manufacturer.
美國國家運輸安全委員會在上個月22日和這個月9號發佈了對2018年1月特斯拉Model S撞上消防局的卡車的報告，這起事故的初步調查結論是追尾事故的起因是特斯拉司機由於疏忽而過度依賴車輛駕駛員輔助系統，從而導致其對前方停著的消防車視若無睹，沒有采取任何應對的措施。特斯拉Autopilot設計上允許駕駛員脫離駕駛任務，實際來看駕駛者使用Autopilot系統的方式與特斯拉所希望的指導和警告不一致。
備註：如果一開始越用的熟悉，出現一些意外，越難集中精神處理意外情況
Probable Cause：The National Transportation Safety Board determines that the probable cause of the Culver City, California, rear-end crash was the Tesla driver’s lack of response to the stationary fire truck in his travel lane, due to inattention and overreliance on the vehicle’s advanced driver assistance system; the Tesla’s Autopilot design, which permitted the driver to disengage from the driving task;and the driver’s use of the system in ways inconsistent with guidance and warnings from the manufacturer.
在9月9日發佈的報告裡面，有整個場景的重現（描繪了事故前15秒之前的車輛場景）：
美國國家運輸安全委員會在上個月22日和這個月9號發佈了對2018年1月特斯拉Model S撞上消防局的卡車的報告，這起事故的初步調查結論是追尾事故的起因是特斯拉司機由於疏忽而過度依賴車輛駕駛員輔助系統，從而導致其對前方停著的消防車視若無睹，沒有采取任何應對的措施。特斯拉Autopilot設計上允許駕駛員脫離駕駛任務，實際來看駕駛者使用Autopilot系統的方式與特斯拉所希望的指導和警告不一致。
備註：如果一開始越用的熟悉，出現一些意外，越難集中精神處理意外情況
Probable Cause：The National Transportation Safety Board determines that the probable cause of the Culver City, California, rear-end crash was the Tesla driver’s lack of response to the stationary fire truck in his travel lane, due to inattention and overreliance on the vehicle’s advanced driver assistance system; the Tesla’s Autopilot design, which permitted the driver to disengage from the driving task;and the driver’s use of the system in ways inconsistent with guidance and warnings from the manufacturer.
在9月9日發佈的報告裡面，有整個場景的重現（描繪了事故前15秒之前的車輛場景）：
美國國家運輸安全委員會在上個月22日和這個月9號發佈了對2018年1月特斯拉Model S撞上消防局的卡車的報告，這起事故的初步調查結論是追尾事故的起因是特斯拉司機由於疏忽而過度依賴車輛駕駛員輔助系統，從而導致其對前方停著的消防車視若無睹，沒有采取任何應對的措施。特斯拉Autopilot設計上允許駕駛員脫離駕駛任務，實際來看駕駛者使用Autopilot系統的方式與特斯拉所希望的指導和警告不一致。
備註：如果一開始越用的熟悉，出現一些意外，越難集中精神處理意外情況
Probable Cause：The National Transportation Safety Board determines that the probable cause of the Culver City, California, rear-end crash was the Tesla driver’s lack of response to the stationary fire truck in his travel lane, due to inattention and overreliance on the vehicle’s advanced driver assistance system; the Tesla’s Autopilot design, which permitted the driver to disengage from the driving task;and the driver’s use of the system in ways inconsistent with guidance and warnings from the manufacturer.
在9月9日發佈的報告裡面，有整個場景的重現（描繪了事故前15秒之前的車輛場景）：
- 車輛碰撞前8-15秒，Model S從9英里/小時加速到18英里/小時，跟著紅色車輛
- 事故碰撞前4-7秒，Model S以21英里/小時行駛，跟著綠車
- 事故碰撞前最後3秒，前面兩臺車都變道走了，Model S 21英里/小時加速到31英里/小時
- 碰撞之前半秒，沒有前車也沒有AEB警告
美國國家運輸安全委員會在上個月22日和這個月9號發佈了對2018年1月特斯拉Model S撞上消防局的卡車的報告，這起事故的初步調查結論是追尾事故的起因是特斯拉司機由於疏忽而過度依賴車輛駕駛員輔助系統，從而導致其對前方停著的消防車視若無睹，沒有采取任何應對的措施。特斯拉Autopilot設計上允許駕駛員脫離駕駛任務，實際來看駕駛者使用Autopilot系統的方式與特斯拉所希望的指導和警告不一致。
備註：如果一開始越用的熟悉，出現一些意外，越難集中精神處理意外情況
Probable Cause：The National Transportation Safety Board determines that the probable cause of the Culver City, California, rear-end crash was the Tesla driver’s lack of response to the stationary fire truck in his travel lane, due to inattention and overreliance on the vehicle’s advanced driver assistance system; the Tesla’s Autopilot design, which permitted the driver to disengage from the driving task;and the driver’s use of the system in ways inconsistent with guidance and warnings from the manufacturer.
在9月9日發佈的報告裡面，有整個場景的重現（描繪了事故前15秒之前的車輛場景）：
- 車輛碰撞前8-15秒，Model S從9英里/小時加速到18英里/小時，跟著紅色車輛
- 事故碰撞前4-7秒，Model S以21英里/小時行駛，跟著綠車
- 事故碰撞前最後3秒，前面兩臺車都變道走了，Model S 21英里/小時加速到31英里/小時
- 碰撞之前半秒，沒有前車也沒有AEB警告
下圖是車輛開車的66分鐘時間，事故前的那段都是Autopilot系統在控制
美國國家運輸安全委員會在上個月22日和這個月9號發佈了對2018年1月特斯拉Model S撞上消防局的卡車的報告，這起事故的初步調查結論是追尾事故的起因是特斯拉司機由於疏忽而過度依賴車輛駕駛員輔助系統，從而導致其對前方停著的消防車視若無睹，沒有采取任何應對的措施。特斯拉Autopilot設計上允許駕駛員脫離駕駛任務，實際來看駕駛者使用Autopilot系統的方式與特斯拉所希望的指導和警告不一致。
備註：如果一開始越用的熟悉，出現一些意外，越難集中精神處理意外情況
Probable Cause：The National Transportation Safety Board determines that the probable cause of the Culver City, California, rear-end crash was the Tesla driver’s lack of response to the stationary fire truck in his travel lane, due to inattention and overreliance on the vehicle’s advanced driver assistance system; the Tesla’s Autopilot design, which permitted the driver to disengage from the driving task;and the driver’s use of the system in ways inconsistent with guidance and warnings from the manufacturer.
在9月9日發佈的報告裡面，有整個場景的重現（描繪了事故前15秒之前的車輛場景）：
- 車輛碰撞前8-15秒，Model S從9英里/小時加速到18英里/小時，跟著紅色車輛
- 事故碰撞前4-7秒，Model S以21英里/小時行駛，跟著綠車
- 事故碰撞前最後3秒，前面兩臺車都變道走了，Model S 21英里/小時加速到31英里/小時
- 碰撞之前半秒，沒有前車也沒有AEB警告
下圖是車輛開車的66分鐘時間，事故前的那段都是Autopilot系統在控制
事故之前的那段時間，司機基本沒有在駕駛盤上，交給Autopilot控制。
- 駕駛者在前面幾次系統提醒的情況下，都進行了接入
- 在這次碰撞前，Autopilot在0.49秒前檢測到了靜止的物體，系統給出了視覺警告，但是沒有做判斷也沒有讓AEB進行介入
備註：以下為報告內對這個過程的描述
About 0.49 second (490 milliseconds) before the crash, the system detected a stationary object in the Tesla’s path. The forward collision warning activated, displaying a visual warning and sounding an auditory warning to the driver. By the moment of impact, the Tesla had accelerated to a speed of 30.9 mph.
AEB did not activate during the event, and data show no driver-applied braking or steering before the crash. According to the company, the system requires agreement from both the radar and the camera to initiate AEB; complex or unusual vehicle shapes can delay or prevent the system from classifying vehicles as targets or threats.
美國國家運輸安全委員會在上個月22日和這個月9號發佈了對2018年1月特斯拉Model S撞上消防局的卡車的報告，這起事故的初步調查結論是追尾事故的起因是特斯拉司機由於疏忽而過度依賴車輛駕駛員輔助系統，從而導致其對前方停著的消防車視若無睹，沒有采取任何應對的措施。特斯拉Autopilot設計上允許駕駛員脫離駕駛任務，實際來看駕駛者使用Autopilot系統的方式與特斯拉所希望的指導和警告不一致。
備註：如果一開始越用的熟悉，出現一些意外，越難集中精神處理意外情況
Probable Cause：The National Transportation Safety Board determines that the probable cause of the Culver City, California, rear-end crash was the Tesla driver’s lack of response to the stationary fire truck in his travel lane, due to inattention and overreliance on the vehicle’s advanced driver assistance system; the Tesla’s Autopilot design, which permitted the driver to disengage from the driving task;and the driver’s use of the system in ways inconsistent with guidance and warnings from the manufacturer.
在9月9日發佈的報告裡面，有整個場景的重現（描繪了事故前15秒之前的車輛場景）：
- 車輛碰撞前8-15秒，Model S從9英里/小時加速到18英里/小時，跟著紅色車輛
- 事故碰撞前4-7秒，Model S以21英里/小時行駛，跟著綠車
- 事故碰撞前最後3秒，前面兩臺車都變道走了，Model S 21英里/小時加速到31英里/小時
- 碰撞之前半秒，沒有前車也沒有AEB警告
下圖是車輛開車的66分鐘時間，事故前的那段都是Autopilot系統在控制
事故之前的那段時間，司機基本沒有在駕駛盤上，交給Autopilot控制。
- 駕駛者在前面幾次系統提醒的情況下，都進行了接入
- 在這次碰撞前，Autopilot在0.49秒前檢測到了靜止的物體，系統給出了視覺警告，但是沒有做判斷也沒有讓AEB進行介入
備註：以下為報告內對這個過程的描述
About 0.49 second (490 milliseconds) before the crash, the system detected a stationary object in the Tesla’s path. The forward collision warning activated, displaying a visual warning and sounding an auditory warning to the driver. By the moment of impact, the Tesla had accelerated to a speed of 30.9 mph.
AEB did not activate during the event, and data show no driver-applied braking or steering before the crash. According to the company, the system requires agreement from both the radar and the camera to initiate AEB; complex or unusual vehicle shapes can delay or prevent the system from classifying vehicles as targets or threats.
如上圖所示的情況，Autopilot系統會在比較多的情況下需要人工介入，如上面的4根黃線，在碰撞之前其實也有視覺警告，但是駕駛者沒有反應。我覺得這個問題是比較典型的，在Autopilot的協助下，駕駛者很舒適，當系統遇到上述的場景，特別是有前車的時候，系統的反應過程是根據常規的場景來建立的，當檢測到意外的時候，很難提前讓車主有足夠的準備。
而隨著硬件升級，特斯拉也開始進一步升級活動以擴大軟件的可用性。
Tesla is starting to retrofit Autopilot 2.0/2.5 computers in older Model S and Model X vehicles with its new self-driving computer in what stands to be a massive retrofit program.
美國國家運輸安全委員會在上個月22日和這個月9號發佈了對2018年1月特斯拉Model S撞上消防局的卡車的報告，這起事故的初步調查結論是追尾事故的起因是特斯拉司機由於疏忽而過度依賴車輛駕駛員輔助系統，從而導致其對前方停著的消防車視若無睹，沒有采取任何應對的措施。特斯拉Autopilot設計上允許駕駛員脫離駕駛任務，實際來看駕駛者使用Autopilot系統的方式與特斯拉所希望的指導和警告不一致。
備註：如果一開始越用的熟悉，出現一些意外，越難集中精神處理意外情況
Probable Cause：The National Transportation Safety Board determines that the probable cause of the Culver City, California, rear-end crash was the Tesla driver’s lack of response to the stationary fire truck in his travel lane, due to inattention and overreliance on the vehicle’s advanced driver assistance system; the Tesla’s Autopilot design, which permitted the driver to disengage from the driving task;and the driver’s use of the system in ways inconsistent with guidance and warnings from the manufacturer.
在9月9日發佈的報告裡面，有整個場景的重現（描繪了事故前15秒之前的車輛場景）：
- 車輛碰撞前8-15秒，Model S從9英里/小時加速到18英里/小時，跟著紅色車輛
- 事故碰撞前4-7秒，Model S以21英里/小時行駛，跟著綠車
- 事故碰撞前最後3秒，前面兩臺車都變道走了，Model S 21英里/小時加速到31英里/小時
- 碰撞之前半秒，沒有前車也沒有AEB警告
下圖是車輛開車的66分鐘時間，事故前的那段都是Autopilot系統在控制
事故之前的那段時間，司機基本沒有在駕駛盤上，交給Autopilot控制。
- 駕駛者在前面幾次系統提醒的情況下，都進行了接入
- 在這次碰撞前，Autopilot在0.49秒前檢測到了靜止的物體，系統給出了視覺警告，但是沒有做判斷也沒有讓AEB進行介入
備註：以下為報告內對這個過程的描述
About 0.49 second (490 milliseconds) before the crash, the system detected a stationary object in the Tesla’s path. The forward collision warning activated, displaying a visual warning and sounding an auditory warning to the driver. By the moment of impact, the Tesla had accelerated to a speed of 30.9 mph.
AEB did not activate during the event, and data show no driver-applied braking or steering before the crash. According to the company, the system requires agreement from both the radar and the camera to initiate AEB; complex or unusual vehicle shapes can delay or prevent the system from classifying vehicles as targets or threats.
如上圖所示的情況，Autopilot系統會在比較多的情況下需要人工介入，如上面的4根黃線，在碰撞之前其實也有視覺警告，但是駕駛者沒有反應。我覺得這個問題是比較典型的，在Autopilot的協助下，駕駛者很舒適，當系統遇到上述的場景，特別是有前車的時候，系統的反應過程是根據常規的場景來建立的，當檢測到意外的時候，很難提前讓車主有足夠的準備。
而隨著硬件升級，特斯拉也開始進一步升級活動以擴大軟件的可用性。
Tesla is starting to retrofit Autopilot 2.0/2.5 computers in older Model S and Model X vehicles with its new self-driving computer in what stands to be a massive retrofit program.
小結：行業內未來可能進一步會規範如何人機切換，還有輔助駕駛系統對駕駛者的駕駛行為影響，面對輔助駕駛系統沒辦法搞定的情況，駕駛者的反應到底會表現更好？這是個明顯的悖論，而美國這邊的安全管理辦法也可能進一步對這塊進行限制，說實話有挺大的管理風險
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