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特斯拉 FSD 低能見度表現遭調查!惡劣天氣下通常比人類駕駛更可靠?

TESLAGURU 作者: TESLAGURU
2025 年 1 月 6 日
閱讀時間:4 分鐘
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特斯拉 FSD 低能見度表現遭調查!惡劣天氣下通常比人類駕駛更可靠?

美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)於去年十月針對特斯拉 FSD 系統展開調查,此次調查涉及約 240 萬輛特斯拉車輛,包括 2016 至 2024 年款的 Model S、Model X、Model 3、Model Y,以及最新的 Cybertruck。調查起因是多起在低能見度條件下(如陽光刺眼、霧霾或空氣中有灰塵)發生的事故,其中一起事故導致行人死亡。NHTSA 將重點評估 FSD 系統在這類環境中的偵測與反應能力。

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Extremely bad visibility passing through the storm here. Lots of water on the road car is literally hydroplaning. Bad road markings in this area, a mix of new and old. I was a little worried.

No problem for FSD v13!! Just Perfection! 👍@elonmusk @aelluswamy @WholeMarsBlog pic.twitter.com/rKhX2ArPIV

— mr fundman (@mrfundman) January 5, 2025

NHTSA 的調查重點在於評估 FSD 系統在惡劣天候條件中的偵測與反應能力,特別是能見度受限時是否會提高事故風險。此次調查源於多起特斯拉車輛在低能見度環境中發生的事故,其中包括一起導致行人死亡的案例。這些事故大多發生於清晨或黃昏時段,當時因陽光直射影響駕駛視線,或因天候因素導致路況能見度不良。

本文主要內容

  • 特斯拉純視覺路線的挑戰
  • 人類駕駛與 FSD 系統在惡劣條件下的比較
    • 高解析度攝影機與多光譜感測能力
    • 持續的環境感知與即時運算
    • 數據驅動的決策能力
    • 減少人為錯誤
  • NHTSA 調查進度與最新進展

特斯拉純視覺路線的挑戰

特斯拉目前採用純視覺(Tesla Vision)技術進行環境感知,代表車輛完全依靠攝影機蒐集周圍環境資訊,且不再使用光達(LiDAR)或雷達等感測設備。這種技術路線引發部分專家的質疑,認為在極端天候條件下,光達與雷達能提供更多的冗餘與更高的穩定性。

特斯拉自駕硬體 AI4(HW4)系統配備 7 個高解析度車外攝影機,分別安裝於車輛各部位,提供 360 度環繞視野。車輛前方配置 2 個攝影機,分別負責長距離與中距離視野;車側各有 2 個攝影機,分別安裝於 B 柱與前翼子板,負責側向偵測;車尾則設置 1 個攝影機,用於後方監控。

儘管 AI4 系統的攝影機具備高解析度與廣角視野,但由於主要依靠光學成像,在濃霧、暴雨或強光直射等惡劣條件下可能面臨挑戰。例如,濃霧可能降低影像的清晰度,而暴雨可能遮擋鏡頭,進而影響系統的判斷準確性。

人類駕駛與 FSD 系統在惡劣條件下的比較

在惡劣天候條件下,如濃霧、大雨、暴雪或強光直射,能見度會顯著下降,對駕駛安全構成重大挑戰。在這類環境中,特斯拉 FSD 系統與人類駕駛各有其優劣勢:

高解析度攝影機與多光譜感測能力

特斯拉配備的高解析度攝影機能在弱光、雨霧和降雪等惡劣天候下捕捉更多細節,這是人眼在相同情況下難以達到的優勢。此外,系統還結合了超音波、近紅外線與雷達等感測技術,能在能見度不佳時提升環境感知能力。

持續的環境感知與即時運算

自動駕駛系統具備 360 度環繞感知能力,能不間斷監控周圍環境,突破人類駕駛視野範圍的限制。即使在視線受阻時,系統也能即時分析道路上的障礙物、行人與標誌,降低事故風險。

相較之下,人類駕駛在視線受阻或遇到強光干擾時,反應速度會因判斷失準而明顯減慢,這也是許多交通事故發生的主因之一。

數據驅動的決策能力

特斯拉的自動駕駛系統依靠大量真實道路數據進行持續訓練,這些數據來自全球數百萬輛配備自動輔助駕駛功能的車輛。在各種氣候條件與路況下,車輛所收集的影像與感測器資訊會經匿名處理後傳回特斯拉資料中心,進一步用於提升系統的駕駛能力。

特斯拉的自動駕駛架構採用端到端深度學習模型(End-to-End Deep Learning Model),該模型從感知階段到決策階段完全依賴人工智慧進行數據處理與回饋。具體而言,攝影機捕捉到的影像經過神經網路處理後,直接執行駕駛操作,包括加速、減速、轉向與變換車道等動作。

人類駕駛在相似情況下主要依賴個人經驗進行判斷,然而,即使是經驗豐富的駕駛,面對快速變化的環境時仍可能反應不及。因此,特斯拉自動駕駛系統依據數據進行決策的特性,讓其在應對惡劣天候時具有相對優勢。

減少人為錯誤

人類駕駛在能見度差時,容易因視覺受阻、情緒緊張或疲勞導致誤判,這類人為錯誤往往是事故的主要原因。而特斯拉的 FSD 系統能根據感測器的訊號保持穩定的反應速度,並精準作出應對,有助於降低這類風險。

然而,自動駕駛系統並非萬無一失。在極端天候條件下,例如暴雪或強降雨,攝影機與感測器可能因鏡頭被遮擋或訊號受阻而影響效果,進而導致系統運作不正常。因此,特斯拉提醒駕駛在惡劣天氣中仍應保持高度警覺,隨時準備接手車輛,以應對突發狀況。

總體來看,特斯拉的 FSD 系統在一般惡劣天候條件下(如弱光、霧氣與中等降雨)通常比人類駕駛表現更穩定且可靠。然而,在需要靈活應對突發狀況時,人類駕駛仍有不可替代的即時判斷能力。極端惡劣天候仍是目前自動駕駛技術的挑戰之一,因此,在這類環境下,系統與人類駕駛的協同操作尤為重要,以確保行車安全。

NHTSA 調查進度與最新進展

目前,NHTSA 對特斯拉 FSD 系統的調查仍在進行中,尚未得出最終結論。調查重點包括檢視特斯拉是否針對能見度問題進行相關軟體更新,以及這些更新是否有效提升系統的偵測能力。

此外,NHTSA 也在審查特斯拉於社群媒體上發布的有關 FSD 功能的資訊,認為這些資訊可能誤導消費者,使他們誤以為車輛能在完全無人介入的情況下進行全自動駕駛。該調查結果可能影響特斯拉未來對 FSD 功能的宣傳方式與使用說明。

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