这些年人工智能（AI）出尽风头，在各行业取代人类，甚至连围棋造诣都已经高过人类。K机哥深感机器迟早要统治人类的节奏，于是莫名开始担心起AI爆发的奇点，甚至开始YY什么时候人机大战……Cut
(主编：你歪楼了，我们要说的是Tesla害死人事件！！！)
好吧，K机哥其实是觉得Tesla是当前科技和汽车融合的典型代表，一想到高科技嘛自然联系到智能识别和判断，这就跟智能计算分不开。智能计算的目的就是将人取而代之，但问题是“它”们真的可以取代我们吗？这个话题再次随着tesla的首起自动驾驶车祸的发生被推到了风口浪尖。
车主是一位名叫Joshua Brown的40岁大哥，曾是美国海军海豹突击队的一员，经常在社交平台秀自己双手离开方向盘的惬意照片。
事发时Joshua Brown惬意的在开启自动驾驶模式行驶的Model S上玩游戏（另有媒体报道说是在看《哈利波特》），然后全速撞上了转弯的白色拖挂卡车，然后就没有了……
这件事情很快成为了全球新闻焦点，K机哥一度以为应该集中声讨Tesla，但随后发现势头不对，大量报道认为这是Tesla自动驾驶系统行驶2.1亿公里之后的第一次重大事故，认为它已经远远低于人类驾驶的事故概率。
这多少有些为自动驾驶招魂，为Tesla洗白的嫌疑。对比去年统计的全球每年约124万人死于交通事故的数据，Tesla的这一例确实显得九牛一毛，智能驾驶的安全可靠貌似还真有道理。但随着K机哥仔细分析这次事故的发生原因之后，我只想说这种招魂完全就是“布偶谢特”！Tesla花钱请的“水军”吧。
OK废话不多说，要想搞清楚这个事故的发生原因，先让我们来看看Tesla Autoplot自动驾驶系统究竟是个什么东西。太复杂的不说了，K机哥简单地将它理解为如下图所示的三个主要部分。
Tesla宣传这套系统的识别率十分牛X，3个模块都独立工作，又协同运作，哪怕一个模块产生了作用就能避免碰撞、擦挂等事故的发生……总之牛X到爆。那么又怎么会发生本次致人死亡的重大事故呢？
官方宣传是漏检了，三套系统都同时漏检了！！
好了，接下来看看官方所说极少概率下的漏检是如何发生的，K机哥从三个系统的角度整理了一下！
1.首先是 Tesla Autopilot的MobileyeEyeQ3视觉系统
1、Tesla Autopilot选用的摄像头为长焦镜头，很多时候不能窥视障碍物全貌。比如本次事件当白色拖挂卡车进入视觉区域内的时候，摄像头只能看到悬浮在地面上的卡车中部，而无法看见整个车辆。
2、Mobileye的工程师曾表示，EyeQ3系统有许多难处理的情况(Corner Case)，漂浮物体是其中比较难以解决问题。例如道路救援车以及双层的车辆运输卡车，Mobileye很难理解漂浮在空中的物体。
3. 大面积白色障碍物检测效率低下。Mobileye的单目摄像头进行障碍物检时，拥有检测距离和速度上的经验表现。但对于大面积白色物体的障碍物检测时，无论是学术界的最新算法，还是Mobileye都不能很好得解决识别率低下的问题：由于大面积白色物体很难从图像中提取特征点，使得基于点的相机姿态求解没有足够的数据输入，导致大面积白色障碍物的漏检率非常高。
OK，我们不难发现三大关键词：观测不全、大面积白色、离地！好了，这不是驾驶员喝醉了看不清，也不是开车睡觉的看不见，而是清清楚楚地看见，明明白白的撞上。这基本意味着所有高底盘大型白色车辆或离地障碍都有可能是Tesla隐形杀手。
2.接下来是毫米波雷达系统
这个失效的原因更简单，也更搞笑，主要是其安装位置过低。一般的毫米波雷达垂直视角在 5 以内，Tesla的毫米波雷达安装在车头靠近地盘的位置，导致当Tesla靠近拖挂卡车侧面时，雷达波束从下侧穿过了卡车，于是漏检。
3.最后是超声波传感器
对不起，这玩意的测量距离过短（5-10米左右），在高速行驶中基本毫无用处，无法探测纵向障碍物用。来低速停停车什么的可能还勉强。
客观地说，完善后的机器肯定比人靠谱，开车更安全。人开车出现问题主要是注意力不集中，酒后影响判断等因素导致，而机器不会累。但是现阶段的机器还不够完善，Joshua大哥用他的生命检验出了Tesla的一个Bug。K机哥不禁在想，那还需要多少生命去验证呢？这恐怕不仅仅是一个法律层面的问题。
最后提醒广大Tesla车主，你的爱车颜值爆表、科技感爆棚，但早上装X，准备拍张上班途中回笼觉的照片时，千万不要真的睡着，要时刻注意周围有没有白色大卡……
