华为：特斯拉杀人

导|语

2021/07/09

“杀人者”这个名称，我们并未和华为商量过便如此一致。这并不是针对特斯拉开黑，更是对科技本身的审慎与反思。

记者丨石劼

责编丨石劼

编辑丨朱锦斌

“苏总这是看了你们的文章才有这个提法么？”有朋友如此半开玩笑地问我。

“这叫不谋而合。”

在刚刚开幕的世界人工智能大会上，华为智能驾驶总裁苏箐用“杀人”一词描述特斯拉车祸。巧合的是，今年4月上海车展爆发特斯拉维权事件，我们遂撰写了《从屠龙者到杀人者》一文，并在6月扩展为杂志封面故事组稿。

“你们和华为都是特斯拉黑”，如果有这样的评价我压根儿不意外。但特斯拉的维护者根本不知道，2019-2020年苏箐或者说华为对特斯拉的评价有多高，在他出席的沟通会上，甚至有人从他的话里理解出“自动驾驶，天下惟华为与特斯拉耳”的半跑偏意思；而作为汽车媒体人，从8年前反驳圈内前辈大咖“特斯拉三年内必然倒闭”到3年前不同意“特斯拉必然在冲击销量百万时中道崩殂”，我也曾为特斯拉力辩曲直。

那是什么原因让许多从前维护特斯拉的声音，如今站到批判对立面？这就涉及到许多特斯拉粉并没有理解的“杀人者”真正内涵。

杀人者，在本质上并非特斯拉，也不是马斯克，而是对科技“不设防”的滥用态度。

马斯克所倡导的极客思维，既有可能在探索科技与人类体验的边界上，打破陈规取得突破，也有可能在人伦法规的领地里，越位逾矩挑战原则。而“杀人”警示并不是针对特斯拉开黑，更是对科技本身的审慎与反思。

“特斯拉杀人”

“不好意思还是要提Tesla了。Tesla其实从这么几年下来，大家会看到它的事故率还是挺高的。而且是从杀的第一个人到最近杀的人，它的事故类型非常像的。”本届人工智能大会上最惊人的话语就此抛出。

苏箐是那种典型的理工直男，更喜欢用技术性、直截了当的方式表达，往往这样的思维在语惊四座的同时，自身未必知道“已经轰动了公众”。在这里要感谢一下电动星球以及蟹老板欧阳老师，他们录制的视频让我们能够反复回顾和推敲，不至于听一次就只能凭借有限的记忆进行不精准的复盘。

就像开头所言，关于“杀人”的提法，我们《汽车公社》/《C次元》还真没有同华为协商过，而且相信有更多人早已在心里给出了同样的表达。而且在《从屠龙者到杀人者》这个标题里，特斯拉粉丝或许只气急败坏地看到了“杀人者”的重压，却忽略了“屠龙者”是多高的评价。

其实苏箐本人对特斯拉并不缺少认同。

关于运行设计域ODD（Operational Domain Design），“特斯拉的ODD很大，虽然自动驾驶技术层级不高，”是指每个自动驾驶系统运作的前提条件及适用范围，当全部条件都满足的时候该自动驾驶才能保证正常运作；如果欠缺任何一个前提条件，该系统都有可能出现故障，这种情况下就要采取紧急停车措施或是驾驶员手动接管。特斯拉敢于将自己的自动驾驶功能用于各种场景，“影子模式”让特斯拉车队在日常应用中不断积累数据，故而具备较大的ODD。

“我本质上认为我们和特斯拉是在同一条赛道，高精地图只是一个技术手段，特斯拉选择的基本面和我们是一样的，首先相信单车智能，然后相信乘用车市场，希望解决每日通勤的连续性问题，你可以理解为大家首先都选择了ODD，然后再提高系统等级，如果有人和我们在思维上有点像的话那肯定是特斯拉。”这种扩大使用范围的理念，还是得到了苏箐的认同。

同一个赛道的“队友”，为什么如今得到“杀人者”的评价？

“这个地方我用杀人这个词，其实可能大家听起来是严重的。但实际上大家如果想一想，机器如果进入人类社会，跟人类共生的时候，机器是一定会造成事故率的，讲难听一点就叫杀人。只是说我们要把它的概率降到尽量低。”苏箐其实看得非常清晰，在可见的将来机器在人类社会免不了故障；如果是用于汽车这种关联到人身安全的应用，一旦出现风险机制的漏洞，自然容易造成人命事故——倘若这是出于追求极致体验而采用不够成熟的技术，又或者因为商业利益考量而刻意为之，称之为“杀人”毫不为过。

放在特斯拉身上，最大的问题在于，ODD应用范围很大，与此同时，特斯拉的防范机制又不够严密，安全保障相对没那么强悍。

例如其自动驾驶芯片算力目前只有144TOPS，尽管在处理视觉方面经过优化，比同等标签算力的其他自动驾驶系统更强，却始终无法适应需要400TOPS乃至1，000TOPS以上的L4场景。其他厂商的自动驾驶系统，多数采用比较保守的策略，像通用汽车SuperCruise在司机视线偏离后有三级提醒告警机制，为此甚至投入大量资源去做诸如人脸识别信息库之类的研发。这些都是特斯拉所缺乏的保障，也是为何过于信赖特斯拉系统的车主屡屡出现撞车事故的根源所在。

就在特斯拉话题引发正反两方面争执的同时，血还在继续流淌。4月21日，广州警方通报称，“4月17日，广州增城一辆特斯拉在东江大道北撞上右侧水泥墙后自燃。事故造成副驾驶一名乘客当场死亡……”。5月份，特斯拉又在韶关发生追尾事故，一位退休民警遇难；5月17日特斯拉车祸又致使两位执勤交警受伤，其中一人殉职。6月和7月依然有大量关于特斯拉事故的新报道出现……

按照北京智能车联产业创新中心的报告，自2013年以来，特斯拉在全球范围内已发生数百起交通事故，累计造成175人死亡。这个血淋淋的数字还没有统计到今年最新的致死事故。虽然有人为特斯拉辩护“中国每年车祸死亡10万人”云云，然而实际数字大约在6万人左右，其中碰撞结果严重的商用车占去多数，普通乘用车则远低于直接用保有量计算的结果。以特斯拉目前的保有量、车辆存续时间来计算，发生事故和致死车祸的概率确实太高了。

而关于“突然加速”和“刹不住车”，特斯拉在长时间坚持“全部是车主误操作”的辩解之后，终于在中国召回，并承认是自适应巡航技术方面的误判，虽然还是有“甩锅车主”之嫌，但也免不了“打自己脸”——这还只是解释了“突然加速”，恐怕“刹不住车”还要再演绎一段新的精彩。

以此而论，特斯拉和马斯克的过失，难道还称不上达到“杀人”的效果么？

科技，突破极限与敬畏生命

许多人对特斯拉问题的判断流于肤浅，批判特斯拉则往往从道德失范的角度去考量，力挺特斯拉便多半指责批评者都是“黑子”、“对手派来的水军”。比如我们这篇文章，八成是要被某些人有意无意地说成“被华为充值了来构陷特斯拉”。

太幼稚了，Naive！

我们要追索的是特斯拉事故的本质，以及背后深远的根源，并在此基础上断绝再度发生的可能性。那就是在于：科技，虽然赋予人类社会百年来飞速发展的机遇，带给千家万户前所未有的愉悦和便利体验，但同时也是一柄双刃剑，新的风险小则引发个体事故，重则反噬人类社会。

如今，为了极致的发展速度违背了这项规律的“撕裂者”是特斯拉，故而“杀人者”的帽子才会戴到它的头上。如果有一天，华为、蔚来或者小鹏违反了这条规律，那么届时“杀人者”的头衔一样会对它们如附骨之疽——此时科技的暗面就是一种“敌对势力”。

关于深层原因，苏箐指出主持人的“特斯拉不小心”疑问并非真正答案。

“这个不叫不小心。从概率上来讲，它就是一个有可能发生的一件事情，只是一个概率问题。对吧，这一点大家一定要认识到。我们现在做的系统是什么。我不知道大家意识到没有，如果我们的自动驾驶系统变得更高级，普通用户其实对新科技产品会有一个倾向性，一开始就会完全不信任，但是一旦他试过，他觉得很好的，他就会变得非常非常信任。这个时候其实就是出事故的开始，Tesla（的事故）其实也是这么来的。”语句并不漂亮，但对用户心理变化的把握还是非常到位。

正因为消费者不可能如机器般精准地设定自己的应用，那么杜绝风险的职能更应该由企业来承担。

即便华为如今成为国内自动驾驶影响力最大的企业之一，从苏箐的谈话中还是能看出一种谨慎。

L4和L5全自动驾驶一定是技术层面的目标：“我相信高阶自动驾驶进来以后，这个事情会变得更加严重。那么这会导致我们的系统设计要思考一个问题：首先，无论我们怎么去界定这个法律责任，我们需要整个机器的基础能力一定是要无限接近L4的——即我们希望它能尽量处理所有的场景，同时能处理尽量多的极端场景。这个是毫无疑问的。这是我们付出了巨大的资源和努力要做的事情。”

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但商业应用层面则必须谨慎：“同时我们也深刻地意识到，机器进入人类社会以后，特别是中国的这种交通环境以后，在有限的几年甚至于十年的时间内，一定会碰到一些极端场景处理不了。那么在这个过程中间，我们一定是强烈地从技术角度会有手段去要求用户去监管这辆车，而不会完全放权。这就是我说的，我们会在技术上努力构建一个L4的系统，这点是毫无疑问的。但是我们在商用上，我们会把它限定在L2.9。”

反观特斯拉，长期宣称自己将在2021年实现正宗的L5。2016年，theverge.com率先曝光FSD的存在时，马斯克就直接表示将做到L5最高级别。去年12月，马斯克在其个人推特上提到了FSD系统允许驾驶员一边开车一边玩电子游戏。即使是在今年1月的一次电话会议上，他依旧表示特斯拉将在2021年实现无需人工干预的SAE L5级自动驾驶。

那么，FSD是L5自动驾驶么？错，它连L3都达不到。这一点，已经由特斯拉法律顾问对加州交管局方面通过邮件承认。

“技术上，我们作为做这行的同学们，一定要做最大努力，这是毫无疑问的。如果我们认为机器人时代会到来的话，我们要做这个努力。但是另一方面，我觉得我们每个人都有责任，不要毁了这个行业。我们需要让这个行业在未来的这五年的危险期里面，尽量平缓地过去。否则的话我们可能会是历史的罪人。”很难想象，理工男会抒发这样沉重的感慨，但仔细思考又会觉得在情理之中。

在Model Y“平价版”上市之后，许多声音宣称“特斯拉对XX品牌电动车举起了屠刀”。然而，如果任由这种滥用科技、不加防范的思维恣肆蔓延，那么“特斯拉杀人”的流血事件还将继续。

届时，诸多特斯拉粉的“热爱”，恰恰会成为人类社会推进电气化、智能化发展的重大阻碍。

责任编辑：尹悦