特斯拉又上头条了，不过不是新车发布，而是又一起事故。近日，在台湾的一条高速公路上，一辆特斯拉Model 3在中国台湾嘉义县水上乡高速路段发生了一次离奇的车祸，先是一辆大货车发生侧翻横躺在马路上，接着是白色特斯拉Model 3径直撞向了侧翻的大货车，终酿惨剧。

据驾驶员黄先生回忆，当时它开启了车辆的Autopilot驾驶辅助功能，车速控制在110KM/H，原本以为车辆会识别前方的障碍物而自动刹车，从而相信该车辆功能，将主控权交给Autopilot驾驶辅助系统，但车辆并没有识别出前方的障碍物，当发现车辆并没有减速意图，等他去接管主控权踩下刹车时，此时已经为时已晚，车辆径直撞向大货车，经过交警检测黄某并未有酒驾行为，

对该事件的描述显示，车辆的自动驾驶系统被激活。系统未能察觉前方的危险并避免不可避免的碰撞，这暗示了一种“边缘情况”场景——即自动驾驶系统遇到一种之前在其算法中没有遇到或预期到的情况。

这里“边缘情况”和“附带损害”一样，是一种委婉的说法，用来描述可能危及生命的驾驶情况。通常情况下，边缘情况是道路上不熟悉的物体或事件，由于环境干扰，如光线、天气或其他车辆的遮挡，车载计算机难以解释。

台湾的这起车祸让人想起之前的多起特斯拉自动驾驶事故，其中包括驾驶在拖车下，撞上停在车道上的应急响应车辆。台湾的这起事件因以下几个原因而显得引人注目:

特斯拉Model 3完全没有意识到它行驶的车道被翻倒的卡车完全挡住。

特斯拉Model 3完全没有察觉到卡车司机，在迎面朝着交通方向前进，以警告迎面而来的车辆远离他倾覆的车辆。卡车司机显然是在躲避即将到来的特斯拉。

可能是安装在车道左侧高速公路屏障上的灌木干扰了Model 3雷达，导致感知故障。

从司机左侧照射过来的明亮阳光似乎不是一个因素。

特斯拉哪来的自信？

特斯拉官方补充说：特斯拉所有的司机在使用AutoPilot系统的情况下行驶了超过10亿英里，我们的数据显示，如果一位细心的司机使用得当，如果他随时准备控制局面，那么由自动驾驶系统支持的司机比那些没有帮助的司机更安全。

言外之意：使用AutoPilot的时候，车主要保持高度专注。

AutoPilot很安全，出了车祸都是车主没有按要求“保持高度专注”造成的。

所以特斯拉真就丝毫没有责任？

当时外媒《连线》就直接质问特斯拉了：为啥一辆大卡车横在前面，AutoPilot的系统“看不见”？

更滑稽的是，在特斯拉的AutoPilot和“全自动驾驶”方案中，一直宣称使用视觉为主的方案就足够安全。

然而事实并非如此。

包含台湾这起Model 3的事故在内，特斯拉的车祸事故，宛如出自一个模子。

2018年3月，在美国加州山景城发生的一起致命事故中，特斯拉表示，车辆日志显示，司机收到了需将手放在方向盘上的警告，但司机在事故发生前没有采取任何行动。事故发生时，这辆Model X车处于自动驾驶模式。

2016年5月，一名特斯拉Model S司机在佛罗里达州威利斯顿附近被撞死，当时他启动了自动驾驶系统，车辆撞上了一辆拖拉机拖车，电动车车顶被掀开。

更早之前，被称为特斯拉首例死亡车祸的事故中，也是AutoPilot状态下的特斯拉，没有识别白色外观的大卡车，于是不减速撞击， 车毁人亡。

但即便如此，马斯克为了节省成本，始终坚持不用激光雷达，不搞多传感器冗余。

甚至还明确放话：视觉方案已经足够安全，用激光雷达的自动驾驶方案都是大傻X。

谁该紧张起来了？

启用自动驾驶的特斯拉车主应该感到担忧。这种情况完全不清楚，在自动驾驶里是否是一个容易纠正的弱点。

监管机构应该对此感到担忧，因为这可能是Autopilot保护驾驶员能力的缺陷，我们可能需要采取行动。

通用汽车、丰田、奥迪、日产等。多家竞争的汽车制造商正在开发或已经推出了自己的自动驾驶仪，例如GM的超级巡航——提供“监督”自动驾驶。当这些公司考虑升级到un=supervised四级操作时，他们会很谨慎的考虑到特斯拉Autopilot这种情况。

我们能做些什么?

最近的特斯拉撞车事件凸显了汽车到云/基础设施连接的重要性。为捕捉有问题的事件而设置的交通摄影机影像，从而方便对事件进行法医评估，意味着交通监察当局有能力利用现有影像，时刻提醒司机注意危险的交通情况。

Savari Network、Haas Alert、Notraffic和TrafficLand等公司都在利用无线连接、交通摄像头和其他资源提醒司机前方的危险。从此次事件中尚不清楚从卡车相撞到特斯拉相撞的时间，但卡车司机有足够的时间离开他的车，走到马路上警告迎面而来的司机。这样也有足够的时间让交通监控系统或工作人员向所有前往现场的司机发送自动或手动警报。

这些警报可以通过远程信息服务提供商、智能手机应用程序或带有仪表盘导航功能的嵌入式汽车系统发送。总之，现有的基于手机和摄像头的高速公路监控系统可以帮助避免又一辆特斯拉在自动驾驶系统上的悲惨事故发生。如今，解决这类问题的技术已经存在。