最近特斯拉(Tesla)一台Model S电动车的致命意外事故引发了众多问题，并让自动驾驶车辆的可行性再度被质疑；那一辆被货柜车撞毁的特斯拉电动车当时是设定在半自动驾驶状态，而肇事货柜车是突然从左方超车，电动车的驾驶──以及车上以摄影机为基础的防碰撞系统──根本没有时间反应。

　　特斯拉在一篇部落格文章中表示，事故原因是其自动驾驶系统未能辨识出被佛罗里达明亮日光反射的白色货柜车，而刹车没有作动；此外该篇文章也指出，这是特斯拉电动车的自动驾驶功能启用以来，已知的首起致命交通事故。

　　市场上众多评论者，包括EE Times的资深编辑Junko Yoshida，很快地假设特斯拉电动车出现软/硬体故障，尽管特斯拉声称其自动驾驶系统已经累积了1.3亿英哩的行驶距离；第一个被怀疑故障的是特斯拉电动车的前向视觉系统，Yoshida列出的疑问是，该系统配备了CMOS影像感测器吗？有没有高频雷达天线或是专属的视觉处理器？

　　根据美国佛罗里达州警方资料，发生事故的特斯拉电动车实际上并没有与货柜车发生侧撞，而是从货柜车下面穿过，挡风玻璃、车顶以及窗户都被截断，而剩余的车体还继续向前行驶了约半英哩，最后撞上路边的铁丝网(图片来源：The New York Times)。

　　于是箭头很快又指向了特斯拉的视觉系统供应商──以色列公司Mobileye，其视觉系统现在被众多汽车系统供应商采用，该公司并对自动驾驶的未来发展十分乐观；汽车厂商看好自动驾驶车辆在未来五年会普及，而Google也推波助澜，表示其自动驾驶车辆的测试行驶距离已经累积超过170万英哩。

　　包括笔者在内的机器视觉技术追踪者，如果有在5月份参加于美国矽谷举行的嵌入式视觉高峰会(Embedded Vision Summit)，应该都对现场展示的系统能从交通繁忙道路上分辨出自行车骑士与行人的能力印象深刻；如果车用视觉系统可以分辨出行人与自行车骑士，怎么可能看不到跟一间房子差不多大的货柜车？

　　这桩悲剧可能还得经历漫长的法律诉讼，罹难者家属已经委托一家具备产品缺陷诉讼经验的律师事务所帮忙打官司；而美国国家运输安全委员会(NTSB)也与美国高速公路安全局(NHITSA)联手调查特斯拉的自动驾驶系统。总之还不能完全确定事故是产品缺陷导致。

　　目前来自各方的事故原因全属推测，我们等着看是不是那辆特斯拉电动车的自动驾驶导致意外，但事实上也许事故完全是因为驾驶人的疏失(或是失常举措)，这都是无法意料的。举例来说，货柜车的驾驶在左转超车之前有没有看到那辆特斯拉电动车接近？或者是他看到电动车接近，却以为驾驶会减速或停下来让大货柜车先行？

　　但如果没有任何人为疏失，问题就会变得有些复杂；这可能无关乎辨别出哪个零组件故障，而是要厘清系统未能成功执行什么功能(我认为)。

　　特斯拉电动车的前向视觉系统完全有可能无法避免碰撞，因为它看到了错误的物体；那辆电动车并没有跟货柜车发生侧撞，而是穿过货柜车体下方，其挡风玻璃、车顶跟窗户都被截断，而其余车体还继续向前行驶了大约半英哩，直到撞上路边的铁丝网护栏而停止。

　　我们如何能知道当时特斯拉电动车的雷达/视觉系统指向的是什么？有一些推测是那辆特斯拉电动车水平指向前方的摄影机，略微往下倾斜；如果是这样，雷达可能瞄准了货柜车底盘与路面之间的缝隙，并将之识别为一个很大的空间而非障碍物。

　　根据特斯拉的说法，那辆Model S并没有自动踩刹车避免碰撞，因为货柜车离地面的间隙很大，而且白色的车体反射日光；该公司并坦承，Model S的自动驾驶功能会忽视看起来像是前方道路的特征，以避免不必要的刹车。未能掌握前方资料并不能构成零组件故障的理由，那意味着前向雷达必须要往上瞄准，还有前方与两侧。

　　这里的技术问题在于，特斯拉必须要解决货柜车的金属车体以及强烈日光的对比(这并不容易，如果你检查过视力、瞳孔被眼科医生放大过就知道)。还有一个更大的问题，可能是大量资料处理的需求──关乎记忆体以及处理器──如果你事实上需要收集并分析沿着垂直Y轴的感测器资料的话。

　　然后就是自动驾驶车辆在面临道德决策时的难题，也许你不会遇到有小孩子突然跑到马路上的戏剧性情节…比较有可能的是，如果你遇到前方道路有断落树枝垂下来时，会怎么做？

　　针对大型货柜车底盘与路面之间空间的问题，有一个解决方案或许是货运业者可以提供的，例如在货柜车安装金属侧裙，或许能产生更容易被雷达侦测的影像，传送到车辆的前向感测器影像处理器；这不需要立法强制要求，因为货柜车加装侧裙能让底盘空气流动更有效率而能更省油。