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出品：电动星球 News
作者：毓肥
今天上午，特斯拉官方 YouTube 频道发了个视频，题目是「data driven safety 数据驱动的安全」。我们做了翻译，如下：
这是三年来，特斯拉再一次「炫技」碰撞安全。
2018 年 10 月 7 号，特斯拉发布公告称 Model 3 通过了美国国家公路安全管理局碰撞测试，并成功超越它的两位大哥 Model S/X，成为 NHTSA 有史以来碰撞测试最安全的车辆（车祸时致伤几率最低的车型）。
3 年后，NHTSA 碰撞测试榜单的前五位都已经是特斯拉车型，也就是 Model S Plaid 交付仪式上公布的这张图：
3 年前，马斯克说特斯拉刷榜，是因为「牛顿站在我这边」；3年后，学霸特斯拉已经「膨胀」到开始批判考试——感觉就像是「我们得 100 分，是因为满分只有 100 分」。
为什么特斯拉要用一个视频批判现有的碰撞安全标准？智能汽车的安全和传统汽车相比，又有什么不一样？特斯拉说「数据驱动的安全」，又是什么意思？
今天文章不长，但可以发散思考的点会很多。
一、学霸特斯拉「造反」？
视频的开头，特斯拉安全工程师 Dan 就直接开喷传统碰撞测试——即使特斯拉在那些测试里面都获得了高分。
「传统碰撞测试就像是沙滩上的几把沙子，他们无法代表整片沙滩，现实世界是千变万化的，每一次碰撞都不一样。」
看上去，特斯拉似乎在宣传一个「无意义的真理」。碰撞测试的确无法完全代表真实世界，所以数十年来碰撞测试的标准一直在改进——但特斯拉工程师这样说的底气在哪？
Dan 表示他们是唯一一个可以「观察并学习真实世界碰撞」的团队。
底气起首来自于传感器。
另一位工程师 Anders 在视频中表示，特斯拉是唯一一家车企「拥有超百万辆在路上跑的，配备完全感知化硬件的车队」。
完全感知化的意思，是「准确知道座椅的位置、方向盘的位置、驾驶员是否系上安全带」，甚至可以精细到「安全气囊展开的时间，具体到多少毫秒」。
「我们完全知道特斯拉车辆在道路上会遇到什么情况」，Anders总结。Dan的结论则是（完全感知化之后），「我们可以真正看到现实世界，然后再设计」。
感知的结果是数据，大量数据。Dan 认为这样海量的数据，是特斯拉安全性「超越星级和排名」的基础依托。
二、如何让数据驱动？
视频中只展示了一个「特斯拉式」碰撞场景，而根据特斯拉表达，这个场景并未出现在任何碰撞测试中。
为什么特斯拉要在实验室里设计「非标准化」碰撞场景？
Dan举了个例子，「碰撞测试中的侧面碰撞，每每是直接撞上车门。但现实世界的情况却每每是没有撞上车门。」
他表示传统感知不会监测这类型碰撞，因为它不存在于碰撞测试标准里面。而特斯拉全新的算法考虑到了这种情况，传感器以新的方式进行干预，可以识别特定的碰撞类型，然后提供最佳乘员约束。
另一位安全工程师Mubeen则解释了数据如何帮助特斯拉找到，并处理「真实碰撞场景」。
「当我们发现碰撞测试（与真实事故）之间的差距，我们会根据收集到的数据，在非常细致的模仿系统上跑碰撞模仿。」
这套模仿系统可以帮助特斯拉做很多微调，包括「安全气囊的展开时间，在多少时速，用时多少毫秒，甚至于车辆是否需要开启安全气囊」。
三、特斯拉的碰撞实验室
根据真实数据跑了上百次模仿系统之后，全新的碰撞处理算法才会被搬到测试场上。
为了真实记录碰撞数据，特斯拉的碰撞实验室配备了 17 台高速摄像机，均可以以每秒 1000 帧的速度拍摄。
另外，这辆即将惨遭毒手的 Model Y，后备箱里面也塞满了各种仪器，目的是获取尽可能多的真实数据。
Anders 解释称，当在真实世界遇到即将发生的碰撞时，这套系统可以在 10 毫秒内完成决策。「起首识别这会是什么类型的碰撞，然后开启安全气囊，乘员约束系统以最佳方式相应。」
BOOM！
撞完之后是炫技时间，Anders 表示这辆 Model Y 撞完之后甚至正好「在预测的位置停了下来」，以及「安全气囊在刚刚好的实际打开」、「假人损伤的情况非常理想」。
四、一切为了数据，为了数据的一切
「我们现在手上的数据量前所未有，可以让我们更了解车子在外面怎么跑，然后我们可以根据情况设计车辆」，Dan 这样总结。
「这会改变汽车安全设计的方式，全部由数据驱动，我相信这只是一个开始。」
事实上，对于特斯拉来说，基于数据的汽车设计，已经开始了很久。
1 个月之前，特斯拉发布了一个视频，叫做《Tesla Glass》，里面讲到了很多跟玻璃有关的优化。
里面有一点非常故意思：特斯拉将前挡风玻璃当成前视三目摄像头的一块镜片，基于这样的思考，他们表示成功解决了 Autopilot 视觉畸变的问题。
数据量、数据自主度、数据广度、数据深度，这就是特斯拉用两个视频出现出来的特质。
手机时代之后，智能汽车会成为下一个数据工厂。但如何利用这些数据，将其反哺到汽车设计里面？各家车企都在探索，而特斯拉今天做了一个很故意思的演示。
今天就先到这里，我们下次见。 |
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