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近日，理想汽车再度登受到各方的关注。事情起因是，理想L9在周边没人的陵园道路上居然识别并标注出了好几位行人。如今正值扫墓高峰期，在陵园道路上出现这样的误报，让理想汽车闹出了一个不大不小的乌龙。
3月29日，理想汽车对外正式进行了回应。理想Max系列车型，使用激光雷达和视觉摄像头融合感知，受限于市场上传感器识别能力的局限性，车辆会在某些场景下出现显示异常。后期理想汽车会通过OTA来对算法持续进行优化来加强识别能力，最大程度避免误识别的情况再度出现。
理想汽车的情况并不偶然
其实相类似的事件并不是一个偶然事件，而这件事也不仅仅发生在理想汽车身上。
在今年年初，理想汽车也对外回应过，理想L8Pro（AD Pro平台4.2版本）的视觉感知算法有bug，因此车辆有一定概率在雨天夜间的情况下，一旦后视相机被干扰，系统就会出现错误识别。按照理想汽车彼时的说法，这个问题只会影响感知环境显示，但不会影响驾驶辅助功能。而理想汽车AD Max平台下的L9 Max和L8 Max两款车型的软件没有这个bug。
理想汽车之外，在自动驾驶领域同样较为激进的特斯拉也遇到过各种误识别情况。将前车灯识别为红灯而采取制动措施、将前车红丝带识别为雪糕筒等。网上更是有美国特斯拉车主称，在驾驶特斯拉路过墓地时，车内屏幕显示两边全是行人。
对于一辆具备自动驾驶/驾驶辅助功能的汽车来说，传感器、算法、软件这三个环节中出现任何一点缺失都有可能导致上述这种情况的出现。整体来看，零碎的场景、极端的情况和无法预测的人类行为等这些可以被统称为“长尾难题”将会在未来很长一段时间制约自动驾驶发展的关键难题。
“影子驾驶”需要提上日程
其实要想真正解决长尾问题，最好的方法是利用特斯拉提出的并已经开始部署的“影子驾驶”模式。所谓“影子驾驶”就是在车上布置一套系统，它同样可以获取周边的场景以及各种传感器的数据，并对驾驶行为做出判断，但是它不会干涉人类驾驶员所作的判断。一旦人类驾驶员的驾驶行为和它的判断出现差异，就会触发“影子驾驶”将相关的数据回传给系统。而这些数据对于自动驾驶系统的优化来看可能是最有价值的。随着部署“影子驾驶”系统的车辆越多，就有可能有越多的有价值的数据被采集到，以此来帮助车企走完自动驾驶的最后也是最难的10%的路程。
“影子驾驶”系统虽然看似很好，但它也有不少问题需要解决。其中最大的问题是，由于部署两套系统，因此会对芯片算力的需求大幅攀升。如果要额外部署芯片，不仅会让成本大幅攀升，甚至可能还会牵涉到对整车电子电气的架构重新设计，而这个又是一笔额外的投资。此外，如何将有效数据和无效数据能够更加高效地进行识别，特别是怎么来识别驾驶员和算法同时出错的情况，并不容易解决。而面对海量的数据，后台系统如何进行筛选来更加高效地对算法进行优化，同样也是对自动驾驶软件团队很大的考验。
对于车主真的没有影响吗？
最后，我们还想强调：撇开那种相对戏虐的说法不谈，其实这种误识别对于用户来说并不能说完全没问题。如果突然车辆突然误识别在车辆前方出现了人，那车辆就会启动制动系统，尤其是在高速公路上突然紧急制动，不仅会带来比较差的乘坐体验，同时也会导致身后的车辆可能来不及制动而导致追尾的交通事故的概率大幅攀升。在某些场景下，误识别和没有识别出来都会影响驾驶安全。
所以无论是对于车企来说，还是对于监管机构来说，必须要对误识别问题引起足够大的重视。如果存在潜在的安全影响，就需要尽快予以召回。而不是以一句软件bug，不会对驾驶安全产生影响，后期通过OTA升级解决来草草了事。毕竟如果真的完全没有任何影响的话，那还何必做OTA升级呢？
众所周知，自动驾驶难度很大，且短期内要想实现我们真正意义上理解的L4级别自动驾驶还存在很大的困难。因此在整个自动驾驶的过程中出现这样那样的问题都是很正常的。但我们想说，所有的这些问题，尤其是涉及安全相关的问题，最终都应该交由实验室阶段来完成。我们要杜绝的就是那些和安全相关的问题在没有得到完全解决之前就流入市场。车辆周边多几个“幽灵”是小事情，但是如果这些“幽灵”触发了制动或者转向的功能，那就需要值得各方重视的问题了。
