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杜伟、陈萍机器之心报道

10个月车祸270多起,特斯拉Autopilot和全自动驾驶被诉虚假宣传

「虚假的自动驾驶」(fake self driving),一名网友这样评论道。

在自动驾驶领域,特斯拉依靠其 Autopilot 成为业界追赶的标杆。但有时,特斯拉在产品和功能宣传时并不是那么地实事求是。

近日,据外媒《洛杉矶时报》报道,加州机动车管理局(DMV)指控特斯拉对其 Autopilot 自动辅助驾驶和全自动驾驶(FSD)功能进行虚假宣传。

该机构已于 7 月 28 日向加州行政听证办公室提起了两份单独的投诉,指控特斯拉对其车辆的自动驾驶能力做出了「虚假或具有误导性」的声明。
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部分投诉内容截图。

在投诉文件中,DMV 认为特斯拉的 Autopilot 和 FSD 功能以及该公司描述它们的话术都有问题,错误地暗示配备了该技术的汽车可以实现自动驾驶

其中,DMV 特别指出了 Autopilot 官网页面上的宣传信息,它是这样描述 FSD 功能的,「你需要做的就是进入车中,并告诉它去哪里。如果你什么都没说,汽车也会查看你的日历,并带你去设定的目的地。你的特斯拉将制定最佳路线,在城市街道、复杂十字路口和高速公路上导航行驶。」
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特斯拉在所有车辆中都配备了 Autopilot,不过驾驶员想要获得特斯拉的 FSD 系统,需要额外支付 1.2 万美元费用,FSD 增加了自动停车、自动变道、驾驶员从停车位召唤车辆到自己位置这一系列功能,购买该系统驾驶员还可以使用特斯拉的 beta 程序测试即将推出的新功能。

但不论是 Autopilot 还是 FSD,并不能实现车辆完全自动驾驶功能,仍然需要驾驶员注意路面情况,并始终把手放在方向盘上。

DMV 声称特斯拉的宣传是骗人的,Autopilot 和 FSD 这种描述方式代表着配备了 ADAS(advanced driver-assistance system)功能的车辆将作为自动驾驶车辆运行,而在特斯拉的宣传中,现在配备这些 ADAS 功能的车辆还不能作为自动驾驶车辆运行。

虽然特斯拉在网站内声明了 Autopilot 功能需要驾驶员监督,并且不会使车辆自动驾驶,但 DMV 表示这广告词依然具有误导性。
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尽管特斯拉已经就其驾驶辅助技术提供了免责声明,但 DMV 表示,这还不足以扭转其误导性宣传。DMV 这一行动可能会导致特斯拉在加州生产和销售汽车的执照被吊销。DMV 的一位发言人在给《洛杉矶时报》的一份声明中表示,特斯拉需要正确的向客户提供 Autopilot 和 FSD 功能说明,并提供该技术的局限性。

特斯拉有 15 天的时间提出辩护,否则 DMV 将在没有听证会的情况下采取行动。

备受争议的特斯拉自动驾驶

特斯拉自推出 Autopilot 以来,便备受争议。此前德国政府要求该公司在 2016 年停止使用 Autopilot 一词,因为这个词可能暗指其车辆是完全自动驾驶的。去年 8 月,参议员 Ed Markey (D-MA) 和 Richard Blumenthal (D-CT) 要求联邦贸易委员会 (FTC) 调查特斯拉宣传其 Autopilot 和 FSD 系统的方式,声称该汽车制造商夸大了其车辆的能力,这可能对驾车者和其他道路使用者构成威胁。
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图源:Amelia Holowaty Krales/The Verge

今年 6 月,美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)发布了一份报告,详细列举了配备先进辅助驾驶系统和自动驾驶技术的车辆的车祸。调查发现,特斯拉出现的与辅助驾驶技术相关的车祸最多,从 2021 年 7 月 20 日到 2022 年 5 月 21 日,共计 273 起,占了全部 392 起车祸的大多数。
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截止目前,特斯拉并未对 DMV 的投诉进行回应。

参考链接:
https://www.latimes.com/business/story/2022-08-05/dmv-false-advertising-tesla
https://www.theverge.com/2022/8/6/23294658/california-dmv-accuses-tesla-false-claims-autopilot-full-self-driving-autonomous-vehicles
产业特斯拉
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自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

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