“特斯拉還沒有生產出任何接近全自動駕駛汽車的產品。”美國車主佈裡格斯·馬茨科日前將特斯拉告上法庭，他認為特斯拉誤導性的誇大自動輔助駕駛（Autopilot）和完全自動駕駛（FullSelfDriving，簡稱FSD）能力。
馬茨科花費5000美元升級增強版Autopilot功能，但他的2018款Model X在實際駕駛中問題不斷，實際就像是“未經培訓的測試工程師”。
馬茨科在向舊金山聯邦法院提起的訴訟中指出，特斯拉CEO馬斯克在宣傳時錯誤描述Autopilot的技術，並一次又一次的作出無法兌現的承諾，讓消費者相信特斯拉擁有更強的自動駕駛技術。
其實，關於特斯拉涉嫌虛假宣傳的訴訟並不少。就在上個月，Model 3車主托萊多也在加州法院起訴特斯拉，表示自己駕駛的特斯拉會在根本不存在的障礙物的情況下突然剎車（“幽靈剎車”），並稱這是“可怕的噩夢”。
美國國傢公路交通安全管理局（NHTSA）訴訟截圖
托萊多同樣認為特斯拉明知道Autopilot可能存在功能缺陷，但還是推向市場，宣稱具備自動駕駛的能力是不負責任的表現。
不隻是普通消費者，美國政府機構的忍耐也接近極限。加州機動車輛管理局（DMV）和美國國傢公路交通安全管理局（NHTSA）分別將特斯拉告上法庭，表示特斯拉存在虛假宣傳。加州參議院也已通過法案，禁止在智能駕駛的廣告裡包含“自動駕駛”等詞匯。
值得註意的是，官司纏身的特斯拉並未做出回應，而是在9月5日將FSD的售價從1.2萬美元上調至1.5萬美元，這是年內第二次漲價。FSD的售價也從2500美元上漲至1.5萬美元，7年時間價格翻6倍。
回到問題本身，特斯拉為何幽靈剎車頻發，FSD和Autopilot是否存在虛假宣傳？數次跳票的自動駕駛汽車，馬斯克年底推出的承諾是否又是一張空頭支票？
7成事故和特斯拉有關
特斯拉Autopilot和FSD宣傳和實際使用不符，消費者和政府機構坐不住。
如果考慮到特斯拉自動駕駛軟件訂閱數量的高速增長，意味類似馬茨科和托萊多的案例涉及更多消費者。根據特斯拉早前公佈的數據顯示，2020年特斯拉FSD軟件在Model S/X車型的選裝率超過60%，在Model Y車型的選裝率超過40%，2021年，自動駕駛軟件訂購及其他業務實現營收38.02億美元，同比增加65%，占總營收的7.06%。
《華盛頓郵報》今年2月的報道稱，在過去的9個月中，關於特斯拉“幽靈剎車”累計投訴已達354起，特別是近三個月，相關投訴量迅速增長，已達到107起。
投訴內容顯示，用戶在開啟特斯拉的自動駕駛輔助系統時，車輛高速行駛途中，在沒有任何警告的情況下突然剎車。
NHTSA認為，這種行駛途中的不必要的剎車，極大提升車輛發生事故的潛在可能性。
根據NHTSA公佈的數據顯示，在涉及駕駛輔助技術的事故中，有約7成涉及特斯拉的產品。其中，特斯拉造成嚴重傷害的事故占60%，致死事故占比達到85%。
NHTSA要求對特斯拉展開新一輪的安全性調查。
而DMV今年7月向法院提起訴訟，指控特斯拉對自動駕駛技術的能力進行虛假宣傳，“在宣傳車輛配備或可能配備高級駕駛輔助系統（ADAS）功能時，特斯拉傳播不真實或誤導性的聲明，而且沒有事實依據。”
特斯拉在其網站上的營銷文案中稱，特斯拉駕駛輔助技術能夠“在不需要駕駛席上的人采取行動的情況下”行駛。DMV認為，盡管特斯拉聲明輔助駕駛“需要駕駛員的積極監督”，但這些廣告宣傳依然具有誤導性，誇大自動駕駛和全自動駕駛技術的功能。
幽靈剎車未解決的前提下，特斯拉仍存在虛假宣傳的嫌疑。
頻繁在政府監管紅線徘徊的特斯拉最終被套上枷鎖。9月2日，美國加州參議院通過一項新法案，禁止特斯拉在智能駕駛的廣告裡包含“自動駕駛”等詞匯。
為何幽靈剎車頻發？
幽靈剎車的根源是純視覺感知系統的缺陷。
特斯拉前AI項目負責人安德烈·卡帕西曾公開描述過“幽靈剎車”的典型案例，並稱這是“臭名昭著”的。當車輛即將駛入橋下的時候，毫米波雷達已經檢測到“橋”這個靜態物體的存在，但是因為沒有足夠的分辨率，毫米波雷達分不清楚這個物體是橋梁還是汽車。
這時，需要視覺感知（攝像頭）介入，告訴車輛系統這個靜態的物體到底是什麼。但是，由於感知系統關聯毫米波雷達，攝像頭在對前方物體各項參數的測量中都沒有發揮足夠的精度。如果此時前方恰好有一輛緩慢減速的汽車（但不足以造成剎車），系統就會將視覺系統報告的“減速車輛”和雷達報告的“靜態物體”相關聯，從而造成幽靈剎車。
卡帕西談神經網絡以及幽靈剎車
簡單來說，卡帕西認為，特斯拉幽靈剎車的源頭是毫米波雷達和攝像頭對物體識別產生沖突，導致系統發出錯誤指令。
對此，特斯拉將“鍋”甩給毫米波雷達。今年5月，特斯拉在發佈FSD Beta v9版本時，同步取消北美地區全系產品搭載的毫米波雷達，轉向純視覺路線，使用“Tesla Vision”視覺系統，通過不同位置佈局的攝像頭實現三維圖像感知。
事與願違，特斯拉切換純視覺路線後，幽靈剎車的現象不減反增。根據部分車主描述，可能隻是路上飄過的塑料袋或者前車行駛中的陰影，自己駕駛車輛都會幽靈剎車。
上述現象表明攝像頭使用場景存在限制。和人眼類似，攝像頭受天氣、強弱光影響較大，但在智能化程度上遠不及人眼。據峰瑞資本合夥人楊永成介紹，車載自動駕駛攝像頭基本都是固定焦距、固定FOV、固定光圈、固定位置安裝的，完全不具備人眼的自動化和靈活性。
楊永成表示，車頭前方就配有遠、中、近距離的視覺成像模式，除成本方面考量，要實現人眼通用化設計，必然使用大量電機、機械運動、控制部件。而汽車使用場景復雜，包括高低溫、震動、運動等，要求攝像頭無故障運行時間長。
這也是為何車輛在感知系統中，會在主傳感器攝像頭之後加上輔助系統毫米波雷達。毫米波本質上是電磁波，可直接測距和測速，其主流頻段集中在24GHz（用於15-30米中短距離感知）和77GHz（用於100-200米長距離感知）。
不過，特斯拉如今的自斷雙臂的做法，在純視覺感知算法未迭代到理想狀態下，顯然有些倉促。就像特斯拉2016年和Mobileye的分手，在很長一段時間內，特斯拉Autopilot和ADAS飽受詬病，迭代後的體驗不升反降。
幽靈剎車何時能解決?
一向樂觀的馬斯克在面對幽靈剎車問題時，也變得謹慎起來。
日前，馬斯克在推特上表示，FSD最新測試版本已推出，但用戶應該對該系統更謹慎。
根據特斯拉FSD Beta 10.9更新日志，特斯拉“通過改進對能見度盡頭的物體的速度估計，減少交叉物體的錯誤減速”，“通過更好地建模合並點和位於可見性邊緣的重影對象，改進合並控制的平滑度”。
至於何時能解決幽靈剎車的問題，甚至馬斯克本人也不能確定。
關於FSD的迭代，馬斯克表示，他在《總體規劃第二部分》已提到，特斯拉大概需要60億英裡的自主裡程，才能使自動駕駛系統獲得全球監管機構的批準。
截止今年二季度，特斯拉FSD測試版車隊有效行駛裡程為3500萬英裡。簡單換算，已完成馬斯克目標值的0.58%。
馬斯克的邏輯通過大量邊際案例，通過特斯拉深度神經網絡實現機器學習。通過神經網絡對原始圖像進行處理，將目標物體的邊界“摳”出來，最後對數據進行比對和糾正，完成機器的圖像的識別。這個過程就像教小朋友識圖，告訴機器該物體是人、車還是路牌等信息（專業術語為監督學習，Supervised Learning）。
同時，為加速機器的“文化水平”，特斯拉還推出“影子模式”，讓車輛的自動駕駛系統出於開啟狀態，傳感器探測車輛行駛道路周圍的數據。駕駛操作仍由人來完成，機器不參與駕駛。但在人的駕駛過程中，機器會學習人的駕駛操作，從而達到對自動駕駛系統的優化。
邊際案例基於大量道路數據抓取，其實，其實，道路上行駛的每一輛特斯拉都可以看作是其測試車輛，車輛配有的攝像頭不斷抓取道路信息，再回傳至中心服務器。
不過，特斯拉現階段面臨更嚴重的一個問題——中國對特斯拉使用場景的限制。出於數據安全性考量，不少事業單位和特殊路段已明令禁止特斯拉的駛入和通過，意味著特斯拉在面對中國特有場景（匝道、城市外賣車、快遞三輪車）時，能否有效識別需打個問號。