8月10日，一輛小鵬P7發生事故，致一人死亡和兩車損壞。駕駛員稱車在撞擊前沒有發出任何警告。對此，小鵬回復：會全力配合相關部門進行事故調查。根據視頻顯示，在寧波某高架橋路段，一輛拋錨的故障車停在最左側車道，車主疑似正在後備箱處理著什麼，然後一輛小鵬P7快速駛來，在沒有減速的情況下徑直裝上故障車。
站在車尾的人直接被拋向空中然後重重落下，場面相信每個網友看完都會覺得不寒而栗。
很多新能源車主，對輔助駕駛非常信任，但是你真的知道它不能識別哪些障礙物嗎？其實可以先給結論，不管有多現金的算法和配置，還是那句話不要完全放手過度依賴，否則....
有博主也是進行很詳細的總結，簡單來說，現在很多車型的AEB主要靠毫米波雷達+攝像頭來判斷，不過毫米波雷達對金屬比較敏感，高速or高架上，金屬的龍門架、路牌、過街天橋、以及道邊欄桿，都會對毫米波造成很大的幹擾，所以算法跟不上，就會很酸爽。
攝像頭的感知現在普遍是在用神經網絡的深度機器學習。用大量的圖像信息喂給AI，教AI識別這些都是什麼，但是如果你車速太快，它是反應不過來的，還有就是，它得能識別前面是個什麼東西。比如行走的人，可能就學的很多很快，但比如上次tesla那個事故：全白又靜止的集裝箱，攝像頭可能會以為是反光。
再或者之前有事故前面是消防車尾部：這個有點復雜也超過AI的理解范圍。但是，路上情況千千萬，你肯定不能要求行人都走隊列的標準姿勢，
比如在小鵬這個事故裡，被撞的男人正在彎腰撿地上的三角牌，這可能被攝像頭漏識別。也可能是後車速度太快。這裡真的需要大量的實際道路的數據，來彌補corner case。
也知道上述方案的缺陷，激光雷達開始火，其可以提供三維點雲，是帶距離、位置、高度、速度的豐富信息，成本下降到量產可以接受的范圍，對輔助駕駛安全性的提高，在硬件部分是有必要的且革命性的。
不過技術就是技術，不管多先進還是要自己打起精神，做最後一道防線，最後高速上也請盡量不要肉身行走，真的太危險！