IT之家 6 月 17 日消息，二十多年來(lái)，駕駛員一直依靠各類(lèi)手機(jī)應(yīng)用獲取精準(zhǔn)可靠的路線(xiàn)指引。這套系統(tǒng)已為數(shù)百萬(wàn)車(chē)主保駕護(hù)航，讓他們安心穿梭于陌生城市、高速公路與鄉(xiāng)間小路，實(shí)際使用效果十分出色。無(wú)論是實(shí)時(shí)路況、道路施工繞行方案，還是錯(cuò)綜復(fù)雜的路口，都能從容處理。
然而據(jù) Teslarati 報(bào)道，宣稱(chēng)要打造顛覆性 FSD 系統(tǒng)的特斯拉，卻始終在這項(xiàng)基礎(chǔ)功能上苦苦掙扎。本周，監(jiān)督版 FSD v14.3.4 開(kāi)始向車(chē)輛推送更新，但導(dǎo)航依舊是其最致命的短板，拖累了整套輔助駕駛方案的整體體驗(yàn)。
IT之家注意到，特斯拉 FSD 在不少駕駛操作上表現(xiàn)亮眼：平順的加速、路況理想時(shí)流暢的變道，以及能靈活避讓視野內(nèi)障礙物。但在精準(zhǔn)遵循行駛路線(xiàn)方面，這套系統(tǒng)就頻頻出錯(cuò)。
不少車(chē)主反饋，系統(tǒng)會(huì)指引車(chē)輛拐錯(cuò)彎、錯(cuò)過(guò)高速出口、舍高速走小路給出低效路線(xiàn)、誤報(bào)限速，甚至把車(chē)導(dǎo)向建筑物的后門(mén)。因?qū)Ш絾?wèn)題需要人工接管車(chē)輛的次數(shù)，往往比基礎(chǔ)駕駛操作還要多。特斯拉已開(kāi)始專(zhuān)門(mén)針對(duì)這些錯(cuò)誤對(duì)車(chē)主開(kāi)展調(diào)研，在多年的投訴后承認(rèn)了這一問(wèn)題。
導(dǎo)航出錯(cuò)帶來(lái)的問(wèn)題，絕不只是系統(tǒng)選了一條未必能節(jié)省幾分鐘的備選路線(xiàn)那么簡(jiǎn)單，有些離譜規(guī)劃實(shí)在讓人難以理解。
這類(lèi)失誤不只是讓人煩心，還會(huì)引發(fā)一連串連鎖問(wèn)題。不合理的路線(xiàn)規(guī)劃會(huì)擾亂人工智能的決策邏輯，導(dǎo)致車(chē)輛行駛遲疑、頻繁觸發(fā)人工接管，甚至出現(xiàn)危險(xiǎn)操作，比如嘗試根本無(wú)法完成的掉頭、無(wú)視高速分流匝道。一套本應(yīng)只需極少人工干預(yù)的輔助駕駛系統(tǒng)，不靠譜的導(dǎo)航會(huì)徹底消磨用戶(hù)的信任感。
這不禁讓人疑惑：特斯拉在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域取得了諸多突破，為何會(huì)在早已成熟普及的導(dǎo)航技術(shù)上屢屢碰壁？
一、多源數(shù)據(jù)拼接存在缺陷
首先，特斯拉導(dǎo)航的數(shù)據(jù)來(lái)源繁雜且兼容性差，只是將谷歌地圖、TomTom、OpenStreetMap、Valhalla 以及自家車(chē)隊(duì)采集的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單拼接整合，并未采用一套統(tǒng)一權(quán)威的地圖數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)不同數(shù)據(jù)源在車(chē)道走向、道路通行狀態(tài)、轉(zhuǎn)彎指引等信息上出現(xiàn)沖突時(shí)，系統(tǒng)就會(huì)猶豫不決，甚至做出錯(cuò)誤判斷。
傳統(tǒng)導(dǎo)航服務(wù)商擁有集中管理、定期核驗(yàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)，配有專(zhuān)業(yè)人員維護(hù)更新，信息修正速度快。特斯拉眾包采集數(shù)據(jù)的混合模式雖有創(chuàng)新，但極易產(chǎn)生數(shù)據(jù)矛盾，僅靠純視覺(jué)或端到端人工智能算法，很難實(shí)時(shí)調(diào)和這些數(shù)據(jù)沖突。
二、難以從人工干預(yù)中持續(xù)自主學(xué)習(xí)
FSD 很難基于駕駛員的手動(dòng)修正形成長(zhǎng)效記憶。
市面上普通導(dǎo)航軟件能快速適應(yīng)用戶(hù)反復(fù)修正的路線(xiàn)、記住個(gè)人偏好（比如避開(kāi)特定路段、留存常用繞行路線(xiàn)），但特斯拉 FSD 即便在同一段行程、相似路況下，多次手動(dòng)糾正路線(xiàn)后，路線(xiàn)規(guī)劃邏輯也不會(huì)出現(xiàn)實(shí)質(zhì)性?xún)?yōu)化。
根源在于其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)優(yōu)先側(cè)重實(shí)時(shí)環(huán)境感知與車(chē)輛操控，而非長(zhǎng)期路線(xiàn)記憶和個(gè)性化適配。對(duì)比 Waze、谷歌地圖靈活自適應(yīng)的規(guī)劃邏輯，特斯拉導(dǎo)航顯得死板、路線(xiàn)規(guī)劃十分“固執(zhí)”。
三、路線(xiàn)推理、規(guī)?；m配與人路感邏輯不足
第三，想要實(shí)現(xiàn)無(wú)人自動(dòng)駕駛、網(wǎng)約車(chē)自動(dòng)駕駛的落地，導(dǎo)航規(guī)模化不僅要保證精準(zhǔn)，還得具備適配性、擁有和人類(lèi)駕駛員一樣的路況推理能力。當(dāng)前版本 FSD 往往只會(huì)給出單一固定路線(xiàn)，無(wú)視駕駛員偏好，也忽略分時(shí)段車(chē)流差異這類(lèi)現(xiàn)實(shí)路況細(xì)節(jié)，無(wú)法達(dá)到傳統(tǒng)導(dǎo)航軟件多年打磨出的貼合場(chǎng)景、貼合駕駛直覺(jué)的規(guī)劃水準(zhǔn)。
優(yōu)化導(dǎo)航功能至關(guān)重要，原因有三：
從實(shí)際使用層面看，導(dǎo)航是自動(dòng)駕駛的根基。沒(méi)有可靠路線(xiàn)規(guī)劃，車(chē)輛無(wú)法穩(wěn)定抵達(dá)目的地，F(xiàn)SD 也就無(wú)法用于自動(dòng)駕駛網(wǎng)約車(chē)、解放雙手的日常通勤。
從安全層面看，錯(cuò)亂的路線(xiàn)方案會(huì)讓車(chē)輛在并道、路口行駛時(shí)遲疑，大幅提升事故風(fēng)險(xiǎn)。
從商業(yè)層面看，特斯拉的企業(yè)估值與未來(lái)發(fā)展全系于完全自動(dòng)駕駛無(wú)人化落地；持續(xù)存在的導(dǎo)航故障會(huì)延緩監(jiān)管審批進(jìn)度，不斷消耗消費(fèi)者信任。不少車(chē)主高價(jià)購(gòu)入 FSD 功能，這類(lèi)故障等同于企業(yè)未能兌現(xiàn)宣傳承諾。雖說(shuō)單純的導(dǎo)航問(wèn)題大概率不會(huì)讓大量客戶(hù)流失，但頻繁需要人工介入，難免讓車(chē)主心生不滿(mǎn)。
Teslarati 稱(chēng)，特斯拉在電動(dòng)車(chē)、電池技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)造了諸多行業(yè)奇跡。佳明早在 21 世紀(jì)初就打磨成熟的逐向?qū)Ш郊夹g(shù)，特斯拉本不該攻克得如此艱難。只要著力優(yōu)化多源數(shù)據(jù)融合機(jī)制、縮短人工修正數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)周期、迭代更貼合人類(lèi)直覺(jué)的路線(xiàn)算法，特斯拉就能補(bǔ)齊這塊短板。
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