馬斯克最近很忙，火箭剛剛昇天的喜悅之情還未褪去，這邊，特斯拉汽車卻翻車了。
事件回溯
6月1日，據媒體報道，一輛特斯拉Model 3行駛在臺灣高速公路上時，直接撞向一輛翻倒在公路上的大卡車。事發時車輛中只有司機一人，所幸沒有造成人員傷亡。
根據道路上的視頻監控畫面顯示，事發時天氣晴朗，司機視野良好。在卡車翻倒在地時卡車司機站在一旁的隔離帶上等待救援，當卡車司機看到特拉了汽車直奔卡車衝過來沒有絲毫減速時，卡車司機還試圖向特斯拉駕駛員揮手致意，但即便如此，特斯拉轎車也沒有及時剎住車，直直撞向了卡車。
事發後，當地媒體對事故發生的原因進行了探究，據警方介紹：“司機表示自己在車輛行駛時開啓了自動駕駛輔助功能，將車速固定在了110公里/小時，行駛途中自己有些分神，沒有將全部注意力集中在車輛和道路上。”
又是自動駕駛惹的禍？
特斯拉的事故車Model 3目前能支持L3級別的自動駕駛，L3級別的自動駕駛要求駕駛員隨時做好接管汽車的準備。在特斯拉的官網上，同樣註明了其Auto Pilot屬於輔助駕駛功能，車主的手不能脫離方向盤，且注意力需要集中在駕駛上。
如果分析技術層面的原因，從事發視頻可以看到，在距離故障車很遠一段距離內沒有任何遮擋物，但特斯拉事故車依舊沒有對故障車做出任何反應，速度絲毫沒有減慢。很明顯，特斯拉的Auto Pilot系統沒有識別出倒在前方路面上的卡車，可能是因爲傳感器的識別不到位，沒有判斷出前方是障礙車，也可能是因爲系統融合欠佳，導致未根據傳感器的反饋做出正確決策。
此前，AI前線針對自動駕駛/定速巡航可能的失控原因對自動駕駛技術專家進行了採訪，他表示：
對於自動巡航系統，最簡單的巡航需要感知車速，並且控制汽車發動機風門、噴油，形成負反饋循環。如果車速傳感器，風門控制，油噴還有引擎控制器出問題，都有可能造成失控。但是汽車並不是簡單的負反饋機制，還有很多工程上的設計讓系統失效的時候，回到一個安全狀態，所謂的 fail-safe 設計。所以並不是隨便一個部件故障就會讓巡航失控的，即使巡航出了問題，任何加油，剎車或者手動操作都可以退出巡航狀態。所以巡航失控的可能性是非常小的。
自動駕駛涉及的方面太多了，巡航涉及的控制只是車速的變化，自動駕駛對車的控制包含了車速、轉向、剎車等，傳感器至少有激光雷達 Lidar、攝像頭和衛星定位系統，如北斗和 GPS，爲了乘客舒適度和車身穩定，還有慣性加速度傳感器、三維陀螺儀等傳感器。而中間的處理單元就更加複雜了，涉及計算機視覺，實時操作系統，高清晰地圖，精準定位等多個方面。我們都知道，一個沒有足夠容錯設計的複雜系統更加容易出故障。比如西雅圖華盛頓大學的 Yoshi 教授就創造了一種可以欺騙自動駕駛的方法，只用幾個即時貼，就可以讓自動駕駛的計算機視覺系統，誤以爲一個停車標誌是一個限速牌，從而造成事故。而從計算機安全的角度來說，傳感器越多，計算機越容易被傳感器的輸入欺騙，造成失控。所以各種視覺欺騙、激光照射、對傳感器數據的改變，都可能造成自動駕駛的失控。
自動駕駛安全問題頻出，應該如何應對？
對於行人和乘客來說，自動駕駛最重要的就是安全性。當計算機技術進入以自動駕駛汽車，聯網醫療設備等爲代表的物聯網時代，也標誌了計算機開始在真實世界替人類做出很多至關重要的決策。這個時候，除了以前的編程模式，必須在系統中引入攻擊者模型。換句話說，就是要讓系統擁有抵抗黑客攻擊的能力。
技術專家曾分析說：自動駕駛除了要考慮到車在正常情況下的加速減速制動導航，也得考慮到各種複雜的情況，比如道路障礙：行人、動物、其他車輛、特殊路況如冰雪、路牌缺失等等。容易解決的技術問題是那些我們知道的，不容易解決的技術問題是那些我們未知的，最困難的問題，是那些我們不知道我們不知道的，比如說攻擊者會對汽車和車載計算機網絡進行什麼樣的攻擊？
據瞭解，目前全球各大車廠都在考慮這些問題，並且在車輛的設計中引入更好的安全機制。計算機安全領域的專家們也加入了這些工作組，在保衛車主和行人的安全。
結語
事實上，這不是特斯拉第一次在自動駕駛問題上“栽跟頭”。
早在2016 年，特斯拉的兩起自動駕駛致死事故，讓特斯拉很長一段時間陷入在自動駕駛安全性無法保障的質疑中。據《紐約時報》報道，2016 年 1 月 20 日，在中國邯鄲一高速路段，一輛駕駛特斯拉 S 的司機在事故中喪生，中央電視臺對此事進行了報道。車中的行車記錄儀顯示，該車以左車道以公路行駛速度行駛時撞上一輛道路清掃車，當時特斯拉處於自動駕駛狀態。
此後不久，2016 年 5 月，特斯拉在美國佛羅里達又發生一起車禍事故。在此事故中，自動駕駛儀的雷達和攝像頭無法識別出明亮天空背景下的白色貨車，也沒有跡象表明司機或自動駕駛儀在與一輛牽引式掛車相撞前採取制動措施。
目前的L3級別的自動駕駛雖然聲明瞭需要人爲控制，但還是有很多人在駕駛中不集中注意力，這是一場對人性的考驗，除非我們所期盼的“完全自動駕駛”時代到來，否則人依舊是駕駛中的最主要決定者。