據中工汽車網獲悉，8月8日，在成都市錦江區龍舟路附近的二環高架路上，一輛百萬級特斯拉Model S撞上高架路的分道石墩后起火，車輛車身嚴重變形，火勢瞬間蔓延。

現場目擊者稱，整個過程中未曾看到車上有人逃生，車內人員可能已經遇難。當消防人員趕到現場時，只剩下焦黑的車架。

一時之間，網絡上眾說紛紜。有網友分析，此次事故或許與自動駕駛有關，“自動駕駛主要是靠雷達識別物體+攝像頭識別標線輔助來完成對道路的判斷。出事那個路口，劃線絕對有問題，導致系統誤判了。”也有網友認為，是因為三元鋰電池沒有逃生時間。截至發稿，官方尚未公布事故原因，以及人員傷亡情況。

馬斯克的自動駕駛

目前，特斯拉提供兩種類型的自動駕駛技術：全自動駕駛（FSD）和AutoPilot。FSD針對城市交通和城市道路，在中國還沒有上市，不過有傳言說它很快就會到來。AutoPilot則是一種標準的ADAS系統，主要用于高速公路駕駛。

事實上，伴隨著特斯拉自動駕駛功能的問世，美國消費者對它的質疑不斷。

今年2月，在加州康特拉科斯塔縣，一輛2014款特斯拉Model S撞上加州消防部門的消防車，特斯拉司機當場死亡。

今年3月，在北卡羅萊納州，一輛2022款特斯拉Model Y撞到一名從小車上下來的17歲學生，造成后者重傷。

今年7月，因自動駕駛的虛假宣傳等問題，特斯拉再次遭到調查。美國加州總檢察長辦公室正在通過聯系其客戶和前員工，搜集有關Autopilot安全和虛假廣告投訴的信息。

自2016年以來，美國汽車安全監管機構已對涉嫌使用自動駕駛等系統的特斯拉進行了30多起特別事故調查，報告了22起造成司機或乘客死亡的事故。

盡管如此，馬斯克仍對自動駕駛十分看好，在前不久舉行的股東大會上，FSD再次成為大家討論的焦點。馬斯克表示，“特斯拉FSD Beta版用戶已累計行駛1.9億英里（約3.06億公里），FSD beta的發展非常迅速，未來其安全性將遠遠超過人類駕駛員，達到10倍的安全性水平。”

此外，馬斯克指出，“如果特斯拉實現了完全自動駕駛，車輛可以在很多用戶之間共享，車輛利用率將提升5倍，使用價值大幅提升，從而實現車隊資產的歷史性增值。”

拐點中的自動駕駛

回顧汽車產業發展歷史，汽車產業經歷了從機械時代到電子時代到如今向軟件時代邁進的發展歷程。毋庸置疑，自動駕駛已成為人類發明汽車以來的一大顛覆性創新。

2015年5月，被視作中國的“自動駕駛元年”。國務院發布《中國制造2025》，在文件中，發展智能網聯汽車正式被上升至國家戰略高度，自動駕駛被列為汽車產業未來轉型升級的重要方向之一。

自此之后，全球越來越多的整車廠、零部件廠商以及谷歌、蘋果、百度等科技公司開始投入智能化汽車的研發中來，自動駕駛技術正在快速搶占汽車市場。

然而，自動駕駛真的這么靠譜嗎？2022年，湖南岳陽的一位小鵬汽車車主鄧先生，在國道上開啟自動輔助駕駛行駛十幾公里后，突遇一輛側翻在道路上的汽車，沒有任何報警和減速，車子徑直撞了上去，發現異常后鄧先生緊急踩剎車，但汽車沒有任何反應。同時，根據車主提供行車記錄儀顯示，撞擊前加速度數值有上升現象。

2023年，有車主投稿稱，自己正常駕駛車輛前行，卻被一輛試圖變道的無人駕駛測試車撞到，后無人駕駛測試車“逃逸”離開現場。隨后，無人駕駛車的責任方百度聯系爆料媒體表示，“事故就是非常輕微的車輛輪胎處接觸，已經第一時間處理了，和司機也達成了一致，不存在逃逸相關的問題。”

現階段，不僅特斯拉在面臨自動駕駛安全性問題，整個市場上都在為此爭論不休。即便現在自動駕駛看起來遙遙無期，但沒有一個科技巨頭愿意放棄這項技術。夢想總是要有的，萬一哪天實現了呢。

最終化的自動駕駛

無人駕駛技術無論是面向C端還是B端，要實現規模化量產都需要解決“三大關鍵”的問題：

01技術關

功能安全、信息安全、人機交互安全是高階智駕規模化量產的三大安全要素。自動駕駛技術的核心是算法，而算法的研發往往需要經過長時間的試錯和不斷的迭代。其中，包括感知、決策、路徑規劃、控制等多個方面。在實際道路環境中，算法需要考慮諸如路況、天氣、人行道、建筑物等多個因素。

02成本關

無人駕駛依靠大算力的芯片、高精度的傳感器，以及大量的算法迭代，這些都需要很高的成本。一套L2+的智駕系統成本，傳感器、計算單元等硬件成本，加上整合地圖采集、算法、數據、標注等人工投入折合成的軟件成本，系統總成本約為36500元，這顯然在當前國內主流車型上是不能接受的。

03安全關

隨著智能網聯汽車先進功能越來越多，集成度、復雜性增加，安全問題開始凸顯，由功能安全引發的自動駕駛事故比例逐漸增多。涉及自動駕駛功能的交通事故多次發生，給智能汽車行業敲響了警鐘。車企如何界定安全邊界，并做好安全與體驗友好的平衡對行業來說依然是難題。

不可否認的是，當前，智能駕駛功能快速上車，L2級輔助駕駛技術已經成熟，市場對更高級別智能駕駛的需求正在逐步增大。