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特斯拉指责自动驾驶是虚假宣传。

近日，德国法院禁止特斯拉在其网站和其他广告中使用“Autopilot”或“全自动驾驶功能”等字眼。特斯拉CEO马斯克对此提出了异议。

在推文中，马斯克说：“特斯拉自动驾驶仪是以航空航天行业使用的术语命名的。AutoBahn(德国高速公路)怎么样？

德国负责监督不公平竞争的机构Wettbewerbszentrale向德国法院提交了此案，称特斯拉使用的这些术语或词语在高级驾驶辅助系统方面误导了公众。

特斯拉配备了Autopilot高级驾驶辅助系统，可以帮助车辆完成自适应巡航控制和车道转向。Autopilot最强大、最先进的版本被称为“全自动驾驶(简称FSD)”，它包括自动泊车功能，可以引导汽车从高速公路进入或退出匝道并改变车道的主动导航系统。该系统现在还可以识别交通灯并做出反应。

然而，特斯拉不是自动驾驶汽车，因为该系统需要一名人类驾驶员一直保持工作。

Wettbewerbszentrale还指出，特斯拉在其网站上的声明中暗示，自动驾驶将于今年年底在城市街道上运行。然而，这种暗示曲解了一些事实。——特斯拉自动驾驶的部分功能在德国不合法。

慕尼黑法院同意这一说法。

虽然马斯克目前并不认同这种说法，但不清楚他是否会要求特斯拉提起上诉。特斯拉尚未发表任何官方声明，也没有回应置评请求。

特斯拉自动驾驶“翻车的车”。

今年6月1日，据媒体报道，一辆特斯拉Model 3在台湾省高速公路上行驶时，撞上了一辆在高速公路上翻车的大货车。事发时车上只有一名司机。所幸没有造成人员伤亡。

根据路上的视频监控画面，事发时天气晴朗，司机视野良好。货车翻倒在地时，货车司机站在隔离带边上等待救援。当卡车司机看到汽车径直向卡车驶来而没有减速时，卡车司机试图向特斯拉司机挥手示意，但即便如此，特斯拉轿车也没有及时停下车，径直撞上了卡车。

事发后，当地媒体对事故原因进行了探究。据警方称，“司机表示，他在车辆行驶过程中开启了自动驾驶辅助功能，并将速度固定在110 km/h，他在行驶过程中有点走神，没有将全部注意力集中在车辆和道路上。”

事实上，这已经不是特斯拉第一次在自动驾驶问题上“栽跟头”了。

早在2016年，特斯拉就发生了两起自动驾驶的致命事故，让特斯拉陷入了自动驾驶的安全性长期得不到保障的质疑。据《纽约时报》报道，2016年1月20日，央视报道的一名驾驶特斯拉S的司机在中国邯郸发生事故身亡。车内行车记录仪显示，该车在左侧车道以高速行驶时撞上了一辆扫路车，特斯拉当时处于自动驾驶状态。

不久之后，2016年5月，特斯拉在美国佛罗里达州再次发生车祸。在这起事故中，自动驾驶仪的雷达和摄像头无法识别明亮天空背景下的白色面包车，也没有迹象表明司机或自动驾驶仪在与一辆拖拉机拖车相撞前采取了制动措施。

在台湾省高速公路的事故中，特斯拉的事故车Model 3声称可以支持l 3级自动驾驶，这就要求驾驶员做好随时接管汽车的准备。在特斯拉的官网上，也注明其Auto Pilot是辅助驾驶功能，车主的手不能离开方向盘，注意力需要集中在驾驶上。

此前，AI Frontline就自动驾驶/巡航控制失控的可能原因采访了自动驾驶技术专家。他说：

对于自动巡航系统，最简单的巡航需要感知车速，控制汽车发动机的油门和喷油，形成负反馈回路。如果车速传感器、油门控制、燃油喷射和发动机控制器出现问题，可能会导致失控。但是汽车并不是一个简单的负反馈机制，有很多工程设计都是在系统失效的时候让系统回到安全状态，所谓的故障安全设计。因此，并不是任何一个部件出现故障都会使巡航失控。即使巡航出了问题，任何加油、刹车或手动操作都可以退出巡航状态。所以巡航失控的可能性很小。

自动驾驶涉及的方面太多，巡航涉及的控制只是车速的变化。自动驾驶对车辆的控制包括车速、转向、制动等。传感器至少包括激光雷达、摄像头和卫星定位系统，如北斗和GPS，以及惯性加速度传感器、三维陀螺仪和其他用于乘客舒适性和车身稳定性的传感器。中间的处理单元更复杂，涉及计算机视觉、实时操作系统、高清地图、精准定位等诸多方面。众所周知，没有足够容错设计的复杂系统更容易出现故障。例如，西雅图华盛顿大学的Yoshi教授创造了一种可以欺骗自动驾驶的方法。只需几张便利贴，自动驾驶的计算机视觉系统就可以将停车标志误认为限速标志，从而引发事故。从计算机安全的角度来说，传感器越多，计算机越容易被传感器的输入欺骗，导致失控。所以各种视觉欺骗，激光照射，传感器数据的变化都有可能导致自动驾驶失控。

马斯克：特斯拉预计今年年底实现L5自动驾驶。

在刚刚结束的世界人工智能大会上，马斯克也表达了对未来L5级自动驾驶的极大信心，相信很快就会实现。

特斯拉已经非常接近L5级别的自动驾驶了，我有信心今年能完成L5级别自动驾驶的基本功能。我认为目前实现L5级别的自动驾驶并不存在底层层面的根本性挑战，但有很多细节。我们的挑战是解决所有这些小问题，然后整合系统，不断解决长尾问题。你会发现大部分情况你都能应付，但也会时不时出现一些奇怪的情况。你必须有一个系统来训练和解决这些奇怪的情况。所以，你需要有逼真的场景。没有什么比现实更复杂，任何模拟的东西都是现实世界复杂性的子集。目前，我们正在专注于L5自动驾驶的细节，我们非常有信心可以实现这一点。我们可以利用特斯拉现在的硬件，只需要改进软件就可以实现L5级别的自动驾驶。

现在看来，L3级别的自动驾驶还没有得到大家的信任，L5级别的驾驶时间会比较慢。

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