一场来自特斯拉车顶的数据争端

雷科技2021-04-29
特斯拉口水战中的数据争端

编者按:本文来自微信公众号“锋出行”(ID:fengchuxing2021),作者:小猿曰车,36氪经授权发布。

截止到4月28日,为期10天的第十九届上海国际车展正式圆满落幕。有意思的是,在本届上海车展中热度最高的话题并不是车展上的豪车美女,而是在车展第一天就已经发生的特斯拉女车主车顶维权事件。这件事在经历了多重反转之后,到车展结束的今天仍然还在持续发酵。

特斯拉女车主上海车展车顶维权已经经过了10天的多重反转、发酵,相信不少吃瓜群众都已经理清楚了这件事的关键点到底在哪里。在小雷看来,如果特斯拉能够放下它傲慢的态度,双方能够保持理性,其实想要解决这件事情没有那么难。

既然事故已成事实,那么特斯拉只需要在第一时间提供出让人信服的行车数据,就可以通过一种相对斯文的方式把事情说清楚;而特斯拉和女车主显然都没有理性的处理这件事情。

特斯拉与女车主之所以能够剪不断理还乱地相互扯皮,虽然和它一贯傲慢的处事态度不无关系,但是特斯拉既当裁判又当选手的双重身份才是这个事件的关键所在。特斯拉既是事件中的涉事方,又是数据的提供方,这样的身份让它难以通过数据自证清白。当然,它到底清不清白又是另一回事了。

决定事件走向的2.7秒

特斯拉当前提供的数据已经得到了众多专业人士的解读,不过他们说法却是众说纷纭。在小雷看来,特斯拉并没有数据造假的动机,因为数据造假对于任何一家企业来说都不是小事。

要知道,数据造假和车展维权事件上的扯皮的性质是完全不一样的。2015年曝光的“排放门”事件仅仅是在排放数据上造假,就让大众这样的巨头丢了半条命,更不要说特斯拉直指消费者生命安全的数据了。如果特斯拉真的为了这点“小事”玩数据造假,那么它就是给自己挖了一个深不见底的坑。

通过特斯拉公布的数据显示,车主在事故发生前的最后一次踩刹车的行为用时长达4.5秒。为什么小雷要用“长达”这个词来描述这转瞬即逝的4.5秒呢?因为普通的家用轿车通常情况下能够在4秒左右完成100~0km/h的刹停动作,而特斯拉公布的4.5秒仅仅是从118.5km/h到事故发生时48.5km/h的制动时间。以特斯拉Model 3正常的刹车性能来看,4.5秒的制动时间已经是相当漫长了。

在事故发生前的整个制动过程中一共发生了3个制动阶段,其中前2.7秒最大制动主缸的压力仅为45.9bar,这个数据意味着驾驶员在制动时对制动主缸施加的力度是不够的。之后驾驶员加大了踩刹车的力度,制动主缸压力也随之增加。最后触发前碰撞预警以及主动刹车系统,在ABS防抱死系统作用后的1.8秒发生了碰撞事故。

值得一提的是,如果前2.7秒的时间没有被浪费,即便当时的时速真的达到了118km/h,理论上也是可以被刹停的。由此可见,导致事故发生的关键时间点正是这被浪费的2.7秒,也是整个维权事件最大的争议点。

按照特斯拉方面的说法,事故之所以会发生主要是因为驾驶员在这2.7秒的时间内施加的力度不够;但是驾驶员则表示他在踩第二脚刹车时感觉刹车踏板很硬,踩下去没反应。当然,对于这2.7秒内到底发生了什么却只有特斯拉和驾驶员才知道,对于围观群众而言目前还只是个未解之谜。

特斯拉用户都是“马路杀手”?

其实女车主所说的“特斯拉刹车失灵”无论是在国内,还是在国外都早有先例,而特斯拉对于这些案例均否认了自己的车辆存在问题。有意思的是,根据美国公路交通安全管理局对246例特斯拉失控加速事件做出的调查显示,246个案例全部都是因为驾驶员踩错刹车踏板造成的。言外之意是不是意味着特斯拉之所以会交通事故频发,都是因为特斯拉车主尤其擅长“油门当刹车”呢?

在小雷看来,美国的这246位特斯拉车主显然不能为“马路杀手”代言,而众多案例都指向了特斯拉,这也就意味着特斯拉确实存在着自己的问题。假定这次事故确实是特斯拉出现了刹车失灵的故障,那么它就应该在第一时间诚恳的和用户道歉,并且做出相应的赔偿。

即便真的是用户这边的责任,特斯拉应该在第一时间做出正确的处理,而不是搞出各种徒增笑柄,并且漏洞百出的骚操作。对于如何面对认可它的用户,傲慢的特斯拉还有很长的一段路要走。

总结

说到底,本次事件的症结其实并不在于交通事故本身,因为真正让特斯拉女车主走上特斯拉车顶的根本原因是数据上的不对称,而本次事件在数据上引发的争端却只是智能汽车发展道路上九九八十一难中的其中一难。

在智能汽车时代,数据是给事故定性的主要依据,而数据的对称性、准确性、保密性以及能否作为证据的透明性是目前自动驾驶在道德评判上的最大难题。

在任何情况下,数据都应该确保准确,要不然数据就失去了它该有的意义。如果数据无法透明化,那么在自动驾驶无法保证安全的情况下则无法判定事故发生后的责任。如果数据透明化则侵犯了消费者的隐私。如果要保证数据的对称性,避免再次出现特斯拉这种既当裁判又涉事其中的情况,那么这么庞大且跟消费者息息相关的数据又该交给谁来管理呢?

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