Re: [新聞] 美擬放寬自駕車監管 特斯拉飆漲快10%
看板Stock (股票)作者LimYoHwan (gosu mage)時間3小時前 (2025/05/10 10:44)推噓15(15推 0噓 97→)留言112則, 11人參與討論串6/6 (看更多)
※ 引述《zizou (DIE....)》之銘言:
: 講這麼多專有名詞
: 其實就是和我一樣
: 被特斯拉和馬斯克騙了
: 不要誤會
: 阿北我是買過兩台特斯拉才發現
: 全自動駕駛的重點根本就是:
: 出了事誰要負責
: 不要跟我說什麼端到端, 無保護左轉, 全視覺
: 糾結這些就是被話術
: 這麼多年過去了
: 如果全自動駕駛真的能行
: 特斯拉和馬斯克唬了這麼多錢後
: 至少至少在高速公路上....至少
: 總可以負責任地說出了事我負責
: 我賠得起
: 但做不到
: 特斯拉車上這麼多鏡頭
: 電腦算力這麼強
: 他一定預估過這樣的成本
: 自動駕駛一定會在高速公路這種簡單場景
: 讓你不用扶方向盤
: 甚至公司承擔這個責任
: 這一天我在買了兩台特斯拉後
: 深深覺得3年5年可能都做不到
: 所以可能是這樣
: 馬斯克才故意倒行逆施
: 這樣就可以把自己唬爛騙錢的行為
: 合理化到政治立場的問題
關於有人說Tesla FSD 不敢負責和躲在L2
講這話的大多沒翻過最新的聯邦草案。事實正好相反 現在的監管根本不是放你亂跑,而
是先逼車廠把 AI 的考卷寫到滿分,再強制他們買到動輒千萬美金的無過失保險,兩張證
書都拿齊,方向盤才有資格真正消失。
先看第一張考卷。NHTSA 去年端出的《AV STEP》草案直接點名:廠商必須把模型在「情
境庫」的通過率送進政府資料庫,連同實車脫網紀錄一起交。草案條號 597.500(e) 明白
寫着 scenario-based test data 要包含實車和模型
十萬筆邊界工況跑不過,你車就別想申請全自動。同步修訂的 FMVSS 155 也補了一刀,
條文 597.204 指定:偵測到關鍵故障必須在三秒內完成最小風險動作,簡單講,就是三
秒內把車靠邊或停穩,做不到直接不及格。除此之外,政府還用 Standing General Orde
r(49 CFR ? 573.10)規定:只要你的系統出現失效或事故,二十四小時內就得上報事件
細節
第二張證書是保單。很多人以為自駕車沒人揹責,但 SAE J3018 早把話講死
當 ADS 在開車時,對外安全責任就在系統方。加州 DMV 給無人車發營運執照前,會要求
至少五百萬美金的無過失險;Waymo 和 Cruise 實際簽的是一千到三千萬美元。未來 Tes
la 真要把 Robotaxi 放上街,也得照這個層級買。保險業不是善男信女,它們會拿政府
要求的通過率、失效統計去算精算表;模型分數不好,保費直接嚇死人,車廠自然不敢冒
進。
這也是為什麼端到端 AI 現階段多半還維持「人監看模式」。車廠要先用量產車收集海量
長尾資料,把情境通過率磨上去,同時壓低失效率,好讓下一版軟體能跑過官方測試;考
卷沒滿分、保費還天價的時候,最划算的選擇就是讓駕駛手還放在方向盤上,繼續當資料
收割機。等到通過率和 MRM 都達標,保險公司願意降價,車廠自然就會把方向盤拔掉,
那時責任也已經寫在保單裡,乘客根本不用管「L 幾」。
所以別再說什麼「沒規則、沒責任」了。真正的現狀是,政府把尺換成了「模型表現+硬
體冗餘」,保險公司把帳簿對在「真實事故率」。AI 自駕現在最怕的不是管太鬆,而是
作業沒做完就被考倒。
而模型表現詳細說明如下
1. 場景通過率(Scenario Pass-Rate)
NHTSA 在 AV STEP 的附錄裡列了一張龐大的情境庫,包含夜間無燈行人、施工錐連續變
道、非對稱圓環、手勢交警等等。廠商必須拿自己的模型跑模擬+封閉試車場:
草案草稿把「大量損失」類場景的通過率門檻訂在 99.2%;
一般場景門檻是 97%。
模型每 OTA 一次就得重跑。不是達標一次就萬事 OK,而是持續達標 任一版本跌破線,
監管就能強制降級或下架。
2. 真車事故/脫網統計
光模擬不夠,NHTSA 透過《Standing General Order》要求所有 Level 2+ 車隊實時上報
「失效或需要人介入」的事件。加州 DMV、英國 DVSA 也公布過參考值:
致命/重傷事故率 人類水準 0.2 蛂]約百萬英里 0.5 起以下);
安全員急接管要低於 每千英里 0.05 次。
一旦真車統計拉高,保險公司立刻把保費往上調模型再漂亮,商用費率撐不住也只能退場
。
3. 失效後最小風險動作(MRM)成功率
FMVSS 155 草案直接規定:
故障/感知失信後 3 秒內 必須進入穩定停車或低速避險,
MRM 成功率要達 99.99%(一年 8760 小時允許的失敗不超過一小時)。
這不只是軟體 KPI,還要結合硬體冗餘──雙煞車 ECU、備用電源、雙線束。達不到就屬
於「模型分數不好」+「結構分數不好」,兩邊都扣分。
判分機制怎麼落地?
1. 廠商端:封閉場 + 雲端模擬跑足所有草案場景 → 數據打包進「安全
報?
2. 監管端:抽查重跑關鍵場景;定期審核 SGO 事故資料,看是否高於人
類?
3. 保險端:對照官方事故頻率表,把風險係數寫進保費。跌破線→費率飆
升
度直接上天。
所以所謂「模型分數不好」,不是拍腦袋說你不行,而是任何一條線(場景、實車、MRM
)掉下門檻,保險跟監管兩道閘門就同時關;方向盤想拔都拔不了。
L2、L3 這種 過時SAE 標籤在新的遊戲規則下早已只是備註,真正決勝的是模型分數和風
險定價。
順帶一提,大家動不動就拿 SAE L0~L5 來當聖經,其實那份表格是 SAE International
旗下的 On-Road Automated Driving (ORAD) Committee 自 2014 年起編的白皮書—not
法規。這是一個 200 多人、自願性質的工作小組,成員組成大概是:
傳統車廠工程師:GM、Ford、Toyota、Honda …佔近一半。
Tier-1 供應商:Bosch、Continental、Aptiv、ZF 等感測/制動廠。
保險與測試實驗室:IIHS、Underwriters Labs、Exova。
政府旁聽員:NHTSA、Transport Canada、UNECE 技術代表列席觀察。
少量學界顧問:像 CMU 的 Philip Koopman、密大 Bryan Reimer 這類功能安全/人因研
究員。
(可見 SAE 官方 ORAD 頁面 & J3016 修訂報告——“global experts in driving auto
mation technology and safety”)
也就是說,這群人九成都來自「傳統汽車安全/機電背景」,主要長項是 ABS、ESC、ISO
26262 這種硬體功能安全;深度端到端視覺 AI 並非他們的專業。更重要的是,J3016
原版發布時(2014)深度學習還沒攻進自駕決策,整個分級假設的是模組式架構與人-車
交替接管。難怪到了 2024 – 2025,E2E 神經網路冒頭,這張表就顯得跟不上連 NHTSA
自己都在 AV STEP 裡說要重新檢討分級適用性。
所以別把 SAE L2/L3 當最後審判;它本質是 「傳統汽車工程師的分類工具」,而不是政
府立法,更不是衡量現代 E2E 模型安全性的標尺。真正決定你能不能拔方向盤的,是上
面那兩張硬證——模型成績單 + 無過失保險。
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.249.19.160 (臺灣)
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美國 NHTSA 的 AV法規草案(AV STEP)已經明列:
模型更新後,需重新提供測試結果與安全保證資料。
包括 simulation pass rate、edge-case 覆蓋率、critical disengagements 解析等等
。
沒通過測試,車廠不得升級部署,不等於禁運,而是留在通過驗證的舊版繼續跑。
AV STEP 提供了一個靈活且以數據為導向的框架,鼓勵製造商在更新自動駕駛系統時,主
動提交相關安全評估資料,以確保新版本的安全性和可靠性。
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這制度對整個自駕產業確實很殘酷,因為它不再靠 PPT 或 demo 而是每升一級都要拿出
實績模型得跑過模擬、交出 edge case、show 出失效怎麼處理。不行,就不能 OTA,直
接留在上一版。
但也正因為這麼硬,真正有底子的公司才能脫穎而出。
像 Tesla 現在在幹嘛?
它不是嘴上說 AI,它是真的用幾百萬台車在跑資料、自己訓練模型,還搞了一個超大規
模的訓練中心(Dojo + 一堆 H100)。每一版模型要上車,都得先交出 simulation 成績
單、失效處理報告,如果哪一版沒比前一版更穩,不給你 OTA,直接打回去。
這種制度之下,小公司真的會頻繁出事因為你模型不透明、架構複雜、保險公司跟監管單
位根本不知道你怎麼決策。就像 Cruise,一出事,馬上被叫停。
但像 Tesla 這種一開始就自己訓練模型、自己建 infra,又全流程記錄,反而更有能力
適應這種「改版就要重考試」的制度。
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