围绕马斯克和周鸿祎的一(3)

2016年1月，一辆特斯拉高速撞上了在道路内侧停靠的道路清扫车，车主当场身亡。事故前，车主正是开启了辅助驾驶系统。根据现场调查，特斯拉根本没有刹车痕迹，而是以80-100迈的速度直接装上清扫车。这说明了一个可怕的事实：辅助驾驶系统根本没有识别出前方有障碍物。

【事故特斯拉行车记录议记下的最后画面，清扫车横跨在内侧实线上】

【几秒钟后的事故现场】

刘健皓说，旧有的特斯拉辅助驾驶系统，对于这种跨车道的“半辆车”经常会判断错误，这是一个致命的漏洞。

针对刘健皓和全球黑客对于特斯拉安全的研究，特斯拉对辅助驾驶系统进行了大版本升级，这就是不久前刚刚宣布的辅助驾驶系统 2.0。

【特斯拉官网名人堂页面，刘健皓和团队2014年和2016年两次入选】

刘健皓介绍说，

根据我掌握的资料，特斯拉辅助驾驶系统 2.0 在软硬件上都进行了升级。例如新的系统在硬件上升级到了8个摄像头，利用可见光对周围环境进行建模，降低了超声波传感器对周围环境感知的比重。

总体来说，特斯拉新的辅助驾驶系统的改进大概有以下几点：

1、硬件：8个摄像头增加了全新的环境感知模式，覆盖了之前系统的“盲点”。并且用一个 40 倍于普通 CPU 计算能力的 GPU 进行环境感知实时计算。

2、算法：针对之前发生事故最多的“半辆车”和其他特殊形态的障碍物，有了更先进的算法。

【特斯拉辅助安全驾驶传感系统包含8个摄像头，覆盖360度可视范围，对周围环境的监控距离最远可达 250 米。除此之外，车辆配备的12 个超声波传感器完善了视觉系统，探测和传感硬、软物体的距离接近上一代系统的两倍】

经过如上的改进，特斯拉修补了之前存在的系统级风险，换言之，刘健皓之前所使用的简单的攻击方法就失效了。他说，

之前我们进行实验时，特斯拉超声波传感器被“欺骗”，甚至会直接撞上我们的测试设备。增加了摄像头之后，很有可能更加“智能”，利用可见光判断出障碍物之后，系统可能会综合计算，最终选择刹车。

也就是说，特斯拉的自动驾驶系统可能变得比以前保守一点。

不过，刘健皓同时告诉我们，传感器多了，攻击的路径也变多了。理论上来说，传感器被攻击的原理没有变化，对于升级之后的传感器进行攻击，仅仅是一个成本变化的问题。

刘健皓目前关心的问题，又向前进了一步，那就是辅助驾驶系统的算法。说白了，这位黑客是要挑战特斯拉的“大脑”。

之前提到，特斯拉对于障碍物的识别，会出现误判。

2016年底，在中国武汉就发生了一起事故。一辆开启了辅助驾驶的特斯拉径直撞向了护栏。也就是说，在特斯拉的“意识”中，这样的护栏属于“未知物体”。这就造成了系统在判断过程中发生了失误。

【特斯拉行车记录议拍摄的撞击护栏的画面】

归根结底，这是算法的问题。

刘健皓和天行者团队想知道，究竟特斯拉的“大脑”里是怎样想的，究竟什么样的物体不在特斯拉的“知识储备中”，在障碍识别和路径规划方面，特斯拉又遵循了什么规则呢？

探寻这些问题的答案，正是天行者实验室今年的计划。

我们也许会根据我们的研究，让特斯拉去撞各种障碍物，从而判断究竟怎样障碍物的会造成特斯拉的误判；另外，我们还会对辅助驾驶系统进行逆向破解，从而探寻它究竟在用怎样的方式“思考”。

虽然整个故事的起源是周鸿祎和马斯克的一场“赌局”，但对于两度入选特斯拉名人堂的黑客刘健皓来说，攻破特斯拉并不是最终的目的。由特斯拉所代表的无数带有车联网和自动驾驶功能的汽车，正在飞速向我们驶来，而在每一辆车上，都是你我的朋友，亲人，活生生的生命。

保卫他们，让刘健皓深感责任重大。

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（编辑：ASP站长网）