今天小編分享的财經經驗：小米回應“雷軍公開信”！，歡迎閲讀。
編 輯丨張偉賢 黎雨桐
小米 SU7 汽車事故仍然在持續發酵中。
4 月 2 日，社交媒體上流傳一份《致所有關心小米 SU7 事故的用户和公眾的一封信》，落款為 " 雷軍 "，日期為 4 月 2 日。這份網傳 " 公開信 " 包括：" 此刻的承諾：用生命敬畏驅動真相探尋 "" 反思與行動：把悲劇轉化為行業進步的階梯 "" 透明化溝通：重建信任需要刀刃向内 "" 長期責任：用十年堅守兑現安全承諾 " 等内容。
針對網傳 " 公開信 " 的真實性，4 月 2 日下午，據紅星新聞報道，小米公司相關負責人表示：" 如果我們要披露什麼，一定是通過官方賬号發。"
2 日下午，記者檢索小米公司、小米汽車及雷軍個人社交媒體賬号，均未發現上述 " 公開信 "。
4 月 1 日晚間，小米汽車官方再次發布一則聲明，稱小米 SU7 标準版有前向防碰撞輔助功能包括碰撞預警 ( FCW ) 和緊急制動 ( AEB ) 兩個子功能，作用對象是車輛、行人、二輪車三類目标，其中 AEB 功能工作速度在 8-135km/h 之間。這個功能和行業同配置的 AEB 功能類似，目前不響應錐桶、水馬、石頭、動物等障礙物。
簡而言之，小米認為當前 AEB 功能不支持識别事故中的路障，但行業同配置車型亦不支持。
而對此，一位智能駕駛行業人士告訴記者，施工道路一般會在高清地圖予以标注，并且指導 NOA 改道會提醒接管等。如果小米汽車智駕系統給予實時更新的高清地圖以一定的權重，有一定概率可避免事故的發生。
根據小米汽車官方信息，公司剛剛于今年二月完成全量推送 " 小米端到端全場景智能駕駛（HAD）"，表示 " 端到端引入了用户駕駛數據訓練，在‘無圖’基礎上，軌迹更拟人，通行更高效、駕駛更安全 "，并明确 HAD 覆蓋了高速公路、城市快速路等等。
" 無圖 " 的代價
在探讨智駕能力與責任的邊界時，我們不得不承認，即便是在人為駕駛的情況下，小米 SU7 此次德上高速事故也有一定的遇險概率。
按照小米的通報，事故發生前車輛處于 NOA 智能輔助駕駛狀态，以 116km/h 時速持續行駛。事發路段因施工修繕，用路障封閉自車道、改道至逆向車道。
目前，官方警情通報尚未公開。但由于車速過快，且德上高速位于九華山山區附近，夜間照明情況不佳，事故直接原因究竟是車輛在高速 NOA 撞擊路障所致，還是駕駛員接管後不當轉向 + 刹車所致，目前其實沒有定論（雖然兩種情況下小米可能都難辭其咎）。
那麼，為何高速 NOA 無法識别車道變化？
一位不願意透露姓名的智駕行業人士告訴記者，這可能與智駕系統不采用高精地圖，或者地圖在智駕系統的決策權重過低有關。
" 如果智駕系統采用了高精地圖，至少它會提示前方施工，然後 NOA 的路線規劃也會不同，" 該人士表示，但指出在處理改道時，是按照新道路繼續 NOA，還是減速并要求接管，各家方案可能都有所不同。
不過，受訪者也告訴記者，道路施工分為臨時施工和計劃施工，計劃施工一般都會統一在路網進行标記，提示智駕更換路線。但臨時施工信息卻 " 不一定 " 上傳。
考慮德上高速地理位置可能引發山體滑坡的風險，臨時施工的可能性也很大——然而受訪者還是向記者透露，據其了解，此次施工并非臨時施工。
記者查閲小米汽車官方訂閲号發現，大約在小米 SU7 剛發布初期，公司宣傳其采用了 " 輕地圖 " 的城市 NOA 方案。但在去年 10 月，小米宣布已經大量推送 1.40 版本智能駕駛，并明确城市 NOA 功能允許車輛進行施工避讓。
然而，在今年 3 月 19 日，該訂閲号又發文，稱今年 2 月完成了端到端全場景智能駕駛功能開啓全量推送，并屢次強調智駕系統 " 無圖 "。
" 小米的方案是偏感知的，底層肯定沒有高精地圖，另外一個系統設計是有問題的。" 前述人士向記者指出：" 其實，車路雲是用最低的協同成本實現自動駕駛的方式。"
當然，汽車商家标榜 " 無圖 " 并非純粹為了降本。據記者了解，純視覺方案在決策依據上，一定程度會與更新不及時的高清地圖矛盾。而在智駕系統參照權重的選擇上，為避免參照數據相互矛盾導致決策困難，也會主動放棄高精地圖。
" 純視覺 " 的邊界
那既然選擇了 " 無圖 "，而重感知，那麼小米智駕的感知能力又如何？
回到此次小米事故車輛，從傳感配置的角度，SU7 标準版 Pilot Pro 的智駕傳感配置為 2 個前視，3 個仰視，4 個環視，一個後視攝像頭，以及一個前向毫米波雷達（當然還包括 12 個超聲波雷達，但超聲波雷達性能不足，在高速智駕決策上幾乎沒有權重），俗稱 "9+1" 配置。
而這一配置，幾乎與特斯拉方案如出一轍。特斯拉 HW 4.0 系統裝備了側方四個環視攝像頭，頂端三個前視攝像頭以及尾部一個後視攝像頭，包括車頭一個前向毫米波雷達，也就是 "7+1" 配置。
幾乎全部依靠攝像頭的智駕決策體系，無疑屬于所謂的 " 純視覺方案 "。
那麼，特斯拉純視覺方案的可靠性如何？能否處理意外突發狀況？
去年，媒體進行了一次深度報道，對特斯拉在開啓 FSD 時引發的多起傷亡事故進行了曝光與分析。
報道中，特斯拉 FSD 引發了許多 " 愚蠢 " 的事故，如直接衝出丁字路口，追尾警燈閃爍的警車等。而其中一起事故對純視覺方案的警示尤為典型。
在該事故中，開啓自動駕駛的特斯拉，在凌晨三點左右，以約 40-50 公裏 / 小時的中速，幾乎徑直撞向了側翻并橫傾在三條車道的卡車底盤，并造成駕駛員的死亡。而值得注意的是，從視頻中看，側翻卡車在尺度上非常巨大，高度接近三米，而路上燈光條件尚可，車速不快，人眼也能快速捕捉并及時反應。
但是，在面對這一在自然人視角尚屬簡單的應急處理，被标榜超越人類駕駛能力的特斯拉 FSD 卻引發了事故。
媒體援引高校汽車工程專家的提法——上述事件的發生，或許是因為特斯拉無法識别側翻卡車底盤特征，将其誤認是道路或背景，因此未進行任何應急處理。
這也給純視覺路線帶來了一個靈魂拷問：純視覺智駕不僅需要識車，亦需要識物，不只是路上的行人，寵物，甚至是突然傾倒的貨物——更多人們意想不到的非規則物體，都可能成為交通事故的元兇。
從小米汽車回復來看，AEB 系統确實無法對錐桶、水馬、石頭、動物等改道障礙進行反饋。但小米官方堅稱 " 友商 "AEB 也做不到。
但問題在于，小米 SU7 标準版的傳感器設備數量，與同價位友商中相比近乎于 " 吝啬 "，決策亦完全依賴純視覺能力，因此單單比拼 AEB 系統顯然説服力不足。
根據懂車帝數據，同價位車型中，如理想 L6 智駕傳感配置與小米 SU7 幾乎相同——但更多包括極氪 007、小鵬 P7、比亞迪漢 EV 和海豹改款各配置版本至少配置 5 個毫米波雷達和 1 個激光雷達；問界 M5/M7，小鵬 P7+ 等車型至少配置 3 個以上毫米波雷達。
也就是説，比起 " 友商 "，小米 SU7 标準版在傳感器上的安全冗餘，遠遠不夠。
" 一個合格駕駛員的訓練，除了道路交通規則和駕駛技能訓練，更多是靠着無形的生活經驗累積，獲得應對突發狀況的能力。這恰恰是生命對人類的饋贈，也是人工智能目前還遠遠未能企及的境界。我們未來也許可以達到純視覺的能力，但不應該是通過事故累積來訓練智能。" 前述智駕上市公司人士向記者表示：" 雷軍（小米）這次可能沒得洗。"
