2024年3月中旬，美國汽車安全權威機構IIHS對美國市場上主流的十四款車型進行了智慧駕駛評測，特斯拉FSD Beta版得分倒數第二。資料來源https://www.iihs.org/ratings/partial-automation-safeguards 。

特斯拉只是倒數第二，一向以安全著稱的沃爾沃得​​分倒數第一。

IIHS的評等規則，G代表Good，A代表Acceptable，M代表Marginal，P代表Poor。詳細的測試規則：https://www.iihs.org/media/d01ff4e0-50ba-4199-8e0f-c1ef8c3b18e1/ql-Ovw/Ratings/Protocols/current/automation_safeguards_test_andand_Frating_protocols/current/automation_safeguards_test_andand_Frating_protocol 。

IIHS是何方神聖？ IIHS並不是一個政府機構，沒有官方背景，它是一個NPO（Non-Profit Organization，非營利組織），成立於1959年，中文名稱是美國公路安全保險協會。機構運作的資金費用都是由美國八十家保險公司負擔，這個費用的分配根據各個保險公司市場份額確定（市場份額大、擔負的費用也大），這些費用被用於碰撞試驗的研究和提升在車輛整體安全性的研究上，並最終減少消費者在事故中的傷害以及促進相關法律的製定。這種運作模式也使IIHS保證了機構的獨立性，不受美國政府的控制也不會受到汽車企業的影響。測試車輛都是從市場上直接購買，不接受車廠提供車輛，保證不會出現測試特供車。而且不僅測試新車，還測試一定年限的車輛，毫無疑問，IIHS是權威的汽車安全評測機構。

IIHS最知名的是25%偏移碰撞。 IIHS在2012年正式設立這個碰撞測試環節，將車輛的正面碰撞區域縮減為車前部的25%，在約合64.4km/h（40MPH）的時速下，與不可變形的剛性壁障（相當於撞沒有饋縮的厚鐵板）進行碰撞。 IIHS從美國汽車保險資料庫中的數據發現，在日常雙向雙車道的路況下，許多事故是由於某一方向駕駛員分神導致的；還有一些事故是車輛撞向樹木或者柱子，25%小重疊面碰撞正是模擬的這種事故發生時對車輛和乘客的傷害。後來大部分車廠都特別考慮了25%小重疊面碰撞，可以說IIHS在很大程度上幫助汽車企業改進了安全設計。

IIHS下屬美國公路損失數據協會（Highway Loss Data Institute，HLDI）於1972 年開始提供消費者統計數據至今，資料庫超過一億五千萬輛車，已成為世界上最大的汽車安全資訊寶庫。

IIHS的評分共7項，分別是駕駛員監測即DMS，注意力提醒（可看做DMS的一部分功能），緊急處理程序，變換車道，ACC恢復，協作轉向，安全特色。 IIHS最關注安全，針對與安全關聯程度最高的場景做了加強，例如自適應巡航，IIHS的重點不是ACC自適應巡航功能如何強大，而是出現突發情況時，ACC如何退出由人類接管。再有把注意力提醒單獨抽離測試，也顯示了對安全的關注程度，而這正是特斯拉弱點，特斯拉關注點在如何讓智慧駕駛更強大，而不是更安全

豐田的Teammate Advanced Drive排名第一，簡單介紹一下這個系統。 2021年4月6日，豐田在SAE上發表了Teammate Advanced Drive System Using Automated Driving Technology，詳細介紹了自己的Teammate Advanced Drive（簡稱TAD）系統，2021年4月12日，豐田汽車在日本市場推出豐田新款Mirai和雷克薩斯新款LS 500h，配備了TAD系統。前者起售價格為860萬日元（約人民幣51.5萬元），後者起售價格為1794萬日元（約合人民幣107.5萬元），TAD系統僅增加了66萬日元硬體成本，也就是大約4萬人民幣的成本，未來豐田的每輛車都應該可以選配。

上圖中，藍框部分是新增加的部分，紅色框是標配Mirai和雷克薩斯LS 500h的ADAS零件。

來看感測器的具體參數（下表）。

遠焦攝影機感測器應該是索尼的IMX490，IMX490性能優異，EMVA標準下動態範圍可達140分貝，是目前動態範圍最廣的攝像頭，還達到了ASIL-D級功能安全，也是首個取得ASIL-D級的攝影機，能夠祛除LED頻閃。 AD10位元精度可達40幀每秒，12位元可達30幀每秒，像素解析度2896*1876，有效像素2880*1860，即540萬像素。標配的立體雙眼相機從未公佈過詳細資料，由豐田關聯公司電裝提供，實際是電裝聯合日本理光提供。

立體雙目攝影系統要求超高尺寸穩定度，德國賓士和大陸汽車採用高成本的青銅鑄造。還有線上標定問題也是雙眼使用的障礙。再有是立體雙眼以傳統幾何演算法為主，很少使用黑盒子的深度學習，這種人才非常罕見。電裝最早的立體雙眼用於自動駕駛的研究論文發表在2001年（https://www.denso-ten.com/business/technicaljournal/pdf/17-4.pdf），賓士則是1996年（ https://ieeexplore.ieee.org/document/566403/authors#authors，論文作者Uwe Franke是現賓士圖像理解小組負責人，實際他最早的雙目研究論文可以追溯到1987年，Uwe Franke是當今立體雙目界的權威），沒有20年技術累積，很難用好立體雙眼。華為也曾經在立體雙眼上傾注大量心血，但始終無法解決遠距離探測問題，最終轉向主流的單目系統，不過大疆（DJI）早在15年前就已經累積了立體雙眼經驗，大疆也是國內唯一具備量產立體雙眼系統的廠商。

立體雙眼不需要堆砌算力，也不需要大模型，更不需要端到端，甚至不需要深度學習，在今天非常另類，但筆者非常認同立體雙眼。賓士和豐田亦是如此。 (佐思汽車研究)

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