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文章代表作者本人观点,少数派仅对标题和排版略作修改。
想聊聊海南环岛游计划的制定和初衷,挑选分享一些印象深刻的景区目的地,记录了去过之后的一些想法,不过写着写着发现篇幅有些过长,索性将文章分为了上下两个部分:上篇主要讲述了在海南的精彩旅行体验,而这篇则是想谈谈在海南出行过程中特斯拉的使用体验。
关联阅读:《开着特斯拉带女儿寻找海南岛中的宝藏景点(上-旅行篇)》
充电体验
25-28 摄氏度是三元锂电池活性最高的温度区间,气温过高或者过低,车辆都需要额外做功维持电池包的温度。所以海南是一个很适合驾驶特斯拉的地方,并且昌江核电站全面启用之后,海南全省的清洁能源占比按计划有 40% 以上,电力充足、电费也不贵。相比之下,从 94 年以来公路养路费、公路运输管理费、过路费、过桥费全部归入了燃油费中,所以海南的汽油是全国最贵的。
整个岛不大,旅游资源的密度不高,从海口到三亚也就 300 公里左右的路程,全程都有高速,即使是标续版也毫无压力。在海口和三亚都有超充,并且按照规划东西线还会各建一个。这次环岛的过程中,我也测试了几个第三方充电桩,看能否支持纯电的新能源车无压力的在岛内四处开。
第一天利用定时的功能,将车充电到了 480 公里表显。然后从海口出发去定安吃牛肉,随后去市里的热带鸟类公园。之后在去定安旅游公路的途中,遇到了一段不肯透露原因的高速封道,于是和大量被迫改道的车绕小道途经了好几个村镇,绕行了 60 公里左右重新上高速。第二天从万宁出发去兴隆,等玩好准备往下一站出发的时候,表显还剩 230 公里。此地与三亚距离 100 公里,不过电池的过充过放都不好,所以我决定找地方补些电,开始了补电之旅。但这样的一个过程并不顺利,主要在以下三个方面:
找不到充电桩
由于现在的第三方充电桩运营商太多,每个都有自己的 app。所以在找桩这件事情上就变得非常麻烦,尤其是在非城市范围。以我的经验来说,一般会优先考虑有政府背景的品牌,在北方范围就能够正常的使用 寻找国家电网的桩。但是在南方五省,管理居民用电的是南方电网,不仅充电桩建设的进度缓慢,官方的 app 换了又换,现在统一到 里还是特别的不好用。
前段时间看新闻说国家统一了南北网的充电桩,加上特来电、星星充电等大品牌合并了一个 app 叫做 。介绍说可以统一查询、扫码启动等,但是根据我实际的使用,其实并不好用。最起码在海南没有一点南网充电桩的信息,而且扫码南网的桩也会显示错误,并没有打通。扫码其他品牌的充电桩也经常报错。
除了这些,我还会使用百度地图和蔚来的 查找充电桩。百度地图有一个充电桩地图页面,点进去看似有很多桩,但这些信息没有经过筛选,会有一定比例的错误。例如百度地图显示兴隆希尔顿里面有一个南方电网的充电站,等我到了之后发现什么都没有,询问了工作人员也表示并不知情。
加电的数据相对来说靠谱不少,因为底下有车友和员工的评论和筛选。但到了海南非海口三亚附近,加电的地图上也只是大片的空白。
再来就是各大品牌和该地区的主流品牌应用(海南本地有个政府背景的车库充电),但我一直懒得下这么多应用,幸好很多都有微信的小程序。所以实在找不到充电桩的情况下,我会用品牌的小程序去搜索。
这次使用星星充电找到了几个站点,于是选了一个比较顺路的。
充电流程需优化
由于平时出门我使用特斯拉自己的超充比较多,基本上没怎么用过第三方的充电桩。在超级充电站从来都是拿下抢直接插上即可,无需任何多余操作。所以由于不熟悉第三方充电桩的流程,这次补电之旅还浪费了不少时间。
在去星星充电的路上,其实我看到了南方电网充电站的一个路牌,顺着路牌走可以找到新建成的一个充电站点。但是这个站点在任何地图上都没有(顺易充、百度地图、加电),不知道是因为建成时间短还是内部信息开放没有做好。此外这个站点没有一点的遮阳设施,我将车停好之后,顶着热带的阳光,用小程序里的顺易充无比艰难的识别到了反光严重的二维码。但反馈给我的是一连串“充电错误”的提示,连试了几个都是同样的提示。
无奈之下只能继续往更远的星星充电走。(其实是操作不对,但不论提示还是引导都没有,这点下面再补充)到了星星充电还是一样,小程序扫了半天都是充电错误。无奈只能继续去另一个站点,来到了陵水市里图书馆边上一个管理很不错的星星充电站点,环境好而且有遮阳棚。用小程序扫二维码还是显示充电错误,不过边上显然有很多出租车在补电。所以我决定下载官方的app再来试试,结果扫码后显示的提示是「请先插上充电枪」。Excuse me???敢情我错过了两个站点都是因为操作不当,并不是充电桩有什么样的问题。接着插上枪再扫码,顺利充上了电。
陵水说明齐备、维护完好、80kw 的充电桩
后来我仔细看了下,在这边的桩上都贴着充电操作的流程,其中就写了需要先插抢再扫码。但是翻看照片我发现在之前遇到的几个充电桩上是没有该提示的,或者说损坏掉落了。
无操作说明的万宁星星充电
这个心得希望有机会能够给其他车主节省些时间吧。另外上面提到新建成的充电站位于从万宁高速出来去巴厘村的路上。
出意外的几率高
意外指的是多个方面,即使准备的再充分,出发前就找好了沿途的充电站信息,甚至找好了备用的桩。但直到充电结束,我都对能否顺利补电心里没底。
操作指南掉落
因为有可能地图上的站点根本不存在,到了之后发现机器出了故障,充电的车位被其他的车占用,荒郊野外手机连不上网或者信号差,连插上电了都有可能中途跳枪。
设备故障
这次回程的时候,在一个南网的站点补电的时候就遇到了一个特别奇怪的问题。
所有的第三方桩都需要在充电前先选择充电的金额,这次我选了 20 元,想着吃个便饭就走。结果上菜速度极慢,而且饭馆的后面有个滑梯女儿玩的不亦乐乎。所以在充完了头一个 20 元之后,我选择再充 20 元。结果车子一直显示充电无法启动,即使插拔枪也没用。当我想换个桩再试的时候,发现由于充不进去电,订单竟然无法结束。折腾半天最后打通了客服电话才取消订单得以重新充电。
特斯拉超充
经过了这一路充电之旅的折腾,当我到了三亚特斯拉超级充电站的时候,竟然有种到家的感觉。因为对超充来说以上三点问题都不存在。
三亚明珠广场超充
新站点的信息发布及时,可以用特斯拉的小程序或任何地图软件查找,甚至在没有录入到地图内的时候还能免费充电。流程就是拿起枪插进去,好了拔出来,软件会自动提醒、自动结算。最后不仅充电速度快,故障率也低,即使有了故障上报后也会及时处理。就是有些可能地理位置比较偏或者管理不当有油车占位,所幸海南的三个超充管理都不错。
还有一个小插曲,这次试用第三方充电桩补电的时候,由于不熟悉流程,经常徒劳地在那里多次扫码。几次其实有车在旁边充电,车主就看着我扫啊扫,最后郁闷的离开。当时我一直以为是充电桩本身出了问题,所以也没想着主动去问,只道自己运气差,没碰上好的桩。但是在超充的时候,几次过去都有人主动帮助,告诉我这个桩坏了,哪个桩比较快等等。
三亚新能源小镇超充
特斯拉的超级充电站系统是车主出行最大的保障,数量多质量好,甚至有成为社区的潜力。感觉特斯拉在几年前就大力的发展超充体系实在是一件非常有魄力,且有先见之明的行为。只要沿途有超充,特斯拉车主基本上不需要过多的担心充电问题。就凭这个超充体系,我认为选择特斯拉还是其他品牌的新能源车就有了一个出行保障上的本质差别。
南方电网
第三方的充电桩最重要的还是南网自建的站点,毕竟发展新能源车是国策。虽然在运维和流程上有不少需要优化的地方,但在高速沿线的点已经铺开了,电价也实惠有分峰谷电。基本每 100 公里都会有一个 4-8 桩的南网充电站,不过地图的更新比较慢,可能需要驾驶员开车的时候留意下路边的充电站标识。
讽刺的是在地图上有显示的南网充电站有很大的可能性是早期的,存在着标准不兼容、坏桩多、充电速度慢的问题,例如槟榔谷停车场的几个桩地图上就有,但是都坏了。车位上还种着树很难停车,油车占位也完全没人管。此外我注意到所有南网充电桩上的操作步骤不是被撕了就是人为覆盖了,不知道是什么原因。
Autopilot 的使用体验
特斯拉的 Autopilot 系统在长途高速的实力和对驾驶员的帮助是毋庸置疑的,不过时至今日系统又有不少升级,北美甚至开放了 FSD 城市预览版,所以我很想看看在国内想要实现真正意义上的无人驾驶现在还有什么需要克服的问题。
海南很多的道路都是近几年新造的,但地区的发展并不均衡,所以典型的工况包括了乡村和城市的两种情况。
车道标识线
无人驾驶的工作流程可以简化为三步:
- 对当前路面进行语义识别,标记路面、边缘、障碍、车辆、信号灯、雪糕筒等尽可能多和准确的物件,定位车辆的相对位置;
- 预测周边车辆和行人接下去的行为轨迹,例如周围的车速和方向,是否会切入本车道,甚至是发生车祸和碰撞的可能性等;
- 根据以上两大数据,进行车辆下一步操作的决策,具体到车速、方向、制动、提示、雨刮等从动力到功能的全面控制;
能够正常的看到第一步就是对视觉信号的标记识别,特斯拉由于拥有大量现实世界的数据,所以在机器学习的样本容量上是有优势的。但是这次出行,我站在无人驾驶的角度仔细观察了各种路况,还是对机器理解现实世界的前景有些担忧。众所周知效率来自标准化,全世界物流繁荣的主要的因素就是集装箱的标准化,非标会让复杂度呈几何倍数上升。而无人驾驶的关键技术机器学习会通过一系列的样本,提取共性,然后指导下次的判断。
Autopilot 使用的重要前提是车道线能否准确识别,包括变道的判断也和车道线的种类相关。这其实是一个门槛很低的前置条件,并不需要智能化的车路协同,对材料和路况也没什么要求,甚至标准的车道标识线在《道路交通法》里有很明确的规范。
然而现实情况中,规范清晰的车道线竟然是一个可遇不可求的概率事件。有些路况很好的道路可能没有一点的车道线,一些道路进行修补后可能很久都没有补画的车道线,还有一些改道的直接画上了新的车道线也不处理旧的。我还遇到过高架上为了实现多车道,故意将一个车道画得极窄,导致该车道的车辆有部分车身会占用临近车道。一般车主开车都会采用压线的方式与邻车保持一定距离,但是无人驾驶是非常遵守交通规则的,它可能会将邻车识别为即将变道,或者干脆乖乖的保持车距慢慢开。
车道线混乱+石墩
在城市里还有一种奇葩却极为常见的情况,就是在信号灯路口,为了更好的提高车辆的通过率,往往会在红绿灯那里加一个车道,过了路口后再恢复原有车道数量。车少时没什么问题,但是车一多就会出现大量的无规则变道穿插的情况,尤其是在过路口后减一个车道的时候。即使是全人工驾驶,我也会经常在这样的路口看到大量的「幽灵堵车」事件,甚至是车辆刮擦。
在高速或者高架上,偶尔还会出现一些在车道线中间的路障。这对于现有的无人驾驶技术来说就是一个非常棘手的问题。因为即使同时准确识别了车道线和障碍物,下一步车子应该往哪里开却是个很大的问题。压线和驶离车道的决策对现阶段的 Autopilot 来说太过艰难。通过查看过往由其引起的事故,有几次就是直接撞上了突然出现的在车道中央的改道石墩。
与其寄希望于高度智能化的 AI 来进行判断和决策,更现实的方案应该是有关部门好好的梳理下车道线的绘制工作。能否及时、全面、合规的绘制新铺设道路的车道线,加强管理和优先级。对模糊和维修路段进行定期的检查和二次绘制,可能是比研究车路互通等更加经济和高效的铺开大规模无人驾驶的途径。我去过全世界很多发达和欠发达的地区国家,乡间小路的道路质量和车道线绘制就是一个细微而显著的分水岭。
诡异的车道限速
正常的车辆驾驶就两个最重要的属性,方向和速度,分别对应了方向盘和刹车油门。对无人驾驶来讲,车道线的识别就是指明方向,道路限速和周围路况决定了速度。之前一直在高速使用 Autopilot,偶尔几次高架上使用时,限速会突然迅速降低,但由于频率低,整体的影响都不大。
这次自驾在很多开放的地方道路使用 Autopilot,没想到竟然多次由于限速过低导致无法正常使用 Autopilot 的情况。特斯拉的无人驾驶策略是读取地图内的道路限速信息,并以此作为开启后的最高限速(+10 可调节)。前置摄像头也会捕捉路面的限速信息指示牌,只不过据我观察应该是作为备选,主要还是以地图内置数据为准。
但有很多道路限速其实是和真实的情况不符的,以万宁的旅游公路为例,全新铺设的柏油马路,车道线准确明晰,弯道少而缓,但限速只有 30-40 公里/小时。也就是说,开启 Autopilot 后,车辆只能以 40-50 公里/小时的速度在这条全长 35 公里的道路上行驶。但事实情况是,除了水牛之外,所有类型车辆的平均速度都高于此。完全按照限速行驶的车辆反而会严重的阻碍交通、造成危险。
多次见到20限速
还有些道路会区分路段进行分别的限速,例如从高速通往棋子湾海滩的一段公路,我遇到了 80、60、40、30、20 等几种不同的限速路段。平时自己开车可能还不会有太大的感觉,因为我们会跟着车流走。但是当车辆开启 Autopilot 之后,道路限速的改变会导致系统实时的增减最高速限制,所以当车辆以 80 公里/小时的速度行驶时,有一定的概率会突然剧烈减速,一看原来是限速掉到了 40 公里/小时。虽然这是法律要求的规范驾驶行为,然而这种无规律的突然制动,有很大概率会使后车出乎意料,来不及及时刹车造成追尾事故。
与车道线的绘制类似,梳理并且调整全国道路的限速,采用更加科学的方式确定符合实际情况的限速。我认为不仅对无人驾驶在全路段的实现有重大意义,甚至对遵纪守法的司机来讲也能起到很大的促进作用。
无法理喻的人类司机
马斯克认为无人驾驶的安全性来自于它时刻专注并很少犯错误,而人类驾驶员恰恰相反。疏忽和错误操作车辆是事故的根本原因,只有极少部分是由于车辆的机械故障导致。在近期的一个推文里,老马还调侃说现在机器学习正在试图理解全世界司机的愚蠢行为,等这个样本足够大了,可能真正的无人驾驶也就不远了。
但使用枚举法怎么可能列得完人类司机的各种非常规行为。
不过话又说回来,我们人类丰富的创造性是一个方面,更重要的是没有相应规则的限制和很好的执行。就像酒后驾驶,从几年前的习以为常到现在自觉叫代驾,不过是几年的时间。而在当前,我认为最常见的容易导致事故的行为有两个:马路上违停和突然冲入车道。
行车记录仪-违停
作为车主很多人都遇到过开着开着前车突然直接停了,或者是发现前面车道上停着一辆静止的车。反应不及时可能会直接撞上去,但即便反应过来了也需要变道后才能继续行驶。突然变道的过程就可能造成后防拥堵和意外刮擦。而对于无人驾驶来讲,长距离检测的毫米波雷达在技术上对静止的物体就不敏感,车速较快的话就有大概率会撞上去。更有甚者是仅留半个车身在车道上的静止车辆,这种状况对车辆传感器来讲就更难探测,并且碰撞后由于不是正面碰撞也会对车内人员造成更大的伤害。好几起特斯拉的致命事故都是由于撞了在道路上停着的作业车辆,从而导致了车内人员死亡。
行车记录仪-突然插入
突然冲入车道的情况包括了:
- 从岔路突然冲入主路
- 侧方停车的车辆突然启动并入车道
这两种情况的产生事故可能性和造成的后果比静止车辆还要高,但在我国的道路上却屡见不鲜。究其原因实际上的意思就是没人教正确的驾驶方式和没有相关的律法规章。我本人有中美两本驾照,参加过两国的驾照考试。在路试阶段大家应该知道,不系安全带或者不用双手握方向盘都是立即不及格的严重错误。但是在纽约州的路试阶段,还有两个让我印象非常深刻的严重错误:
- 侧方停车后再启动阶段,必须扭头观察路况,假如车道内几百米的距离有车通行,车辆是不能进行任何移动的,动就是不及格,车多就一直扭头等;
- 遇到任何 Stop Sign,车辆必须完全停下,车速表归零。确保行进路线没车才可以并入主线或者通过,其他路口有车就按顺序一辆一辆走,没有完全静止就是不及格。
然而这两个在日常驾驶中极其实用的动作,当我在国内考驾照的时候是没有一点涉及的。Stop Sign 的规则干脆在国内的交规里就不存在,导致只要不出事故,突然冲入车道的车辆没有一点责任。
《道路交通法》建议性的规定
对于这种突然事件,规规矩矩的 Autopilot 没有一点办法。对于违规违章的其他车辆,无人驾驶车辆是否会应该以相应的其他违章(压实线、超速等)去处理问题,还是乖乖停下通知人类司机接手。思考这类问题是很有意思的体验,但深入想到引起这类情况的根源,却又让人觉得很无奈。
北美可以识别Stop Sign的特斯拉
车道线、道路限速、停路中央和突然冲入的人类司机等,这是我这次观察到的全自动驾驶的一些现有障碍。而解决这样一些问题的最佳方案似乎又不单单是技术的进步,而是涉及到了多方面的协调工作。毕竟一个好的管理模式也属于组织结构的创新。
当然还有别的的问题存在,例如地方道路上机动车、非机动车、动物、行人都会在路上通行,但除了机动车以外,其他模型的行进路线预测其实是不规则的。以现阶段的技术来看,参考特斯拉的智能召唤,遇到行经路线上的行人及任何障碍,处理方案就是停下不动等人走完了再说。当然这种表现与我们对真正的无人驾驶的期待和定义并不符合。
我国的司机并不是天生素质低或者说没有汽车文化,人都有社会利他和动物利己的两面性。驾驶行为的决策受到了收益和付出的综合影响,之所以是现在这个样子,其实是与环境相互作用的结果。
所以无人驾驶的实现不仅仅有技术进步的作用,其他方面的改进也必不可少。
总结
这次海南环岛游的总结到此就告一段落。综合来说自驾游还是一个很适合海南的旅行方式,甚至租一辆房车可能会有更加与众不同的体验,全岛现在遍布了各式各样风景的房车基地。许多乡间小道也非常美丽,绿树成荫风格迥异,开着车有一种驾驶在公路电影场景中的错觉。
特斯拉的 Model 3(参数|图片) 作为一辆以用户使用场景为设计导向的车辆,其扎实的底层技术使得平时和长途的驾驶体验都非常优秀,无论是带家人出游、不间断地跑长途、还是通勤应对拥堵等场景都可以打很高的分数。有好几次女儿睡午觉都是在车里,开启了爱犬模式后,她睡她的我干我的。还可以临时下车买个水,或者去小景点拍拍照,当然妈妈会坐在车里陪女儿。
现在 Model 3 的国产标续版已经下探到了 30 万以内的价格区间,能够说是非常非常有竞争力的价格。因为这辆车是一个分界线,从它的身上可以一步步的感受到未来行驶工具到底是怎样的。
最后,欢迎大家来海南玩,这里有最宝贵的新鲜空气、适宜温度、灿烂阳光、大片的原始雨林和不同性格的海。
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