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特斯拉 V10.0 版本更新,Linux 的孤独长征

特斯拉

2019-09-16

今天,特斯拉终于面向北美的早期用户计划(Early Access Program)成员推送了 V10.0 系统,这是特斯拉时隔一年来的又一个跨版本更新。这次更新释放了很多新功能,也释放了很多意义更加深远的信息。

信息娱乐篇

既然最重磅的智能召唤(Smart Summon)再次缺席,那就让我们先从信息娱乐部分说起。

  • 特斯拉剧场

特斯拉剧场分为爱奇艺、腾讯视频(国外是 Youtube 和 Netfiix)和 Tesla Tutorials 三个板块,支持在停车且连接 Wifi 的状态下播放视频。

  • 喜马拉雅音频

特斯拉中国上线喜马拉雅播客和其他音频内容,入口位于媒体一栏。

  • 特斯拉主题版《茶杯头》

经典射击过关游戏,不多介绍。同样需要处于停车状态且连接一个 USB 游戏手柄才能玩。

  • 卡拉 OK

不解释,同样要求处于停车状态才能启用。

  • Feeling Lucky or Hungry?(中国跳票)

当你饿了或者不知道去哪的时候,点击 Hungry 或 Lucky 由特斯拉地图引擎来推荐餐厅或景点,支持查看目的地介绍和评价。

V10 给人的第一个感受:特斯拉要在 Linux 可怜的内容与服务生态上一竿子插到底,以一己之力推动 Linux 车机内容生态的繁荣。

Linux 在信息娱乐领域的产品和内容生态方面有着天然的劣势,这一点在 V10 中也有体现:由于爱奇艺和腾讯视频均没有 Linux 版本客户端,而特斯拉的中控 OS 是基于 Linux 编写的,这就导致至少在 V10 上,爱奇艺和腾讯视频都是网页版来实现的。

事实上,更早之前登陆特斯拉中控的 QQ 音乐也无法实现客户端具备的所有功能,同样是因为 Linux 生态匮乏的劣根性。

不过,QQ 音乐、爱奇艺、腾讯视频、喜马拉雅...特斯拉本土化推进速度值得点赞,特斯拉中国总经理王昊此前说的「相关本土化工作都在推进,特斯拉汽车上逐步会有更多中国用户都在用的主流应用和软件」正在一步步兑现。

时间仓促,赶工上线的特斯拉特色也在 V10 中有体现。 比如,Tesla Tutorials 中的使用教程都做了汉化,但这个名字本身却仍然是全英文。此外,中国市场阉割了「Feeling Lucky or Hungry?」功能,再来回顾一下这个功能,这不就是无缝接入的特斯拉版大众点评吗?至于中国没有上线的原因,我推测是基于 LBS 的服务生态的难移植和跟国内企业的合作进度存在一些挑战所致。

如果说特斯拉和国内领先的智能汽车制造商在智能座舱生态上的差异,我认为是对 OTA 空中升级的信仰。

我来说一个细节:为什么智能汽车车主很少在车内看视频唱 K?

归根结底是体验太差,在一个不太宽裕的空间内,以一个不太舒服的姿势,看着一个分辨率不太高的屏幕,听着品质不太好的音响,无论干什么,你都不愿意干第二次,第一次还是因为尝鲜。

所以第一步,车企应该在配齐好的硬件,包括不限于 CPU、GPU、屏幕、音响等等,为信息娱乐体验打好基础,其次呢?其次是支持 OTA。如果把硬件预留的性能充分释放或进行场景和功能的完整适配,让这个功能的可玩性变得更高,这事儿就成了。

Elon 之前评价 Model 3 的音响,他首先说到的居然不是音质,而是 Model 3 音响系统支持 highly programmable(高度可编程)。因为高度可编程,特斯拉音频工程师可以不断编程 OTA 更新来提升音响系统的性能。

果然在 V10 推送前,Elon 开始在大庭广众之下卖瓜「视频和卡拉 OK 体验配合特斯拉音响系统效果超炸」。

为了提升可玩性,特斯拉还做了点儿别的,比如说,先后登陆特斯拉中控的游戏《沙滩车竞速 2》和《茶杯头》,在移植工作之外,特斯拉都加了一些特斯拉或 Sapce X 的元素,来增加用户的新鲜感。

最后来总结一下,即便 Linux 并不具备繁荣的内容与生态,但特斯拉在这一点上表现得非常顽强,坚持以一己之力去推进 Linux 智能汽车生态的繁荣。可从实现效果来看,特斯拉做得很辛苦,但效果却不是很好。先不说网页端视频,最基础的地图、支付功能在 Linux 端都非常难落地的。

话说回来,特斯拉的跨版本更新向来时间有限、质量粗糙,最后却总能优化到不错的水平。也许到 V11 发布前这些功能会一步步变得好玩好用起来。

既然选择 Linux 倔死不回头,那么从「能用」到「好用」还是有大量的工作要做的。游戏才刚刚开始,特斯拉还要继续努力。

辅助驾驶篇

完。

好吧,这是我抖的一个机灵。在过去三个月里,Elon 对智能召唤(Smart Summon)的评价从 V10 版本里「最具挑战性的、看起来不错、最具标志性的、有魔力的」一路变到了「接近完美」,V10 版本数次跳票也完全归因于 V10,但在发布的最后一刻,智能召唤还是被移除了。

你可能想说,高速场景下的自动辅助导航驾驶(NoA)都能迭代优化,一个半封闭低速场景(典型应用场景为停车场)下的智能召唤能有多难?

智能召唤,说的是从停车场的任意车位响应驾驶员的手机 App 召唤,从停车位自动驾驶到驾驶员所在位置。虽然是半封闭低速场景,但在功能落地的过程中,绝对强大的感知、决策和控制能力缺一不可。

首先是感知,Elon 此前说过,挑战最大的场景有两个,一个是拥有复杂交通灯的交叉路口,另一个就是购物中心停车场的交叉口。

不同车辆的驶入/驶出、偶发的行人/工作人员经过、狭窄路段的感知、不明物体的探测识别......虽然速度低一些,大型停车场的感知挑战是大大高于封闭的高速场景的。

在决策层面,更多挑战暴露出来,比如说,在交叉口出入时,系统需要理解不同车辆的转向灯和倒车灯的含义;甚至在很多时候,前置摄像头要理解手势的含义。与其他车辆交互的能力,这才是真正的挑战。

在控制层面,低速要求对车辆的启停、速度控制更精准。

智能召唤与自动辅助导航驾驶(NoA)最大的不同,也是智能召唤最大的挑战,在于前者驾驶位上没有驾驶员了。这给特斯拉 Autopilot 团队带来了巨大的挑战。这意味着过去三年来 特斯拉团队驾轻就熟的小步快跑,高速迭代的模式失效了。

以自动辅助导航驾驶(NoA)为例,特斯拉初期推送了一个体验非常糟糕的版本,无论匝道口驶入驶出还是自动变道逻辑、变道速度都非常差,这个时候驾驶员就会选择接管,但与此同时特斯拉也收集到了大量的全新的场景,并在后续的版本更新中把这些 Bug 一一优化修复,完成功能的开发。

但对于智能召唤来说,一旦出现感知不明确的状况,车辆不能继续行驶,因为可能造成意外,但一旦车辆停在原地,需要驾驶员前来「解救」,智能召唤的体验就会变得非常糟糕,用户可能弃之不用(就像很多人几乎不用自动泊车,不是因为没有需求,是因为功能表现太糟糕),那么全球庞大的「用户开发」模式就完全失效了。

智能召唤的应用场景决定 Ta 第一个版本的功能完成度就必须达到很高的水平,而智能召唤本身在技术层面又极具挑战。两相叠加,这个功能的再次跳票也就不意外了。对于中国车主来说,由于中国停车场的复杂度和紧凑程度比北美还要再高一个量级,所以大家还是要管理好心理预期。

毫不夸张地说,当智能召唤全球落地的时候,AP 在高速场景下、城市公开道路场景甚至没有车道线的郊区场景下的能力边界都完全会是另一个 Level。

下面,还是说说辅助驾驶部分真正落地的东西吧。

  • 驾驶可视化

这个功能在 V9 的最后一个版本已经陆续流出,包括车辆支持拖拽和缩放,更好的观察周边环境、更多的交通工具检测。

  • 自动变道

更加直观的自动变道动画上线,同样在 V9 的最后一个版本已经更新。

  • 地图改进

优化了地图的交互逻辑,更好用、更方便导航并支持快速查看目的地细节。

  • 哨兵模式改进

哨兵模式支持保存在单独的文件夹,以便检索和管理。当哨兵模式占据空间超过 5GB 时,会自动删除此前的视频以释放存储空间。

这里主要想说说拖拽及自动变道动画的更新,Elon 之前接受 Lex 采访时说过,特斯拉非常关注驾驶可视化,因为它显示的是一个矢量空间中的世界,除了帮助驾驶员理解 AP 有多强,更重要的是帮助驾驶员理解 AP 有多弱。 比如在早期 AP 会把牦牛识别成人,这意味着 AP 的大型动物感知能力是极度不可靠的。

这就是特斯拉积极更新「驾驶可视化」的原因。

其他更新篇

最后是一些细枝末节的更新,我唯一想说的是下面的 Joe 模式。

  • Joe 模式

打开 Joe 模式车辆的警告声会降低,尽量减少对乘客(尤其是小孩)的干扰。

  • 软件更新优化

支持查看更新进度条和正在更新的版本

  • 底层菜单布局优化

在 V10 推送后,Elon 突然没头没尾的在 Twitter 上说 Joe 模式是最好的模式,其实我也非常期待这个模式。特斯拉的系统警告声做得很好,但美中不足之处在于系统为了防患于未然,警告声非常灵敏,可如果调低系统权重的话,又可能因为警告来得太晚发生意外。

一个用户的建议是,可以将警告声降低一半,这样既规避了对用户的干扰又不影响它的功能性。考虑到 Elon 的五个小孩都已经长大成人,我猜他本人也是不堪警告声频繁打扰了吧。不过这个 Joe,应该是他其中一个小孩的名字吧。

最后我想说的是,截至目前,特斯拉 Model 3 是全行业唯一一款将车辆工作(能耗、续航)信息、辅助驾驶(ADAS 可视化、地图)信息和信息娱乐(游戏、视频、音乐)信息整合到同一块屏幕上的车型。

追求极简设计也好,成本控制也罢,这样的设计对后续信息在方寸之间的排兵布阵提出了更高的设计和技术要求。无论是信息娱乐还是辅助驾驶,特斯拉的路线都不是容易的事,接下来的挑战还非常多,且看 Elon Musk 如何应对。

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