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The Button指的是Tesla开放给一般公众用户的FSDBeta试用版本的入口，会附带一个强制的对于申请者驾驶行为的评价机制。嗯，该来的还是来了……但在这个意义之外，我们还是可以看到Tesla独树一帜的“用户驾驶行为评测”系统，它不仅仅是为了获取FSDbeta的提前使用资格而设计的，更是为了更大范畴的TeslaInsurance评价体系而设计的。但是否可以有效筛选并鼓励驾驶风格良好、技术优秀的候选者，还需要时间检验。

从另一个角度讲，Tesla对于更广泛的测试数据获取已经是迫不及待了，在AIDay上展现出完整的NN车载系统架构和地面庞大且完善的辅助支撑系统之后，TeslaVision和FSD，都需要更加海量的数据以加快前进脚步，这是毫无疑问的、也是极其铤而走险的一步。

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北京时间9月25日下午，Tesla对于一般公众推出了FSD Beta的使用权开放窗口，版本号为2021.32.22。这个版本的Release note中的new feature光秃秃的只有这一条，即Request the Full Self-Driving Beta。如下图：

图一【Tesla Button-2.png】来自Twitter账户@stevesteranka的推特消息插图，URL https://twitter.com/stevesteranka/status/1441727341672034312/photo/1；

返回控制面板页面，在Autopilot页面下，可以看到“Request Full Self-Driving Beta”的申请按钮，这就是炒作了好久的“FSD button”了。如下图：

图二【Tesla Button-3.png】来自Twitter账户@stevesteranka的推特消息插图，URL https://twitter.com/stevesteranka/status/1441727341672034312/photo/2；

上图中的右侧顶部，可以看到“FSD Button”按钮。点击之后，可以看到正式的申请条款了，如下图：

图三【Tesla Button-1.png】来自Twitter账户@stevesteranka的推特消息插图，URL https://twitter.com/stevesteranka/status/1441727341672034312/photo/3；

申请条款其实不算太苛刻，而且如果考虑到自动驾驶不论哪一个层面的技术，都是安全高度敏感的应用，因此即便有些苛刻也还是可以接受的。需要注意的是，这不是传统互联网伦理中的“用户行为搜集条款”之类一个愿打一个愿挨的那种双方协议，公众道路上的行驶安全，绝非只发生在技术提供方Tesla和产品购买方的最终消费者之间，必须要考虑公众道路环境下的弱势群体VRU和其它参与车辆和驾驶人的安全。所以这在伦理上应该是一个多方协议，而当下只是技术上做不到罢了。对此小编不会过多评论，置评权应该在相关道路安全管理机构和每一个关注安全的公民注意力范围之内。主要是这么几条：

1 必须接受Tesla对于申请者的驾驶习惯的数据搜集和评价，当然会保护你的隐私，驾驶风格评估单元是VIN车辆识别号，而非申请者个人。因此潜台词是，评价期内请不要随便借用车辆给他人；

2 申请者必须清楚地认识到FSD beta不是真正可以放手不管的自动驾驶系统，驾驶员必须要随时监控道路状况，以便接管；

3 申请者必须意识到，Tesla保留随时收回FSD beta的使用权。这里应该是包括公司政策所导致的使用权回收，以及驾驶员驾驶风格评估不利条件下的使用权回收。

图四【Tesla Button-4.png】来自Twitter账户@stevesteranka的推特消息插图，URL https://twitter.com/stevesteranka/status/1441727341672034312/photo/4；

确认以上所有三项条款之后，Autopilot控制面板将显示蓝色的Button，代表你已经被录入FSD Beta的申请后选择队列里了……等等！什么是候选者队列？

所有的候选者在申请FSD Beta之后并非直接获取FSD Beta的驾驶资格，而必须要经历一个周期的驾驶风格测评，才会被从候选者队列中挑选出来。因此候选者在自己的Tesla app移动应用（版本为4.1.0 or newer）里，可以随时查看自己的驾驶风格/技术评分，和Tesla测评方形成信息闭环（最终在统计层面的淘汰率如何还不清楚），但总是让申请者被淘汰的时候死也死个明白吧？

Tesla app内部这个指定功能的名字叫做“Safety Score”，按照官网上的功能介绍如下：现行版本为Beta版本，是Safety Score推送公众的第一个版本，它根据称为安全因素的五个指标对您的驾驶行为进行评估。将这些结合起来以估计您的驾驶可能导致未来发生碰撞的可能性。其将结合您的每日安全分数（最多 30 天）来计算汇总的安全分数，显示在 Tesla 应用程序的主“安全分数”屏幕上。通过选择屏幕底部的“每日详细信息”，您可以找到有关每日安全得分的详细信息。

图五【Tesla Button-5.png】来自Twitter账户@cybrtrkguy的推特消息插图，URL https://twitter.com/cybrtrkguy/status/1441736110623838208/photo/1；

Safety Score Beta旨在为驾驶员提供透明度和对其驾驶行为的反馈。安全分数是一个介于 0 到 100 之间的值，分数越高表示驾驶越安全。大多数司机的安全分数为 80 或以上。有五个安全因素会影响您的安全分数。这些是由您的 Tesla 车辆使用车辆上的各种传感器和 Autopilot 软件直接测量的。

1每 1,000 英里的前向碰撞警告：

前向碰撞警告Forward Collision Warning是向您（驾驶员）提供的听觉和视觉警报，如果车辆前方的物体被认为有可能在没有您干预的情况下发生碰撞。无论您的用户在车辆中的设置如何，都会根据“中等”前方碰撞警告灵敏度设置捕获事件。前方碰撞警告按每 1,000 英里的比率纳入安全评分公式；【小编：过于激进的驾驶风格会导致FCW警告出现比例超出平均水平，过于疏忽的驾驶风格，也会同样导致FCW高比例……这两点都是需要认真甄别此类驾驶员是否合适在现阶段操控FSD beta的。】

2 硬制动：

硬制动被定义为向后加速，由您的 Tesla 车辆测量，超过 0.3g，这与在一秒钟内车辆速度下降超过 6.7 英里/小时相同。硬制动被引入到安全得分公式中，作为车辆经历大于 0.3g 的向后加速度的时间比例（以百分比表示）与车辆经历大于 0.1g（一秒内下降2.2 英里/小时）的向后加速度的时间比例。【小编：这是个比值指标，指执行0.3g后向加速度的时间相对于执行0.1g后向加速的时间占比。意图是甄别在一定交通流量条件下，频繁使用硬制动超过0.3g的激进驾驶风格。过高的硬制动使用比例，会引发追尾风险。】

3 激进转向：

激进转向定义为由您的 Tesla 车辆测量的超过 0.4g 的左/右加速度。这与在一秒钟内向左/向右增加大于 8.9 mph 的车辆速度相同。激进转向被引入到安全得分公式中，作为车辆在向左或向右方向经历大于 0.4g 的横向加速度的时间（以百分比表示）相对于车辆经历加速度的时间的比例大于 0.2 克（一秒内 4.5 英里/小时），无论是向左还是向右。【小编：甄别激进驾驶风格，比例值可以体现一定的道路类型类别因素。】

4 不安全的跟随：

您的 Tesla 车辆会测量自己的速度、前方车辆的速度以及两辆车之间的距离。根据这些测量值，您的车辆会计算如果您前面的车辆突然停止，您必须做出反应并停止的秒数。这种测量称为时距Headway。不安全跟随是指您的车辆时距小于 1.0 秒的时间与车辆时距小于 3.0 秒的时间的比例。仅当您的车辆以至少 50 英里/小时的速度行驶时才会测量不安全跟随，并以百分比形式纳入安全分数公式。【小编：甄别基金的驾驶风格，比例值可以体现一定的交通流量背景因素。】

5 强制自动驾驶仪脱离：

在您（驾驶员）收到三个音频和视觉警告后，Autopilot自动驾驶仪系统将在剩余行程中脱离。当您的 Tesla 车辆确定您将手从方向盘上移开并且注意力不集中时，就会出现这些警告。强制自动驾驶仪脱离作为 1 或 0 指标引入安全评分公式。如果 Autopilot 系统在行程中被强制断开，则该值为 1，否则为 0。【小编：强制脱离并非指驾驶员根据紧急态势而手动操控的Autopilot脱离行为，而是指驾驶员有意忽视系统告警而导致的系统自动强制退出。用于甄选对于自动驾驶能力理解有偏差的驾驶员。】

图六【Tesla Button-6.png】来自Twitter账户@cybrtrkguy的推特消息插图，URL https://twitter.com/cybrtrkguy/status/1441736110623838208/photo/2；

上图显示为以天或者trip为单位的统计值查询，FSD beta申请者驾驶员可以随时查看，在信息闭环下不仅可以了解自己的驾驶行为，某种程度上还提供一种错误驾驶行为“矫正”的可能性。呵呵，Elon Musk的意图体现在“安全”二字上，还算用心。

为了计算候选者的每日安全分数，Tesla使用下面的预测碰撞频率 (PCF) 公式来预测每行驶 100 万英里可能发生的碰撞次数，具体取决于驾驶员的 Tesla 车辆测量的驾驶行为。

注意：以上五个指标为指数形式出现在系数的指数位置，连乘计算。粗粗看看，强制自动驾驶脱离的权重最大，不安全跟随行为的权重最小。有兴趣的读者可以自己模拟几个场景计算一下。

Tesla特意提到了当前公式是基于使用 60 亿英里车队数据的统计模型得出的。随着获得更多客户和数据洞察，希望在未来对公式进行更改。另，使用以下公式将 PCF 转换为 0 到 100 的安全分数：

安全分数 = 115.382324 - 22.526504XPCF

将前述的那个PCF公式输出带入本式子即可计算出最终安全分数。候选者的每日安全得分不受驾驶的英里数或小时数的影响，每日计算一次。我们将您的每日安全分数（最多 30 天）合并为里程加权平均值（加权规则不清楚），以计算汇总的安全分数，该分数显示在 Tesla 应用程序的主“安全分数”屏幕上。

不论是用于FSD beta测试用户候选者的甄别，还是用于更大范围的Tesla Insurance体系建设（基本也是评估驾驶者的驾驶风格），充分利用现代测量技术、数据统计技术（包括DNN）和无线通讯技术的评估体系建设，Tesla考虑的还是比较超前的。从另一个角度看，在AI Day后Tesla所展现出的相对完毕的自动驾驶系统体系能力，包括传感器固化、车队规模、稳定的识别模块技术进展、完善的后端训练体系等等这一切，都表明更庞大和系统的道路数据搜集，绝对是Tesla下一个阶段的重中之重。所以小编基本可以理解Tesla在极度高风险情况下，仍坚持把FSD beta版本快速推送给消费者的迫切心情。技术上讲，尽可能遴选出谨慎、可靠的驾驶员，也只能做到这一步了。

当然，Tesla依然需要运气，足够的运气。