据微博爆料，2020年6月16日下午2点左右，在江西（疑似南昌），一辆特斯拉Model?3在行驶过程中，突然自动提速到127km/h，无法控制车速，刹车失灵，车主一路避开车辆和行人，在无路可走处发生碰撞起火。现场照片显示，该车前部受过严重撞击但未着火，着火处从前挡风玻璃一直蔓延到车尾，从车底到车顶火光熊熊，火光之上浓烟滚滚。
根据当事网友描述：其父亲当天驾驶一辆特斯拉Model3，在行驶状态下，突然迅速加速以及刹车失灵，导致车辆一直前行至较荒凉处撞击后才停下，并起火。同时，车辆在行驶途中还不停进行车辆和行人的避让。除驾驶人外没有其他人员受伤。驾驶人经历***后已在医院进行救治手术，并出具了病例说明，网友表示，已致电了特斯拉方面，但对方表示仍在向上级反映。
对此***，有媒体***访特斯拉，特斯拉官方回复称：“特斯拉已于第一时间处理此事，目前***部门也已经介入调查。特斯拉的车类似操作都是有数据记录的，根据特斯拉的车辆设计原理，刹车失灵车辆自己加速的可能性非常小。建议等***部门根据车辆数据做出的结论，再下判断。”
人命关天，刹车性能关系到司机和乘客的切身安全，也是车辆安全的关键指标。相信很多电动车主都关注这个案例以及背后的原因。
对此，电驹小编也***访了几位业内人士，看他们如何看待这个案例。
问题一，电动汽车行驶中会不会刹车失灵？
按照上述当事网友亲属的描述，这辆车是车辆加速、刹车失灵导致的碰撞起火。
那么问题来了，行驶中的电动汽车会不会刹车失灵？
先来看看刹车系统的工作原理。燃油车的刹车系统包括刹车踏板、推杆、刹车总泵、真空助力泵、液压管路、刹车卡钳和碟片几部分组成。踩下刹车踏板后，刹车推杆推动制动总泵，制动总泵将制动力通过液压管路，分配给传递给刹车卡钳。
电动汽车的刹车系统与燃油车基本一致，但是在上述基础上，增加了动能回收器。
正常情况下，刹车系统是相对独立的系统，优先级很高。踩下刹车踏板，就会产生制动力。即使在熄火状态下，刹车系统也是工作的，只不过没有助力。
什么情况下会出现刹车失灵呢？
一位技术专家告诉电驹小编，在制动系统出现故障时，电动汽车可能会出现刹车异常，但发生率很低。
有一种情况需要注意：目前的电动汽车都是自动挡，启动时需要踩下刹车踏板。如果能正常挂挡和起步行驶，说明在行驶之前，该车的刹车系统是没有出现问题的。
还有一种情况是，车辆行驶之前，车辆的刹车油泵被打开了，刚开始行驶的时候，刹车还是可以正常工作的，但是踩了几脚刹车以后，油漏完了，刹车系统就失效了。
回到上述案例中，这辆事故特斯拉是不是发生了刹车失灵，还不确定。
如果是，那有可能是在行驶状态中，刹车系统出现了故障。
问题二、自动驾驶中的电动汽车会刹车失灵吗？
上述案例当事网友的亲属描述，车辆突然自动提速到127km/h，刹车失灵。
这个状况是否属实，目前还需要官方鉴定。但此处引出来一个问题：自动***驾驶中（AP打开状态），会不会出现刹车失灵或突然加速？
目前，包括特斯拉在内的电动汽车，其自动***驾驶的逻辑是：踩下刹车踏板，自动***驾驶就立即退出，车辆交给驾驶员接管。
有一种极端情况：在行驶中，刹车系统出现故障，踩下刹车踏板后，无法给AP自动***驾驶系统提供信号，导致自动驾驶没有退出，依然按照之前设定的巡航速度行驶，进而加速。
但这个案例是不是这种极端情况，还需要官方调查结果。
另有网友评论称，这起事故可能是“行驶过程中推送了系统升级”。
但是，刹车在系统设定中是最高级的，作为汽车中安全级别最高（ASIL?D）的机械设备，它要求的是驾驶者对其最终的触发有着绝对的主导权，为此它的主体结构始终保留了最纯粹的机械连接，电子系统仅仅提供助力而已。因此即便是特斯拉行驶过程中推送了系统升级，应该也不会影响其刹车。
结语
目前，对于该起案例，是不是刹车失灵和自动提速，还没有定论。但碰撞起火却是事实。即使没有出现刹车失灵，这个碰撞起火的损失也是惨重的。值得每位车主警惕。
车辆越来越智能，让生活越来越舒适，但也带来了一系列问题。刹车失灵、撞击起火、人员受伤，没有任何人希望这样的事情发生，等待有关部门和特斯拉的检测吧。
自2014年开始，特斯拉便已有了刹车失灵的消息传出，当时，特斯拉的回复是操作不当。
这些年，相比刹车失灵，特斯拉更多负面新闻是碰撞起火以及自动驾驶事故。
例如，前段时间，一辆特斯拉Model?3打开AP行驶在高速路上，直接撞上了前方翻倒的白色货车。
2016年1月，国内特斯拉车主驾驶Model?S于京港澳高速邯郸段，开启自动驾驶状态下行驶时，与前方道路清扫车发生追尾事故并当场身亡。
打开百度搜索，可以发现特斯拉多起自动驾驶事故。
特斯拉起火案例也时有发生。有统计显示，全球公开报道的特斯拉重大事故共25起，8人死亡，其中12起起火。
因此，尽管是不是刹车失灵，有待官方调查结果。但是，每个特斯拉车主乃至电动车主，对碰撞起火和自动驾驶故障引发的事故，还是要提高警惕。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
最新通报！杭州一特斯拉“自动驾驶”撞上路灯？调查结果如何了？
埃隆·马斯克的SpaceX刚实现人类史上首次商业载人航天，他的特斯拉 汽车 就在Autopilot（自动***驾驶）模式中出了一次撞车事故。
近日，在***，一辆特斯拉Model 3直直撞向一辆横躺在马路上的货车，所幸，此次并无人员伤亡。据***显示，当时车流量不多，公路可见度良好。
那么，问题出在哪里？警方接受媒体***访时称，当时特斯拉处于Autopilot模式，时速定速约为110公里。车主本以为车子检测到障碍物会自动刹车，然而当他注意到车子没有慢下来时，他踩了刹车却已来不及。
另外，货车司机也告诉警方，称他的货车发生事故，侧翻在马路上，他自行脱困后到货车后方的分隔岛等待救援，在注意到特斯拉 汽车 直直驶向他的货车时，他曾挥手示意却没有用。
此前，特斯拉就已经发生过类似的撞车事故，其中一起也在***。据当时的调查结果显示，由于***接受电动车挂牌上路，并未全面开放“自动驾驶”功能，“自动驾驶”功能仅能作为***，一旦发生***，肇事责任仍由驾驶人负责。总而言之，车还是要驾驶人来开。
上述两起事故并无人员伤亡，但截至目前，美国就已经发生了至少三起特斯拉致死***。
2019年3月，在美国德尔雷海滩附近，一名特斯拉Model 3驾驶员在事故发生时也处于Autopilot模式中，随后特斯拉撞向了一辆卡车。
图自网络。
2018年3月，在加州圣塔克拉县山景城的公路上，一名特斯拉驾驶员开启了Autopilot模式。随后，他在玩手机 游戏 的过程中，没有注意到Autopilot将车开向高速公路的分道角区，并撞向了屏障，驾驶员被送进医院后身亡。
图自网络。
2016年5月，事故发生在美国佛罗里达州的威力斯顿，一辆特斯拉Model S开启了Autopilot模式，没能发现一辆拖车的白色车身并撞向拖车，结果是特斯拉驾驶员身亡。
对于上述事故，美国国家运输安全委员会（National Transportation Safety Board）分别发布了调查报告，均认定***的可能原因在于，特斯拉驾驶员未能避让车辆或障碍物，过度依赖特斯拉的自动化模式。同时，报告批评了特斯拉Autopilot的操作设计，称该设计与特斯拉的指导方针和警告有所违背，使得驾驶员能长时间脱离驾驶，使用自动模式。
需要注意的是，特斯拉将自动***驾驶取名为“Autopilot”，这被不少人诟病。“Autopilot”听起来就像“自动驾驶”，然而这两者的区别并不小。
据特斯拉******介绍，Autopilot自动***驾驶功能“需要驾驶人主动监督，并无法使车辆自动驾驶”。
图自***特斯拉***。
美国高速公路安全保险协会（IIHS）的一份调查报告指出，由于当前自动驾驶系统的局限，部分厂商对自动***驾驶系统的命名似乎过于夸张，使得驾驶员获得了错误信息：48%的受访者认为在使用特斯拉的AutoPilot模式时，自己能放开方向盘。当问及日产（Nissan）的半自动驾驶系统（ProPilot Assist）时，有33%的人认为能放开方向盘。随后是通用 汽车 的超级巡航（Super Cruise）和BMW的***驾驶Plus（Driving Assistant Plus），比例下降至27%，奥迪 汽车 的交通堵塞助手（Traffic Jam Assist）排最后，只有21%。而在其他问题上，包括打电话、发短信、看***、睡觉等，特斯拉的认可比例都超过了其他车厂。
“特斯拉的用户手册清楚地说明了Autopilot是一种驾驶员要亲自驾驶的功能（‘Hands-on feature’），但这显然没有传达给所有人”，IIHS ***大卫·哈基（D***id Harkey）接受媒体***访时称，“制造商应该考虑其系统名称所传达的信息”。
特斯拉的“完全自动驾驶”到底靠不靠谱？
车是生活中常见的交通工具，给人的生活提供了很大的方便，也提升了家庭的幸福感，拥有了小汽车，在外出的时候终于不用挤公交挤地铁了，在周末的时候还可以带着亲朋好友外出游玩，是很惬意的一件事。随着社会上车辆越来越多，在道路上行驶的时候发生的交通事故，问题也日益严峻。在杭州一辆特斯拉自动驾驶撞上路灯，警察调查之后发现结果反转。
在浙江杭州发生了一起***，这个事故和其他的***不同。据车主介绍，当时他正在副驾驶上面乘坐，使用的是特斯拉自动驾驶的功能，没想到车辆却撞上了路边的路灯。司机介绍自己在和朋友一起吃饭的时候喝了酒，他准备叫代驾。代驾行驶在北门的时候无法进入，随后他就坐到了副驾驶的位置上，使用了自动驾驶功能开往北门。
在行驶的过程当中，车辆却突然失控，冲出路面，撞上了路边的灯杆以及路旁的座椅。对于司机的说法，特斯拉方面却称车主撒谎，因为特斯拉汽车设计了重力感应设置，如果驾驶室没有人，那么车辆根本就没有办法启动。交警到达了事故现场，就对车主进行酒精测试，并且将他带去医院抽血检测。警方在调查之后确定在车辆当中，只有他一个人，他全程都是坐在驾驶位。
这位男子的检测结果显示醉酒驾驶，因为他违反了交通规则被吊销驾驶证，他在5年之内不可以取得驾驶证。这位男子在酒后开车实在是太危险了，一旦发生事故，后果不堪设想。如果撞到了人不仅会钱财面临损失，有可能还面临着牢狱之灾。他竟然还骗警察说自己是坐在副驾驶室，特斯拉官方回复也让他***打脸。
特斯拉又出事故，自动驾驶到底安全不安全？
撰文?/?朱?琳
编辑?/?温?莎
设计?/?杜?凯
来源?/?Forbes，作者：Brad?Templeton
10月20日，特斯拉发布了一个***的测试版，面向其部分早期用户。该测试版被埃隆?马斯克（Elon?Musk）称为“功能完整的完全自动驾驶”。该公司还宣布，将目前出售给车主的“FSD?in?the?future”套装的价格上调2000美元(现价10000美元)，以便他们在准备就绪时可以使用该软件。
该软件包给许多用户留下了深刻印象。一些人在Youtube上发布了该系统在城市街道上运行的***。尽管有这个名字，但“完全”自动驾驶既不是自动驾驶，也不是业内大多数人所说的完全自动驾驶。更准确的说法是，它是在城市街道上运行的特斯拉“Autopilot”。
像Autopilot一样，它需要驾驶员不间断的监控，也确实会发生错误，需要驾驶员的控制以避免事故的发生。它可以处理各种各样的城市街道，但不能应对车道或停车场，所以人类司机在旅程的起点和终点都要开车。之前的Autopilot只操作高速公路、乡村公路和部分城市快速路，不操作标志、交通信号灯等基本要素。
该车辆的功能比我在那工作时的Google?Chauffeur（现在的Waymo）在2010年展示的稍好，尽管重要的是它仅使用摄像头和最小限度的地图即可完成工作，而Chauffeur需要使用详细的地图和激光雷达，并尽量减少使用摄像头。
这十年间，神经网络计算机视觉的能力得到了突飞猛进的发展。特斯拉做出了很大的努力——仅在主要参与者中有效——避免了激光雷达，并严重依赖于摄像头（还有雷达，这是每个人都在使用的）。
***显示，这些车辆在各种街道和十字路口行驶。这包括没有标志的小街道，大的多车道街道，合理复杂的十字路口，包括无保护的转弯等等。这就是特斯拉所谓的“功能完整”——它至少在所有典型的路线上做了一些事情。
虽然我们不能从一小部分***中得出确切的结论，但可能会有施工和一些等级的道路的问题，我们看到了白天和晚上，但还没有看到恶劣天气下的***。
这些***中，有一些必要的干预——人类司机必须抓住方向盘，控制局面，以避免极有可能发生的事故。虽然没有关于需要这些的频率的统计数据，但这种干预似乎相当频繁。这是需要持续人工监督的系统规范，也是他们需要这种监督的原因。
所有的完全自动驾驶汽车项目都需要一个或两个“安全司机”在方向盘后面，他们也需要做这样的干预，一开始很频繁，随着时间的推移越来越少。
直到最近，Waymo和现在的Nuro才部署了没有监管司机的车辆。Cruise最近获得了这样做的许可，但还没有实施，他们声称可能会在今年年底实施。亚马逊的Zoox也有这样的许可证。
根据特斯拉的***和声称，在埃隆?马斯克的通勤中，他通常很少干预驾驶，有时根本没有干预，但这“似乎在大多数情况下都是有效的”。在现实中，我们要计算需要干预的频率。
据报道，特斯拉的Beta测试只对有较高安全记录的司机进行，但没有透露测试是如何进行的，这给我们带来了一些大问题：
这种干预有多频繁，情况有多严重？ 特斯拉在没有经过培训和合作伙伴的情况下，能有效地让客户扮演自动驾驶汽车安全司机的角色吗？这与优步在发生致命事故时的做法有何不同？ 特斯拉决定不使用激光雷达和详细地图，这对他们系统的质量有什么影响？ 驾驶员可以安全地使用它吗？通过测试又能得到什么呢？ 这合法吗？干预的频率有多高？
人们不能从这些***中辨别，但我们可以比较一下人类发生事故的频率。
有时候，干预会在不需要的时候发生，所以真正需要衡量的是“必要的”干预，即没有干预就会发生不好的事情。许多团队使用模拟器来模拟在没有干预的情况下会发生什么。“坏事”可以指严重的事故，或者只是指明显的驾驶失误，比如短暂地转向另一条车道，即使你很***，车道上没有车。
人类每10万英里就遭遇一次事故，普通驾驶大约需要8-10年的时间。保险公司每25万英里（25年）就会遇到一次，警察每50万英里（40-50年）就会遇到一次。
***的是，死亡非常罕见——人类驾驶每8000年发生一次，高速公路上每2万年发生一次。这对任何一个司机来说都是罕见的，我们开得太多，所以我们才会遇到那么多。
就其本身而言，整天驾驶无需干预似乎非常令人印象深刻，尤其是对那些初入这一领域的人来说，但这距离真正实现完全自动驾驶，而不是监控驾驶员***的目标还有很长的路要走。
这种测试方式可以吗？
如果没有受过良好训练的安全驾驶员，并且每辆车配备两名驾驶员，大多数自动驾驶团队是不会测试这种水平的系统的。
优步对其安全司机的培训很差，该公司承认，发生事故时，每辆车只安排一名司机是错误的。这起事故的主要责任是安全司机无视所有规则，用手机看电视而不是工作，但我们知道其他特斯拉车主也会做类似的事情。
另一方面，Autopilot表明，对于遵循良好程序的驾驶员来说，安全使用Autopilot是可能的。
统计数据显示，在高速公路上使用Autopilot的特斯拉司机不如不使用的司机安全，但安全程度只是略有下降。（特斯拉公布了误导性的数据，声称它们更安全。）这种较低的安全水平可能可以解释为这样一个事实：一些司机正确地使用了它，是安全的，而另一些司机则没有，从而降低了平均水平。
我的经验是，使用它的一个好方法是在你的头脑中一直保持“影子驾驶”，即脑中想着移动你的手但不施加压力，当汽车转动方向盘时让你的手随着方向盘移动。用这种方法，如果方向盘不像你想要的那样移动，你可以快速地从轻力转变为实力，推动方向盘到它应该去的地方。
但并不是所有的司机都这么做，有些人不这么做，甚至试图打破特斯拉的警告。许多人认为，车内的摄像头监控着司机的视线，以确保注意力得到了关注。其他竞争系统也这样做。特斯拉对此进行过实验，但迄今为止拒绝***取此类对策。
当然，让细心的司机测试这个软件对特斯拉来说是非常有价值的。这就是为什么其他公司花费数百万美元来支付安全驾驶员在几个州进行试车的原因。
马路中央也有拐角案例
所有这些测试的目的都是为了解决部署这些汽车的难题。在没有持续干预的情况下，在普通道路上驾驶相对“容易”（但要做到特斯拉所做的，即在没有激光雷达和地图的城市街道上驾驶，就比较困难）。
即使你能处理99.9%的情况，你也只是达到目标的一小部分。你需要找到所有那些不寻常和罕见的***，人们称之为“拐角案例”。但这些不只是发生在角落里，找到它们中的大多数是一个非常漫长和困难的项目。Waymo的顶尖团队耗费了十年时间来做这件事。没有人真正做到过。
在网络***中，司机们所表达的喜悦之情，是那些外行人的心声，他们以为得到99.9%的答案就能解决99.9%的问题。但它解决的问题还不到1%的十分之一。
驾驶***工具中，通过人工监视，你可以让人工监视人员处理剩下的问题，作为人类一般的问题解决者，我们通常可以这样做。
也就是说，特斯拉有一个很棒的测试工具。司机们不再花钱找人来测试车辆，而是为这样做的特权付费。这让特斯拉比其他任何公司都能以更低的成本更快地积累里程，他们自然想要利用这一点。
这对特斯拉来说是个好消息，因为当我说他们已经走了千分之一的路时，你可能认为这意味着他们还有几千年的工作要做。好消息是，由于团队随着时间的推移越来越快，他们做后期的工作比早期的工作更快。
Waymo可能花了2年时间才达到1/1000，但再过10年，他们就差不多达到目标了。这是因为随着时间的推移，他们都壮大了自己的团队和测试队伍，也接触到了各种各样的新技术，比如神经网络、高级模拟等等。
特斯拉一直在这么做，而且还制造自己的处理器，几乎和谷歌自己定制的处理器一样好。摩尔定律还没有消亡，它不断提供更多的工具来加快其余工作的进行。但目前特斯拉还有很长的路要走。
地图和激光雷达
到目前为止，我们所看到的并不能告诉我们很多关于特斯拉避开激光雷达的争议选择和相关问题。
特斯拉希望利用摄像头和神经网络创建虚拟激光雷达，告诉他们摄像头看到的视觉目标有多远。这些***向我们展示了他们对汽车和其他障碍物闪烁的感知，这在这些视觉系统中很常见，但也显示出他们还没有完全实现。
我们进一步了解了他们不使用详细地图的决定。人们试图在没有地图的情况下开车，以避免地图成本，并能够立即处理整条道路而无需绘制地图。地图可为你提供更多数据（即使它们错了并且道路已经改变），可以帮助你更安全。
不管你对地图的成本有什么看法，你很快就会想到没有它们的情况，而不是你想在第一批上路的汽车上做的事情。我们可以在特斯拉“FSD”的***中清楚地看到这一点，该***向左转弯并带有分隔线。
在这个***中，你看到车辆左转。在几乎恰好一分钟的时间内，汽车针对要驶入的道路计算出了一个错误的地图，从而将道路分隔线放置在错误的位置。它试图驶进迎面而来的车流中，但司机接管了它，把车开进了正确的车道。
一辆没有地图的汽车在驾驶时，它的地图就会自动生成。它必须弄清楚所有的路缘、车道、标志和交通控制系统在哪里，以及每条车道的规则，然后从中选择驶入哪条车道以及如何驶入。
一辆有地图的汽车依赖于之前通过交叉路口的经验，以及对数据理解的人类质量保证。它仍然需要了解现场情况，特别是道路发生变化的任何地区，当然还要了解道路上所有移动的东西，但首先要做的是让路面更安全。
特斯拉自然会努力使自己的汽车更好地处理这样的路口，而不会再次犯同样的错误。而且，他们的车队意味着他们将迅速获得有关此方面的报告，并在进行必须进行的逐步改进方面具有优势。
但是，尚无法从摄像头图像完全了解道路的布局，这就是为什么大多数团队都觉得拥有包含所有细节的地图可以使它们更安全，功能更强大，即使制作和维护地图要花钱，并且它最初限制了可提供更高安全性的驾驶区域。
这是合法的吗？
其中一些测试人员在加州。这让人想起了早期的一个***，当时由安东尼·莱万多夫斯基（Anthony?Levandowski）领导的优步自动驾驶团队试图在加州测试优步的车辆。加州法律要求测试自动驾驶汽车必须获得许可。
优步并不想获得许可，尽管莱万多夫斯基参与了起草这部法律的谈判。优步声称，由于法律豁免了“司机***”系统需要许可，优步并不需要许可，因为他们在任何测试车辆上都有一名安全司机，因此这就是司机***。
汽车制造商一直在推动在法律中加入驾驶员协助例外条款，因为他们不希望他们销售的***系统突然需要许可。
加州车管所说“不行”。毕竟，既然每个人都使用安全驾驶员，那么法律就毫无意义，任何汽车都不需要许可证。
他们的观点是，如果你真的试图制造一辆自动驾驶汽车，你需要许可证，即使你有一个人作为正式司机监控它。他们告诉优步，他们将吊销所有优步车辆的牌照，除非他们排队等候。
这使特斯拉处于一种不寻常的状况。特斯拉的高速公路版Autopilot是驾驶员的***工具，不需要许可证。但是他们将这个Beta测试版本称为“完全自动驾驶”。
正如我在上文中所断言的那样，这并不是像大多数行业内部人士所说的那样是真正的自动驾驶或完全自动驾驶，但是只要特斯拉说这是制造自动驾驶汽车的努力，许可证法似乎可能适用于他们，并关闭该州以及可能具有类似规则的其他州的Beta版程序。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
特斯拉车辆出事故不是第一次了，之前很早就传闻其自动驾驶无法识别前方白色故障物，并且因此发生过多起事故。特斯拉尚且如此，其它电动车厂商的自动驾驶又是否能让人放心呢？
我们知道，自动驾驶划分为以下几个等级，自动化程度由低到高分别为L0到L5：
L0级-自动驾驶：无自动驾驶能力，油门、煞车、方向盘等全程皆由驾驶者掌控，也是目前主流的驾驶方式。
L1级-自动驾驶：驾驶操控为主，系统适时***。
L2级-自动驾驶：部份自动化，驾驶者仍然需要专心于路况。
L3级-自动驾驶：有条件的部分自动控制，该系统可自动控制车辆在大多数路况下形式，驾驶员的注意力不需专注于路况。
L4级-自动驾驶：高度自动化驾驶，不过还是具有方向盘等界面提供给驾驶员适时操控。
可以看到，L3、L4、L5级别，驾驶员已经不需要完全关心、甚至一点都不需要关心路况，对一个非常谨慎的人来说，已经会开始担心自动驾驶靠谱不靠谱了。我个人认为，L3往后的级别，都必须在特定道路上才能放开，在路况复杂地区或者速度过高区域，一定不能放开。否则一旦碰到紧急或者意外情况，总有一定几率发生事故。我对自动驾驶的算法也有一定了解，比如强化学习。从算法本身出发，就没有能覆盖100%场景的算法。
况且自动驾驶还有一个很难解决的问题，那就是***问题。当真的到了避无可避、一定会发生事故的情况下，到底作出有利于谁的决策？是要有利于本方驾驶员，还是要有利于本方车辆副驾驶，还是要有利于行人或者对方车辆？不管做出任何决定，相信都会遭到很多人的反对，算法在这种情况下如何抉择，完全取决于算法设计者如何设置算法的各种冷冰冰的参数，不管什么决策结果都是冷酷无情的。
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