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智駕安全,發(fā)展到哪一步了?

jf_08734774 ? 來源:jf_08734774 ? 作者:jf_08734774 ? 2025-06-10 11:28 ? 次閱讀
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6月4日,國家標準信息公共服務(wù)平臺公示了一項關(guān)于《智能網(wǎng)聯(lián)汽車組合駕駛輔助系統(tǒng)安全要求》的國家標準項目。該項目由工業(yè)和信息化部提出,委托全國汽車標準化技術(shù)委員會智能網(wǎng)聯(lián)汽車分會執(zhí)行,是對于智能駕駛安全規(guī)范的進一步落地。

隨著強制性國標的推出,對于智駕安全的監(jiān)管將更加嚴格、精細。

一些讀者就產(chǎn)生疑問,智駕到底安不安全?為什么智駕功能不能一禁了之?

簡單來說,智駕系統(tǒng)多傳感器融合(如毫米波雷達、激光雷達)和AI算法,可以主動規(guī)避風(fēng)險,自動剎車、緊急避讓,在復(fù)雜路況中,智駕配合人類司機,可作為安全冗余,切實降低事故概率。所以,智駕是汽車安全所不可或缺的。

問題在于,消費者對智駕的安全能力如何實現(xiàn),技術(shù)成熟度怎么樣,這些問題的認識還不多,就容易產(chǎn)生誤判。

有必要從技術(shù)的視角出發(fā),聊一聊智駕安全究竟是怎么實現(xiàn)的,以及發(fā)展到了什么水平。

智駕,為什么仍不安全?

談?wù)撝邱{安全之前,有必要先談一談,智駕到底為什么可能不安全。原因可以用一句話總結(jié)——“負樣本無法窮舉”

負樣本,就是算法系統(tǒng)所面對的異常情況。不管一個車企的數(shù)據(jù)準備多么充足,仿真模擬訓(xùn)練多強大,樣本準備多么完備,隨著時間的發(fā)展演進,一定會出現(xiàn)智駕系統(tǒng)沒學(xué)到的負樣本。

舉個例子,扁鵲華佗活到今天,也治不了新冠病毒,因為他們生活的兩千多年里就沒有遇到過這種病毒,新冠病毒就是神醫(yī)的“負樣本”,他們也沒辦法治療。

當(dāng)前的智駕在現(xiàn)實中遇到?jīng)]見過的“負樣本”,就可能認不出來,造成風(fēng)險隱患,包括但不限于:

1.硬件異常。當(dāng)汽車的激光雷達、攝像頭、雷達等傳感器,遇到雨雪、灰塵、霧霾等環(huán)境干擾,或者隧道入口、施工區(qū)域等監(jiān)測盲區(qū),就有可能導(dǎo)致感知錯誤,造成事故。前不久特斯拉FSD就在北美施工區(qū)域發(fā)生碰撞,原因就是沒有識別出工地的錐形桶。此外,車載高精地圖沒有及時更新,也可能導(dǎo)致路徑規(guī)劃錯誤。車載通信中斷或延遲,車輛與其他車輛或道路信息同步失敗,就無法給智駕提供實時參考的決策數(shù)據(jù)。

2.環(huán)境變化。在省會城市等有清晰道路邊界的結(jié)構(gòu)化道路上,NOA智駕系統(tǒng)可以游刃有余,但一旦看到縣鎮(zhèn)、鄉(xiāng)村之類路面標記不太完備、清晰的地方,不少智駕系統(tǒng)就變成“麻瓜”了。模型預(yù)測不了,倚仗智駕就存在風(fēng)險。小米SU7事故中,高速道路臨時限行需要變道,路況變化就對系統(tǒng)判斷構(gòu)成了挑戰(zhàn)。

3.軟件異常。智駕的AI算法模型是一種軟件,也可能存在算法決策錯誤,比如規(guī)劃模塊生成不合理的軌跡,系統(tǒng)崩潰或內(nèi)存泄露,通信中斷導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)延時或失效,遭到遠程攻擊而被鎖定等異常情況。2022年,就有一位黑客通過軟件漏洞,遠程控制了25輛特斯拉,完成遠程打開門窗,無需鑰匙就能啟動汽車等操作。

4.人為因素。駕乘者的異常,也可能導(dǎo)致行駛風(fēng)險,比如駕駛員沒有及時響應(yīng)系統(tǒng)提示,或者主動干預(yù)失敗。那這時候,就要求智駕系統(tǒng)有被動安全能力,即使事故發(fā)生也能快速觸發(fā)緊急救援流程,確保車載通信系統(tǒng)的聯(lián)接穩(wěn)定,車門等逃生通道暢通。

可以說,舊的負樣本被智駕系統(tǒng)學(xué)到了,但汽車行駛安全中會遇到意想不到的新的“負樣本”。異常情況不能被學(xué)完,是不是代表著智駕就不能用了?也不是。

智駕,為什么更安全?

智駕系統(tǒng)在仿真平臺和現(xiàn)實路測中學(xué)過的“負樣本”,比絕大多數(shù)人類司機一輩子開過的路都多。

比如說,鴻蒙智行eAES動態(tài)避險的誤觸發(fā)率,設(shè)計標準是億公里級,相當(dāng)于繞地球2500圈才可能出現(xiàn)一次誤判,較業(yè)界要求高出100倍,更比人類駕駛員的誤判率低得多。特斯拉2025年第一季度車輛安全報告顯示,使用駕駛輔助系統(tǒng)Autopilot的車輛,每行駛744萬英里(1197萬公里)才會發(fā)生一次事故,事故發(fā)生概率僅為美國平均水平的十分之一。

所以,智駕輔助人類的“人機協(xié)同”,相當(dāng)于給司機一個強大的外掛,具備很多額外能力,自然比全人工駕駛有了更多的冗余安全保障。

首先是感知層,有更清晰敏銳的“眼睛”。通過多傳感器融合感知,實現(xiàn)對道路環(huán)境的實時感知,讓智駕系統(tǒng)比人類看得全、看得清、看得遠。比如在雨霧雪天氣下,人類肉眼都很難辨別其他車輛,但智駕可以借助傳感器和路側(cè)信息,來精準感知前后車距離。

決策層,更聰明精準的“大腦”。傳感器采集的數(shù)據(jù),經(jīng)由智駕系統(tǒng)的AI模型進行實時分析處理決策,生成駕駛指令。目前,智駕系統(tǒng)正從大量規(guī)則經(jīng)驗的分段式?jīng)Q策,邁向one model端到端,這樣的好處是,不用工程師提前設(shè)計規(guī)則,只要不斷輸入人類駕駛數(shù)據(jù),系統(tǒng)可以自主學(xué)習(xí),相當(dāng)于遇到“負樣本”自己就能學(xué),進化速度極快。

特斯拉就為FSD輸入了1000萬個高質(zhì)量的人類駕駛視頻,加上全球行駛在路上的數(shù)百萬輛車輛每天提供大量視頻用于訓(xùn)練,讓FSD達到了老司機的水準。

控制層,更靈敏堅韌的“肢體”。智駕系統(tǒng)的AI大腦做出決策,還需要底盤的動態(tài)響應(yīng)能力來完美執(zhí)行,智能底盤技術(shù)可以實時調(diào)整懸架、轉(zhuǎn)向角度、制動力分配等,規(guī)避人類操作延遲導(dǎo)致的失穩(wěn)或失控,確保安全性和操控性,實現(xiàn)主動安全。

相比人類手腳操作,智能底盤系統(tǒng)的靈敏度和精細度更高,比如尊界S800被熱議的“凌波微步”,通過動態(tài)車身姿態(tài)控制,讓車輛在冰雪路面、復(fù)雜路況下也能穩(wěn)定協(xié)同,提前預(yù)測道路變化,減少爆胎失穩(wěn)的風(fēng)險,背后依靠的是首發(fā)搭載的華為ADS 4.0途靈龍行底盤,將車身、動力、懸架、轉(zhuǎn)向、制動和熱管理六大系統(tǒng)(6合1)深度融合,實現(xiàn)跨域協(xié)同控制。

上述眼、腦、手的智能外掛,讓駕乘更加安全,是毋庸置疑的,但這還不夠。

消費者對智駕安全性的追求,是永無止境的。任何已經(jīng)實現(xiàn)了、普及了的安全保障技術(shù),都會被認為是理所當(dāng)然的,用戶會接著提出更高更苛刻的要求,讓智駕安全無限逼近100%。

真正有意義的問題是,智駕還可以更安全一點嗎?

技術(shù)路線有分野,智駕安全未完成

當(dāng)下,智駕系統(tǒng)難以應(yīng)對的負樣本,仍然存在,這就要求:

車企始終在智駕安全上大力投入,不斷追求100%安全的理想目標;

第二,消費者也要清醒地意識到,智駕系統(tǒng)也是有局限的,99.999999%的智駕安全也不是100%。

如何逼近100%的智駕安全,就形成了車企之間的技術(shù)路線分野:

一種是極致技術(shù),以特斯拉純視覺方案為代表。

特斯拉堅持采用純視覺方案,也就是只靠視覺攝像頭(而不依賴激光雷達)構(gòu)建視覺感知層。這一技術(shù)路線的好處,一是通過視覺識別無限逼近AGI,讓汽車只靠圖像輸入生成控制指令,決策更接近人類;二是大幅降低硬件成本,激光雷達價格高達數(shù)萬美元,低價汽車很難配備,純視覺方案具備價格優(yōu)勢和普及優(yōu)勢。

這種方案是跨越式的“一步到位”,在北美市場領(lǐng)先,但也遭受了國內(nèi)本土場景的挑戰(zhàn),比如缺少激光雷達,會導(dǎo)致對陌生環(huán)境的適應(yīng)性不足。加上中國有窄路會車這樣的復(fù)雜場景,數(shù)據(jù)采集和訓(xùn)練都受限,就不容易識別出來。

對于純視覺技術(shù)路線,國內(nèi)車企的看法也各有不同。比如小鵬汽車選擇跟進,放棄激光雷達和高精地圖(但保留毫米波雷達和超聲波雷達),轉(zhuǎn)向了視覺融合方案。但蔚來則十分反對,李斌認為只要激光雷達提供的信息是準確的可靠的,就是有用的,車配不配激光雷達是商業(yè)問題,(取決于)企業(yè)是不是愿意為這個付出成本,“說激光雷達沒用的非蠢即壞”。

而另一種路線:全面防護,以鴻蒙智行5維安全為代表。

業(yè)內(nèi)還有一個觀點是,既然無法窮舉所有可能的異常場景(如突發(fā)障礙物、極端天氣、駕駛員誤操作等),那么通過技術(shù)融合與冗余設(shè)計,來全方位無死角地確保系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的可靠性。比如激光雷達雖然貴,但也要配,也得用,以提供安全冗余。

這種全面防護思維,鴻蒙智行提出的“五維安全”理念可以說是標桿了。

五維安全,指的是全時速安全、全方向安全、全目標安全、全天候安全、全場景安全。無論車速、天氣、駕駛狀態(tài)、前后左右方位等各種極端場景,都要求車輛能夠精準識別并準確反應(yīng)。具體怎么實現(xiàn)呢?

一是硬件冗余。通過多傳感器融合,形成超越人類感知精度的無死角覆蓋。

最新發(fā)布的尊界S800就通過36個傳感器,建立了前向、側(cè)向、后向的全向立體融合感知系統(tǒng)。包括4個激光雷達,3個分布式4D毫米波雷達矩陣,2個4D毫米波角雷達,11個視覺攝像頭,12個超聲波雷達,4個車外麥克風(fēng)。這種感知層的冗余設(shè)計,可以讓汽車充分感知外部環(huán)境變化,哪怕是雨霧塵天氣,也能識別人的肉眼都看不到的車輛,主動剎停,規(guī)避碰撞風(fēng)險。

當(dāng)然,也有人認為這種冗余設(shè)計雖然降低了誤判風(fēng)險,但成本高,性能不及特斯拉。這就要提到五維安全的另一個特點:算法創(chuàng)新。

通過系統(tǒng)、算法等軟件層面的創(chuàng)新,與硬件協(xié)同,可以實現(xiàn)從低速到高速的安全控制,并進行主動避險。華為ADS 3.0通過PDP網(wǎng)絡(luò)和本能安全網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)納秒級決策響應(yīng),eAES技術(shù)(增強型自動緊急轉(zhuǎn)向)可在0.5秒內(nèi)完成剎車+換道動作。

最新的ADS 4.0系統(tǒng),進一步基于全新WEWA技術(shù)架構(gòu),讓車端世界行為模型和云端世界引擎相結(jié)合,通過云端訓(xùn)練強化對少見的復(fù)雜場景或特殊車輛進行識別,車載World Action Model帶來更類人的智駕輔助,進一步增強主動安全能力。

總結(jié)一下的話,純視覺方案是“技術(shù)摸高”,五維安全理念就是廣覆蓋高冗余,把安全水桶的“水位增厚”。

二者雖然路線不同,但都在以技術(shù)創(chuàng)新來重新劃定汽車安全的天花板,讓智駕安全不斷接近100%的理想狀態(tài)。

至少在今天,100%的智駕安全仍是一個理想,人類還在奔赴理想的路上。無論哪種路線,都需要不斷提高智駕安全的可及性,讓更廣大的消費者和車主能夠獲得新技術(shù)、新能力、新硬件。

總之,結(jié)合智駕的人機協(xié)同,將不可逆轉(zhuǎn)地到來。智駕安全的能力邊界,也圈定了車企的競爭力邊界。能否推動智駕安全的能力邊界不斷延伸,無限逼近100%,是車企接下來的頭號賽點。

審核編輯 黃宇

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