摘要：召开了智能网联汽车产品准入及软件在线升级管理工作推进会，部装备工业发展中心，主要汽车生产企业近60位代表参加会议。

作者 | 伍文靓

编辑 | 苏鹏

小米SU7事故带来的连锁反应还在继续。

4月16日，也就是事故发生的第18天，工信部官方发出公告：

此外，该公告中还特别要求车企：

尽管工信部在公告中并未点名某单独企业或某事件，但字里行间直指行业积弊，即近年来频发的辅助驾驶相关事故。

关于本次会议的更多信息来自一张网络截图，其中提到，参会者包括19家车企以及华为。会议还针对当下智驾行业的现状，提出了三大方面的约束：

1.测试管理：严控公测风险，强化技术验证；2. 宣传规范：禁用误导性术语，明确功能边界；3. 量产部署：分类备案与风险管控并行。

不难看出，这次官方的出手，标志着监管的逻辑正在从前几年的不留余力“鼓励创新”向“底线思维”转变。

对此，未来汽车Daily与多位汽车行业人士进行交流，大部分人的第一反应是——这是好事。

某车企的产品经理说道，“现在节奏太快，各个OEM自己也会觉得有问题，但是又不能不跟进（竞品的步伐）。”大家都是一边带着隐隐约约的担忧，一边硬着头皮在往下做。

除了外部竞争环境的影响，不少车企内部的相关机制尚有提升空间。另一位从业者认为，“智能驾驶本来就需要耐心，对整个团队的合作协调能力、以及组织完善程度要求非常高，很多公司并不具备这些条件。”

在鲜血与火光中，智能驾驶的技术神话似乎正在褪去光环。

被远远甩在后面的用户认知

智驾技术的飞速发展已经成为不可逆的事实，但绝大部分用户的认知却来不及跟上。

今年初比亚迪喊出“智驾平权”之前，各大车企就已经掀起了新车车均“智驾第一梯队”的营销热潮。何小鹏更是在其的春季发布会上调侃，自己一不小心被挤到了“第零梯队”。

在技术狂飙的时代，在车企的极力宣传之下，人们似乎习惯了将“智能”等同于“安全”，将“科技”等同于“进步”。

从L2定速巡航到自动变道，从L2+高速NOA到城市领航辅助、从准L3车位到车位以及园区漫游，技术的每一次进步都在暗示“机器比人更可靠”。车企CXO们更是卷入了直播流量的狂欢，以身试水，验证自家智驾技术的安全性。

然而， 当消费者逐渐模糊了自身的驾驶主体性，将车辆控制权让渡给机器，再先进的算法也无法预判所有意外。一旦配置智能驾驶的车辆规模激增，“翻车”的概率就会更大。

某头部智驾供应商员工对未来汽车Daily表示，“很多消费者根本分不清辅助驾驶和自动驾驶的区别，所以在使用中很可能会超出系统设定的ODD场景。”

从车企的角度来说，在极端场景下，如果辅助驾驶系统的感知精度和准确度不够、规划算法能力也不足，那么最省事的方式就是人工接管——这是一个近乎残忍的行业真相，“只有写代码的人才知道自动驾驶水有多深。”

在这一背景之下，业内甚至诞生了一句黑话叫作“确保驾驶员在环”。为了进一步降低事故发生的可能性，“现在高速上都是谨慎使用辅助驾驶的标识”。

根据多从业者的观点，本次新规的落地将会大大暂缓智驾更新的节奏，“开发是不受影响的，主要是对外OTA的时候要符合国家的要求。”

不过，目前能够获取到的信息很有限，具体的操作流程也未可知。

但可以确定的是，“各个方面肯定更严格了。比如测试，类似早鸟团的用户测试不能再做了，安全性的验证测试也会更多。”

“听说（新规）6月份开始执行，提交的材料增加了很多，新旧车型应该都会涉及。研发侧，至少测试团队的工作量会增加很多。”另一位头部车企的员工向未来汽车Daily推测道。

在宣传方面，各大车企的对外口径也将进一步优化，避免用户将辅助驾驶视为“自动驾驶代餐”。比如，汽车审查处要求统一使用“组合辅助驾驶”表述。

关于智驾表述的改动，业务早有案例。

2016年，一名北京特斯拉车主开启Autopilot模式发生事故。随后，特斯拉中国官网上将“自动驾驶”这个词替换成了“自动辅助驾驶”，并且发布《车主使用手册》，要求车辆必须由人类驾驶，而且不能脱手。

2020年后，国内多家车企因辅助驾驶争议调整术语。比如理想汽车在官方网站上将原先的“自动辅助驾驶”更改为了“辅助驾驶”，还曾官方发布微博呼吁驾驶员安全使用该系统。

如果学习、培训、使用监管全部到位，屡见不鲜的智驾事故也许可以有效避免。

根据观察者网发起的调研显示，仅有25.16%的消费者表示，在消费者购车过程中，接受过品牌方“充足的智驾功能培训”；而有高达41.48%的消费者表示“从未接受过相关培训”。

新规中关于车企明确责任界定以及功能边界的要求，也将直接推动上述流程的完善。

“辅助驾驶”到“自动驾驶”，还差什么？

作为辅助驾驶通向自动驾驶的必经之路，抢占L3高地也已经成了车企下一个全新的赛点。但不同于L2级消费者作为驾驶主体，L3级的驾驶责任重担则交给了车企。

就在前不久，极氪、广汽、奇瑞三家车企不约而同选择在同一天披露了更高阶的L3自动驾驶量产时间表。其中，最快的极氪将于下周的上海车展亮相相关车型；另两家车企将先后于今年内以及明年推出相关车型。

小鹏，华为也曾公开表示，今年将上马L3。

但不能忽略的一个事实是，当车企们在谈到智驾技术升维的规划，用的更多的仍是“准L3”的表述，而非实质性“L3”。

极氪科技集团CEO安聪慧之前公开表示，“准L3的体验和L3是不一样的。”

根据智驾技术的历史发展来看，L2+级的NOA功能最先落地于结构简单的高速场景，出于安全的考虑，在技术逐渐成熟后才正式向城市场景扩张。L3技术的落地也将经历从“准L3”的小范围（如限速、限场景、限脱手时间）逐步走向更广义的全场景落地范围。

观察目前的市面上已有的智驾功能，车位到车位已经能够解决智驾连续性的大部分问题，那么，接下来就需要攻坚的难题就是优化用户体验，或者说确保用户安全。

毕竟，L3级并非只需要简单地考虑智驾系统的运作即可，还要应对来自整车的机械架构、电子架构、座舱、动力、底盘乃至云端等全面的挑战，是一个平衡性能、成本、安全的系统性工程。

有从业者告诉未来汽车Daily，“不同于demo演示（准L3）只需在某时间段内的特定场景中维持正常运行，规模量产交付级别的L3级自动驾驶方案必须要在复杂路况下保证全天候、安全的稳定工作。”

无论是端到端，还是VLM/VLA，当下智驾技术发展的本质，也都是为了尽快实现上述目标。但端到端也并非能够解决所有问题。

“现在大家还是在车上应用通用大模型，很少针对用车场景进行深度的优化设计，因此只能满足一些大众需求，只靠端到端来做深度的自动驾驶远远不够。”

与此同时，整个行业还在面临一个全新的挑战。过去一年多大模型的飞速发展，基本上已经将互联网上的公开数据榨干，只有在垂直领域更加深入地挖掘，才能持续获取高质量数据。

在这一背景之下，如果所有问题都完全依赖数据驱动去解决，成本会变得非常高。

如此看来，尽管已经有大量车企强调今年底、明年初上马L3，但距离实现全场景L3级自动驾驶落地，仍有很长的路要走。而且，除了自身技术路线和算法优化，车企还得等待硬件供应链的进一步成熟。

马斯克鼓吹纯视觉路线的理论依据是，“人靠眼睛就能开车”，但这忽略了一个重要事实——人会动身体、会伸脖子，而摄像头不会。

也许纯视角的方案在辅助驾驶能行之有效，但自动驾驶时代，当驾驶权进一步从人类手中交给机器，摄像头等传感器受污点、雨水遮挡影响，从而导致自动驾驶系统无法安全运行的情况将很难被容忍。

比如，Waymo第四代无人车将激光雷达等传感器集成在一起，用一个玻璃罩与外界进行隔绝。但在第五代，其激光雷达又回归了早期的“旋转花盆”样式。

这样是因为他们发现，“由于快速旋转，激光雷达露出窗口小，可以减少被弄脏的概率；其次，激光雷达上面的水也容易被甩掉。这样就在很大程度上解决了清洁和去污的问题。”

此外，车规级产品性能也在牵制自动驾驶技术的发展。据了解，Waymo几乎所有的零部件都不是车规级产品，摄像头为索尼消费级sensor。

为了实现L4自动驾驶的安全运行，Waymo的摄像头像素达到了4000万，相当于单反的效果，能在夜间清晰成像。“主流的车规级摄像头大概在800万像素，性能很难做上去。”

这些都会是所有从辅助驾驶向自动驾驶冲击的车企所面临的难题。

如果车企不能将技术安全以及用户体验做到极致，L3的热潮也许只是将消费者从L2+带入一个新的楚门世界。

来源：未来汽车Daily