智能驾驶如何渡过暗河？变立体！

摘要：智能驾驶像一把锷口锋寒的刀：磨得越快，救人也越狠；但若握姿不当，也可能把安全“底线”割得更深。

智能驾驶像一把锷口锋寒的刀：磨得越快，救人也越狠；但若握姿不当，也可能把安全“底线”割得更深。

先放结论的话：能提高上限也能拉低下限，现阶段，要靠挥得动这把剑的人，往后，应该能够螺旋向上。

OK，大概结构如下。

①智驾怎么变智能的②好处：提高了上限③坏处：拉低了下限④未来：在S型波折中组件收敛，阶梯抬高⑤关键：立体考虑

智驾，是把人给解耦了，大概解耦成如下。

感知：摄像头、毫米波/激光雷达、车联网，给车辆装上一双 360° 的“千里眼”。规划&决策：算法与大模型在毫秒级做路径、行为、能量管理的取舍。执行：线控底盘、电驱与冗余制动把决策落到每条 ABS 管路、电机相位。

这些揉在一起，形成了智驾系统。智驾把人类驾驶链条拆成 0 / 1 信号，重组进“硅与代码”的神经系统。

举几个智能驾驶提高了上限的例子。

注：信息来自网络

感知范围增大 + 反应时延缩短 + 7*24H不会累的实时监测。所以，确实，智驾能够在一定程度上的：*突破人体生理机能的极限，感知未知的风险，提前预知风险。

哪怕不能阻止火灾发生，碰撞发生，也能减少很大部分的伤害值。

嗯，不过。前提是智驾都按预想的状态下工作。也知道，现实很骨感的，在比特世界也一样。

呐，再列几个反面的例子。

注：信息来自网络

在世界模型到来之前，目前智驾还是依靠数据来喂养。但，其实数据已经被吃得差不多了。但是黑天鹅、小概率长尾场景，这些还是无法覆盖。

一旦在算法之外，在Clips之外。有可能会降智。

新技术总会经历波折，有些就真的折了，有些还能继续向上。对于智驾，个人持谨慎乐观态度。更多偏谨慎。

如果按照智驾的等级来分的话，现在处在关键的过渡期。

初期（L0→L2）：智能化像给人类多了一位“副驾教练”，AEB、LKA 把最常见的小擦小碰打了大折扣，边际收益显著。

过渡期（L2+→L3/L4 早期）：复杂度与日俱增，缺陷暴露速率>技术迭代速率，事故原因常常从“驾驶失误”转为“系统‑人协同失误”。

成熟期（高阶 L4/L5）：数据闭环+法规完备+云端仿真回归，系统可靠度进入平台期，安全水平有望再次陡峭上扬。

L2+→L3/L4的过渡期有一条不知道宽度、不知道深度的暗横在那里。不知道什么时候能够渡过去，但至少不是明天，也不是明年。

能不能渡过暗河，如下：需要立体的去考虑这个问题。

至少，涉及技术/法律法规/数据/及消费者本身。

技术：如何不发生比特世界的乱码。如感知冗余、功能安全（ISO 26262）、预期功能安全（ISO 21448）双保险。法规：如何在源头抑制的风险外溢；、。比如欧盟 GSR II 就把 OTA 后“功能一致性”写进了技术通报。数据：数据闭环与缺陷公开透明之前出行过的“隐瞒录像”教训说明，安全治理同样需要 DevOps 思维。消费者：驾驶员与算法的“灰色交接带”过渡；技术再好，也扛不住“你先上，我去睡”的过度信任。

其实还有很多其他维度。一个做不好，渡过暗河都很难。“智能化 ≠ 绝对安全”，但它让安全这件事变得前所未有地“立体”。

这在某种程度上，是进步的前提。对汽车这个古老的物种来说，是好事。