摘要：当“辅助驾驶”成为车圈热词，当“技术平权”被视作人人应享的出行权利，现实却给我们泼了一盆冷水——近年来，多起涉及辅助驾驶的交通事故让公众重新审视这项技术的可靠性。
当“辅助驾驶”成为车圈热词，当“技术平权”被视作人人应享的出行权利，现实却给我们泼了一盆冷水——近年来，多起涉及辅助驾驶的交通事故让公众重新审视这项技术的可靠性。
有人质疑：“这些功能还不够成熟，根本靠不住！”也有人反驳：“技术无罪，关键看你怎么用。”双方观点看似对立，但或许我们该思考一个更本质的问题：在人类交通文明的发展历程中，我们是否真的能完全依靠自身能力安全出行？还是说，辅助驾驶技术，其实是历史演进的必然选择？
我们是否能不借助外物外力
穿越层层迷雾？
公元640年的丝绸之路上，一支商队遭遇突如其来的沙暴。漫天黄沙中，人的肉眼能见度不足十步，连经验最丰富的向导也失去了方向感。就在生死攸关之际，商队首领取出一件司南，这个利用地球磁场指引方向的古老仪器，最终带领整支队伍脱险。而在同一时期的长安西市，那些常年往返于西域与中原的商贩们，则更愿意相信跟随自己多年的老马——这些生灵似乎天生就能在暴风雪中找到回家的路。
人类自身的感知能力存在天然的局限。我们的眼睛无法穿透雨雪雾霾，我们的耳朵难以分辨远处的危险声响，我们的大脑更不可能像计算机那样精确计算周围每一个物体的运动轨迹。正因如此，从司南到指南针，从老马识途到现代导航系统，人类交通文明的发展史，本质上就是一部不断寻找更可靠"感知外延"的历史。
时光流转到21世纪，当我们驾驶着智能汽车穿行在复杂的城市道路时，面临的是比古代商队更为严峻的挑战——现代交通环境中，我们需要同时处理数百米范围内数十个移动物体的动态信息，要在眨眼之间做出正确的判断和反应。这时，智能辅助驾驶系统就成为了我们的"现代司南"。
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目前主流的感知方案各有所长。纯视觉派认为，既然人类仅靠双眼就能驾驶，那么高精度的摄像头配合强大的算法也应该足够。这种方案确实有着硬件成本低的优势，而且随着数据积累，系统的识别能力会像老司机一样越来越强。但就像人眼在暴雨中会视线模糊一样，纯视觉系统在极端天气下也有一定可能"抓瞎"，等系统反应过来时可能为时已晚。
相比之下，激光雷达像给汽车装上了一双"透视眼"。它发射的激光束可以精确测量周围物体的距离，精度能达±2厘米。在复杂的城市十字路口，像是处理横冲直撞的电动车、异形三轮车、还有突然冒出来的行人等等突发情况，这种精确测距能力尤为重要。麻省理工学院在2022年的一项研究就表明，配备了激光雷达的融合方法将夜间的感知精度提高了数倍，可以降低自动紧急刹车系统（AEB）的误触发次数。不过，这套“贵里贵气”的系统也有自己的烦恼：高昂的成本令很多车企望而却步，而且在雨雪天气时，空中的降水会像无数面小镜子一样干扰激光的传播。
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于是，工程师们开始思考：既然单独依靠某一种传感器都有局限，为什么不把它们的优势结合起来呢？
这就催生了多传感器融合方案。这种方案就像组建了一支各有所长的探险队：摄像头擅长识别物体类别，毫米波雷达可以准确测速，激光雷达则负责构建精确的三维环境模型。当这些传感器协同工作时，即使遇到恶劣天气，系统也能通过数据交叉验证，来保持可靠的感知能力。不过，性格迥异的同事很难搞，要让这些专长不同的"队员"默契配合也并非易事。不同传感器采集数据做到时空同步就是个技术难题，更别提还要有强大的计算平台来处理海量数据——目前比较成熟的融合传感系统每秒要处理超过2000帧的环境信息（人类眼睛的极限大约60帧每秒），这对硬件和算法都是极大的考验。
站在技术发展的十字路口，我们不禁要问：究竟哪种方案才是最适合当下出行需求的"现代司南"？这个问题的答案，或许就藏在那些成功平衡了性能、成本和安全的产品之中。
我们是否愿将出行掌控权
让渡给机器？
人类的历史，某种程度上就是一部权力让渡的历史。而今天，当我们讨论是否该将方向盘的部分控制权交给机器时，同样面临着类似的灵魂拷问：我们该让渡多少？又该保留多少？
交通事故的真相：人祸，还是技术不足？
长久以来，交通事故的归因大多指向“人为失误”——疲劳驾驶、分心、误判……据统计，全球约94%的交通事故与人为因素直接相关。于是，辅助驾驶技术应运而生，它的初衷很纯粹：用更稳定的系统，弥补人类注意力的局限。
但问题也随之而来：如果技术本身还不够完美，我们是否真的敢把安全托付给它？就像特洛伊人不知道木马里藏着什么一样，许多人对辅助驾驶的可靠性心存疑虑。毕竟，任何系统都可能存在盲区，而一旦出错，代价可能是生命。
让渡的标准：安全，且只能是安全
技术的介入从来不是非黑即白的选择。就像教孩子骑自行车，最初我们会牢牢扶着后座，然后慢慢松开手，但目光始终不曾离开。现代的辅助驾驶系统也在经历类似的发展轨迹。权力的让渡，必须建立在信任的基础上。而信任的基石，只有一个——安全。这里的“安全”包含两层含义：
“不怕撞”的被动安全——车身结构、材料强度能否在事故中最大程度保护乘员？
“撞不着”的主动安全——系统能否提前预判风险，避免事故的发生？
果壳实验室最近就用极狐阿尔法S6三激光雷达版进行了一次极限挑战，让你更直接地感受如何搭建全面的安全守护网。
首先，极狐阿尔法S6“不怕撞”的底气源自高强度笼式车身，在1500MPa热成型钢的加持下，为"不怕撞"的被动安全提供了坚实保障。真正的智能驾驶安全是一个系统工程，需要主动防护与被动保护的完美配合。就像古代特洛伊人如果对木马保持适度警惕，或许就能避免悲剧发生一样，今天的我们也需要在享受科技便利的同时，保持必要的安全意识。
更聪明的是，极狐阿尔法S6采用了全面的传感器融合方案，配有3个激光雷达，6个毫米波雷达和12个超声波雷达，以及13个高清摄像头传感器，配合华为乾崑系统，来实现了“撞不着”的主动守护策略。它就像一位不知疲倦的副驾驶，用三双"眼睛"时刻观察着周围环境。在漆黑的夜晚，当人眼可能错过远处的障碍物时，它的激光雷达依然能清晰识别200米外的物体，并及时反应制动。在伸手不见五指的烟雾中，当后视镜模糊不清时，它的传感器仍能准确判断侧后方来车的距离和速度。
然而，最精妙的系统也需要与驾驶者达成某种默契。就像优秀的舞蹈搭档，人和机器需要相互理解、相互配合。在日常驾驶中，系统会温和地提醒偏离车道的危险；在紧急情况下，它会果断地介入制动；而在复杂的城市路况中，它又会聪明地把最终决策权交还给更有经验的人类驾驶者。这种动态的权力分配，正是当前智能驾驶技术最智慧的体现。
我们是否有能力
完全掌控辅助驾驶？
如果大家细细端详《清明上河图》，就会看到一场即将发生的车祸事故现场——拉货的驴车飞速冲下坡。前后两个车夫拼命拽，一个往前顶，一个往后拉。旁边一对父子正在挑玩具，完全没注意到这辆急速而来的驴车。眼看就要撞上他们了，画面定格在这惊险的一刻。
驴和马是八百年前车辆的主要动力来源，还兼顾了一些“辅助驾驶”功能，但它们却很容易失控，打破驾驶的规则。19世纪伦敦街头首次亮起的交通信号灯，不仅照亮了工业革命时期的街道，更点燃了现代交通文明的曙光。而在智能驾驶时代，"辅助系统"承载着至关重要的规则意义。人类出行方式虽历经巨变，但对安全与秩序的追求却始终如一。在今天规则至上的驾驶环境中，我们能否有能力完全掌控辅助驾驶？
事实上，技术的每一步跃进都需要明确的规则边界。极狐阿尔法S6搭载的华为乾崑ADS3.3系统正是这种规则意识的典范体现：它的GOD障碍物检测网络就像一位经验丰富的老司机，不仅能识别常规车辆行人，更能准确、及时地判断倒地的大树、侧翻的车辆、散落的碎石等非常规障碍。当系统在山区道路遇到滑坡的巨石，或在城市街道发现运输掉落的纸箱时，那种精准的识别与应对能力，正是在严格规则框架下实现的突破。
这种规则意识也体现在系统的功能设计中。极狐阿尔法S6的城市导航辅助系统（NCA）像一位熟悉每条街巷的本地向导，高速NCA则如同一位专注的远程驾驶伙伴，而辅助泊车功能则化身贴心的停车助手。每个功能都有明确的适用场景和边界，绝不越界承诺无法实现的能力。就像交通信号灯用红黄绿三色规范路权一样，这些功能都在明确的规则范围内为用户提供最大化的便利。
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来源：果壳
