深度评论丨自动驾驶该降温还是火上浇油？

【业界】网上引发争议的蔚来辅助驾驶事故，其实早有“预言”。

一个多月前，同济大学汽车工程学院教授朱西产在公开场合表示：“对于辅助驾驶来说，当用户的期望远高于系统的能力时，必然会出现安全问题。

”当然，为什么用户期望这么高呢？ ，车企自己最清楚。

就自动驾驶行业的发展而言，蔚来的“辅助驾驶致命事件”或将成为一个里程碑式的转折点。

这个“转身”可以说是一把双刃剑。

积极的一面是，这将使全社会重新审视自动驾驶，刺破宣传“泡沫”，推动相关法律法规的完善，特别是让用户放弃盲目期待，真正实现目前的发展水平所谓的“自动驾驶”；而负面方面，这可能会极大扰乱自动驾驶的发展进程，导致资本再次枯竭，对企业产生约束，进一步减缓相关技术的推广应用，这些都不利于产业发展。

基于以上两方面，整个行业的发展应该寻求一个平衡点，可以借此机会主动“降温”，统一舆论战线，摒弃“内卷化”，让行业回归理性。

然而，“降温”不应该被矫枉过正。

真正需要减少的是过度宣传、侥幸乐观、盲目宣传。

然而，自动驾驶技术的研发、立法推进、资金投入，甚至看似颇为引人注目的“用户教育”，不仅不尽如人意。

温度不应下降，而应继续升高。

对过度宣传保持冷静：伤害他人最终会伤害自己。

过去一年，自动驾驶事故频发，每次事故都是负面的，但消费者总是愿意勇往直前。

车企的过度宣传或许是此事的主要原因。

这种过度宣传不是某一户人家的事情，而是普遍性、集体性的过度宣传，给用户一种可以“放手”的错觉。

“特斯拉FSD接口”这件事的鼻祖很可能就是特斯拉。

早在2020年，特斯拉就开始用“半自动”这个词来标榜Autopilot；到2020年，Hardware2.0推出时，马斯克表示“硬件传感器和计算能力完全有能力实现未来的自动驾驶”；到了2019年，特斯拉Tesla正式推出FSD。

虽然特斯拉在用户手册中声明该功能属于“辅助驾驶”，但你可以看到Full Self-Driving的全称以及马斯克多次在公开场合鼓吹的“可以实现的L5功能”。

”，恐怕愿意相信是自动驾驶的用户不在少数。

作为新势力的发起者，特斯拉成为众多企业争相模仿的目标。

这种模仿不仅表现在产品定义和销售模式上，还表现在辅助驾驶功能的过度宣传上。

于是，国内企业站在了巨人的肩膀上，创造了很多新概念，比如“L2+”、“L2.5”等，将自己的L2级辅助驾驶包装成“自动驾驶”，充分利用字。

游戏。

例如，如果你在搜索引擎上输入关键词“L2+”或“L2.5”，立刻就会出现很多车型，其中很多都是传统车企的销售主力；甚至在奇虎Alpha S的官网显着位置，还显着地展示了“智能高端自动驾驶”的标题。

事故舆论发酵后，一些新生力量显然开始纠正自己的言论。

例如，理想就在其官网的“理想AD高级辅助驾驶系统”中删除了“高级”一词。

名称由此前的“XPILOT3.5自动驾驶辅助系统”变更为“XPILOT3.0智能辅助驾驶系统”。

L3的竞争更加激烈。

车企纷纷宣扬自己是“第一”，以至于网络上出现了多家车企的多款“第一L3”产品。

比如“率先实现L3级自动驾驶量产”、“中国首款L3级自动驾驶”、“全球首款L3级自动量产车”、“全球首款量产L3级自动驾驶”等……不仅是L3，个别车企也对L4发起了扑朔迷离的攻击，比如威马汽车。

原本威马W6可以实现AVP功能（自动代客泊车），属于L4级自动驾驶场景之一。

于是，威马汽车将这款车定义为“有限场景L4无人驾驶”，甚至在官网直接将这款车标注为“国内首款自动驾驶量产车型”。

厂商知道这是什么意思，业内人士也知道这是什么意思，但是用户呢？恐怕有很多人只关注“L4级自动驾驶”，却忽略了“有限场景”。

在销售方面，炒作“自动驾驶”的现象并不少见。

让人无语的是，大多数新势力直营店在销售端都在“前”和“后”宣传辅助驾驶。

在辅助驾驶事故发生之前，大家的宣传往往是“这个已经可以实现自动驾驶了”，但由于相关法规还没有出台，我们只能称之为“辅助驾驶”，但在某些场景下已经可以作为辅助驾驶了。

“自动驾驶””每当社会上出现“辅助驾驶致人死亡”的新闻时，这些销售新人立即摆出严肃的表情，并特别注意解释：“这只是辅助驾驶，你不用负责。

“你别太相信了。

”但即便如此，当你说“那我就不买辅助驾驶选装包了”，销售人员马上就会放出“我们的产品可以OTA升级，未来功能会越来越强大、越来越完善”等论调这种“事后”的严谨，让它看起来更像是暂时的改善，但不知道它能持续多久，事实上，行业对自动驾驶的过度宣传背后的推动力并没有什么。

不止以下几点。

第一是资本驱动。

人工智能、智慧城市是大势所趋，而自动驾驶恰好是一个优秀的资本“故事”，也是亿万投资者狂欢的兴奋剂。

其次，需要产品卖点。

新能源汽车尚未形成对燃油车的压倒性优势，0公里/小时加速也不可能比燃油车快。

此外，营销宣传的“内卷化”十分严重。

在全网推动的市场形势下，没有一家车企能够容忍自己落后于别人。

用户受舆论引导，不能指望掌握技术原理。

当舆论严重偏向某一方时，那么“真相”就太弱了，当前用户显然对自动驾驶抱有太高的期望。

事实上，车企也明白，这样的标杆“过度宣传”，即使能获得一时的市场热度，也依然是“饮鸩止渴”。

正如朱西产所言，对用户的过度宣传导致了用户过高的期望。

当车辆系统能力无法满足用户期望时，就会发生悲剧。

那么悲剧发生之后呢？这将导致整个自动驾驶行业陷入信任危机。

信任危机下，如果有一天用户不再愿意相信“自动驾驶”的承诺，资本还会愿意投资吗？如果资本没有了，这场由智能引领的汽车革命可能无法持续。

虽然通过鲜活的生活来引起全行业的反思、恢复全社会的理性成本较高，但也将对自动驾驶技术的发展产生深远的影响。

这种影响不应成为技术发展的桎梏，而应带动行业真正“以人为本”、尊重生命，摒弃夸大舆论误导。

为技术研发加油：熬过黑暗，才能看到光明。

如果说激进的舆论引导是自动驾驶事故频发的直接原因，那么技术的不成熟则是其背后的根本原因。

因此，误导舆论“降温”的同时，还需要在技术研发层面大幅“升温”，而这也将在道德规范、健全制度、资金投入等方面相匹配。

AI时代。

在L2时代之前，车企为了开发辅助驾驶场景，往往需要收集1万公里的里程。

L3级及以上的自动驾驶呢？如果想要真正开发出完整的系统，需要收集数亿至数十亿公里的行驶里程数据。

但数百亿公里的数据积累，就完全安全了吗？事实上，更大程度上是“相对安全”。

海量数据是自动驾驶的基础。

不过，在强调数据规模的同时，也要注重数据的“质量”。

这样的数据如果在一条简单的道路上重复运行数亿公里就没有意义。

就像一家公司在上海的某条道路上进行自动驾驶演示一样。

该技术非常成熟，可以轻松应对行人和电动车。

堪比经验丰富的驾驶员中的战斗机。

问题是，系统已经沿着这条路走了多少次？工程师可以“穷尽”这条路上所有可能的场景，但是一条新路呢？从小地区变成城市怎么样？从一个城市到一个国家，再到整个世界又如何？作为一种商品，自动驾驶汽车需要在全球范围内流通，从一线城市到三四线城市，海拔从几十米到几千米……永远无法知道在什么地方用户会使用自动驾驶的场景，我们永远不可能知道系统会如何，无论遇到什么工况，更不可能“穷尽”。

因此，即使数据量足够大，也是一个“相对安全”的概念。

无法量化小数点后需要多少个 9（99...%）才能保证自动驾驶的安全。

“长尾问题”是一个极其棘手的问题。

因为自动驾驶是AI最大的应用领域，在未来的AI社会中，人类与AI如何相处、人类与AI的关系如何发展、AI时代的法规建立等等，也都在被关注。

影响自动驾驶进展的关键因素。

用一个现象来说明，全球每年有超过一万人因交通事故死亡，而人为违规、违章驾驶等危险驾驶行为是事故的主要原因。

很明显，与自动驾驶事故相比，舆论对一场造成一万多人死亡的交通事故的关注度要低得多。

前者甚至可以用“平凡”来形容。

其背后的原因在于，当前的社会制度、关系格局、法律法规、伦理判断标准都是“以人为中心”构建的，而自动驾驶则完全不同。

引用这一现象并不是自动驾驶错误的不人道借口。

生命是无价的，不能被亵渎。

但通过这个例子我们可以看到，当社会进入人工智能的进程时，需要打破不适合发展的旧制度，重新建立人与人工智能共存的制度。

人类与AI的关系、AI时代的法律法规、AI时代的伦理道德标准尚未完善。

上述缺位也使得自动驾驶陷入了无法解决的“电车悖论”，导致自动驾驶的法规和制度难以建立和完善，制约了自动驾驶的发展。

未来，通过深入探讨人工智能相关的法律、伦理和社会问题，为智能社会划定法律和伦理界限，让人工智能服务人类社会。

但面对这些问题，车企、供应商或者相关部门应该做的是，继续朝着正确的方向努力，持续升温，加大投入和引导，熬过这段黑暗时期，让光明降临。

尽快来。

在这个“升温”阶段，资本可能会更加纠结。

过去几年，自动驾驶领域出现了“资本寒冬”。

这波负面舆论或许会让资本有所退却。

为了推动技术的不断进步和产业的扩张，自动驾驶这个极其烧钱的行业，仍然需要资本的大力支持。

自动驾驶的未来应该是什么样子？尽管自动驾驶发展坎坷，但资本仍有广阔的发展空间。

资本一方面用于推动关键基础技术的突破，另一方面则用于中短期内有望实现商业化的领域。

“输血”支持产业发展。

自动驾驶离不开很多基础技术的支撑，比如半导体、深度学习、5G、信息安全等，目前很多基础技术仍然面临制约。

例如，激光雷达技术已经取得了长足进步，但仍需要升级，成本需要降低。

例如，5G技术相对成熟，但在基础设施建设和市场普及方面还有很长的路要走。

任重而道远。

“矿区作业的自动驾驶卡车”因此，资本在芯片、传感器、数据平台、高精度地图等基础技术上不能放松。

相反，它需要继续增加投资。

自动驾驶技术的应用目前主要是在有限条件下实现，大致可分为B端的商用领域和C端的乘用车领域。

比如商业物流、封闭/半封闭园区、矿山/港口、L4 Robotaxi或者Robobus其实都是B端的典型例子，有很大的资本潜力。

《搭载L4级自动驾驶技术的一汽解放J7商用重卡在港口运营》以物流、封闭/半封闭园区、矿山/港口等场景为例。

首先，场景简单，交通参与者数量和类型尖锐。

少了，线路相对固定；其次，相对于乘用车来说，相对容易绕过“人”的因素；同时，该领域聚集了大量企业，尤其是等待支持的初创企业；更重要的是，商业模式比较清晰，用技术代替人可以显着降低成本，提高生产力。

4 级 Robotaxi 或 Robobus 略有不同。

按照公司的标准，两者都在当地实现了正常运营或者商业运营，比如百度、小马智行、文远知行等。

只是我们目前还没有能力去掉安全官。

虽然权力和责任都属于提供者，但因为“人”的存在，最大的安全冗余，至少系统安全能够得到很好的保障。

共享出行是未来的发展方向。

大多数雄心勃勃的公司都会选择与旅游服务提供商合作。

未来市场空间广阔。

“红旗Robotaxi团队”C端应用主要是L3级自动驾驶，目前主要受到权责问题的限制。

虽然L3级自动驾驶的主要驱动主体是系统，但它仍然需要人随时接管。

是典型的人机共驾，权责难以界定，尤其是接管之间发生的事故。

很多车企其实都不愿意大力推广L3。

业内也有声音认为L3将被跳过。

原因之一是权利和责任的归属。

目前，车企正在积极推进L2的规模商业化生产。

L2的责任主体显然是驾驶员，技术相对成熟，具有广阔的商业空间。

地平线创始人余凯对于自动驾驶的权利和责任有着独特的思考：“完全自动驾驶可能不是未来发展的主要方向，因为责任主体可能仍然是人类。

”于凯认为，无论情报水平有多高，责任与归属都不应该有纠葛。

这应该是司机的责任。

如果不是，我们看看是传感器、软件还是车企的责任。

只有理清责任，行业才能向前发展，否则大家都会原地踏步。

总体而言，由于自动驾驶技术的特殊性，只有增加约束条件、明确权责划分，再加上商业模式和资本支持的辅助，才能促进自动驾驶的快速发展和大规模普及。