某天行驶在晚间畅通的返沪高速上，脑袋里联想到最近几起与高阶智驾相关的热点新闻，突然蹦出一个底层的想法，假如我是那些车企的老板，相关产品推上市，并大加（过度包装）宣传后，我晚上是否能安心入睡？会不会担心那辆车又出问题了，哪个用户过于信任我们的智驾能力导致出现重大安全事件？车上有孩子吗？一个家庭又毁了？会不会产生巨大的舆论风波导致公司破产？
结论是，我会睡不着，所以我也当不了老板。
层出不穷的“智驾”事件
先看国外，号称比人类驾驶安全十倍的TSL自动驾驶，成为美国过去几年自动驾驶车祸的头号帮凶。
2021年美国政府开始对自动辅助驾驶加大关注度，要求汽车制造商披露涉及辅助驾驶技术的事故，NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）一共收到了807起与自动驾驶有关的车祸案件。其中涉及TSL的是736起，占比超90％。国内虽然没有官方的统计数据，但各种与智驾相关的道路安全事故常常占据舆论头条，场面只能说触目惊心。比如最近，
山西运城某界追尾养护车造成司乘3人遇难，引起巨大争议；
某想高阶智驾误将高速公路广告牌上的车辆图片识别为真车，紧急自动刹车造成后车追尾；
某鹏行驶在高速上开启NGP（智能导航辅助驾驶功能）的情况下，前方突发拥堵但车辆未能识别，最终小车追尾前车，受损严重；
某来在启用nop+全域领航辅助系统时发生严重车祸，事故中车辆在未发出任何预警的情况下，高速撞击前车，导致3人死亡，多人重伤；
（非实际事故）某米在假人AEB鬼探头测试中，在有足够制动距离的情况下直接将滑板上的假人撞得稀巴烂；
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需要说明的是，虽然智驾系统主要搭载在电动汽车或混动汽车等新能源车型上，但不能简单的把新能源汽车事故归结为智驾引起的事故，很多事故跟智驾本身并没有直接关系。
到底什么是“智驾”？
随着新能源车，尤其是电动车的市场不断扩大，其带来的全新智能汽车设计模式和电力基础平台为提升驾驶体验的新技术提供了沃土。自此，智能座舱和智能驾驶成为新能源汽车区别于传统汽车的重要标志和卖点。
「智能驾驶」这个名词是比较接近平民化的表达，以提升驾驶体验为内核，在近一二十年时间里，这个名词也经历了几次迭代。
最早称为「辅助驾驶」，包括ADAS（高级驾驶辅助系统，Advanced Driving Assistance System），一般认为它包括了与驾驶相关的一系列子系统，包括实时交通系统TMC（Traffic Message Channel）、自适应巡航控制ACC、车道保持系统（Lane change Dssistance）、车距检测及警告HMW（Headway Monitoring & Warning ）、前车防撞预警系统FCWS (Forward Collision Warning System)等等，每个子系统都可以有不同的技术和产品实现路径，如采用不同类型的传感器组合和不同复杂度的算法；
或许ADAS不是那么亲民，听上去也不那么高大上，接下来是被称为「自动驾驶」和「无人驾驶」的阶段。美国汽车工业协会SAE制定了一套自动行驶分级标准，逐渐被业界公认。SAE将自动行驶分为L0至L5六个等级,数值越高表示自动行驶的成熟度越高。「无人驾驶」可以认为是自动驾驶的高级别阶段，要实现和普及高级别的自动驾驶一方面技术成熟度还需要一定的过程，另一方面更重要的是还需要完善的监管和法律法规，对市场准入条件、发生事故之后的责任认定起指导作用。
出于有意还是无意对上述监管和法规的回避考虑，现在业界更多是提「智能驾驶」而非「自动驾驶」和「无人驾驶」，但实际上内核一直都没有变。这样做的好处是，当没事发生的时候，车辆自主的驾驶技术润物细无声的成为行业标配，当有事发生的时候，完全可以说驾驶是司机主导的，我们只是提供了更智能的功能。智能驾驶在业内也卷成了高阶、低阶之分，都说低阶智驾卷成本、卷性价比，高阶智驾卷性能。那什么是高阶智驾呢？关于什么是“高阶智驾”，其实业内并未完全达成共识。
综上所述，智能驾驶我们只需要把它当作一个行业概念来看就可以了。技术还在完善发展中，业界标准还未完全成形。
“智驾”是否值得信赖？
先说结论，当前阶段尝鲜体验可以，有限使用可以，建议不要依赖，不要拿生命当赌注。
先来看看有名的gartner技术成熟度曲线，这是一条描述新技术产生后社会预期随时间变化的曲线，它能呈现新技术的市场热度和现实发展的偏离程度。这是一条描述新技术产生后社会预期随时间变化的曲线，它能呈现新技术的市场热度和现实发展的偏离程度，从而帮助企业更好地利用成熟技术以及寻找潜在机遇。
从坐标来看，Y 轴代表人们对新技术的期望，而 X 轴对应的是时间，从左到右有「启动期」、「高峰膨胀期」、「低谷期」、「爬坡复苏期」和「成熟饱和期」5 个阶段。另外，每项技术都标注有达到生产成熟期需要的年限。从2018年的新兴技术成熟度曲线来看，L4和L5级别的自动驾驶技术距离技术成熟都超过10年，目前出于炒作高峰阶段。
任何一项兴起的新技术，在刚开始都会引起媒体和公众的过度关注，因此产生过高期望，技术拥有者也会尽力去迎合大众市场，有意无意的在市场营销中加点料。在市场宣传时，无所不用其极，极尽夸张之能事，无非是让消费者相信自己做得比竞品好。比如某为车BU负责人大嘴曾亲自下场在微博上表示开着自家车从安徽回深圳，1300多公里全程智驾“零接管”，仿佛就是跟大众说，我都不怕，你们怕什么。全文丝毫没有提「安全」二字，甚至提出了把「离手检测功能」取消的激进想法， 大嘴是真能睡得着不怕鬼敲门啊。
比如各种具身智能机器人做家务的视频，就算是openai的sora视频生产，事后也发现都是满满的恶意营销，稳定的技术输出远远未达到。
比如车企宣传经常混淆大模型和车的关系，什么xxx大模型基座支撑。能在车端跑得动的，基本上算不上一般意义的大模型，如果在云端又无法满足低延时响应的强诉求，所以LLM顶多只能作为智能座舱的智能助手，提供一些延伸的信息服务和体验优化，而智驾必须依赖车端本地化算法实时处理和反馈。其次，作为多年从事算法开发的「业内人士」，长期和各种传感器、雷达、RGB/RGBD摄像头、激光雷达等感知数据处理打交道，必须提醒大家认识到即使当前最牛逼的算法也是有各种难以覆盖的corner case的，甚至会多得难以想象，因为你永远不知道你未知的知识有多少。
这些corner case可能在很多路况情况下不会发生，但一旦你碰到，就几乎100%会处理不好，结果可想而知。
就拿某想把高速广告牌上的车识别为障碍物这个case来说，以前在人脸识别比较火热的时候，曾经在门店部署人脸识别客流分析系统，也有因为视野内的广告牌上的美女模特，导致一直误报该人进店，成为常客。类比来看，这些问题其实一直没有有效解决（虽然肯定有解决方案），而这样的在实验阶段根本想不到的情况还有很多很多，无法穷举。
最后，虽然现在AI确实取得了令人瞠目结舌的进步，但是回到智驾上，这跟AI助手回答几个问题、机器人跑酷、机械臂笨拙的做做家务、Agent帮忙定餐下个单完全不同。后者是在相对可控、无害的环境下，前者稍不留神就是阴阳两隔。
正如很多算法从业人士说的，往往是外行人对算法的结果更乐观。我相信，智驾的发展还有很长的路要走，最终批量化普及的方案绝不是现有方案，更可能是车、路与环境的协同进化的结果。
而且人的性格是各种各样的，有的爱尝鲜，有的偏保守，有的大大咧咧，有的小心谨慎。比如我更喜欢自主操控驾驶的感觉，也并不觉得多累，反而想象一下如果在高速上把驾驶体验让渡给机器，那得多无聊。
套用一句网友名言：命是自己的，别寄托智驾！安全不是一分价钱一分货，是底线，安全也没有高阶、低阶之分。
