用人命来训练智能驾驶

寂静回声

近日，一辆小米SU7在安徽一高速路发生车祸爆燃，致三名女大学生死亡，事故引发广泛关注和热议。
4月3日，有众多网友发图片称，安徽高速路上出现很多限制“辅助驾驶”的警示牌和警示语，“高速上有些施工路段已经明确要求关闭智能驾驶。”
网传图片显示，道路中间的LED警示牌写明“前方占道施工，关闭辅助驾驶”，还有的警示牌写着“慎用辅助驾驶”“勿用智能辅助驾驶”等。

据媒体报导，德上高速池州路段高速大队工作人员称，确实有发布相关警示，“只是提示车主最好不要使用智能驾驶”。池州市公安局交警支队方面也称，“能不用辅助驾驶就尽量不用吧”，但是对于使用者会不会被抓拍，被惩罚，该名工作人员称“具体不太清楚”。
有网友表示，不仅是安徽，江苏、浙江等多地高速也有类似的提醒标语。
网友吐槽，“高速不能用，市区不能用，所以有啥用？”“不如说是对智驾的嘲笑”“请关闭智障功能”“以创新的名义去创收”。

近些年来，大力鼓动并补贴中国车企生产电动汽车，美其名曰“新能源车”，默许车企违法虚假宣传“智能驾驶”（辅助驾驶），不仅社交媒体上充斥着“开车睡觉”“开车追剧”等视频，车企的新品发布会也是大肆渲染自己的“智能驾驶”多么厉害，驾驶员可以不用手扶方向盘。
2024年12月，华为问界汽车老板余承东就声称，他们的L3标准就是可以“在车里睡觉，手不用摸方向盘”。
有抖音平台博主批评，车企这种“不着边际的吹牛”，让追求新奇的和冲动的年轻人“信以为真”，酿成无数的惨剧。
还有博主评论说，“这是整个行业用人的生命训练他的人工智能（汽车）”。


无人出租车也是智能驾驶，照理不能上路了吗？
新能源电动车的智能驾驶与无人出租车的智能驾驶在技术基础和核心目标上有相似之处，两者都依赖于智能驾驶技术的核心要素：
传感器系统（如摄像头、雷达、激光雷达、高精度地图等）。
算法与人工智能（感知、决策、路径规划、控制等）。
车辆控制模块（执行转向、加速、制动等操作）。
通信与网络（V2X技术，车联网等）。
因此，它们共享许多底层技术，例如自动驾驶算法框架、传感器融合技术等。

但是，新能源电动车的智能驾驶，目标是提升驾驶安全性和便利性，辅助驾驶员操作，但驾驶员仍需承担主要责任。
应用于私人或企业用户的日常通勤、长途驾驶等，强调人机协作。
技通常处于 L2（部分自动化）到 L3（有条件自动化） 阶段，例如自动泊车、自适应巡航（ACC）、车道保持（LKA）等。
驾驶员需要随时接管车辆。
而无人出租车（Robotaxi）智能驾驶的目标是实现完全无人驾驶（L4或L5级别），无需人类驾驶员介入，提供共享出行服务。
应用于城市道路、复杂交通环境（如拥堵、行人、突发状况等），强调全场景覆盖和高可靠性。
需达到 L4（高度自动化）或接近L5（完全自动化），在特定区域或全场景中实现无人化运营。
乘客无需驾驶，车辆自主完成接驳任务。
无人出租车的要求更高，需应对更多复杂场景（如极端天气、突发障碍物、无车道线区域等）。
必须具备多重冗余设计（如双系统备份、故障自检机制），确保失效时仍能安全停车。
需通过更严格的测试和审批，例如在特定城市获得运营牌照。
通常配备更昂贵的传感器（如高线束激光雷达），且需大规模路测数据积累。

相反，新能源电动车的智能驾驶更注重性价比，传感器配置可能简化（如仅用摄像头+毫米波雷达）。
聚焦于辅助驾驶功能（如自动变道、自动泊车），而非完全替代驾驶员。
需设计直观的交互界面，提醒驾驶员保持注意力。

所以当遇到道路前方以锥形桶、水泥墩等障碍物妨碍交通时，新能源电动车的智能驾驶系统和无人出租车（Robotaxi）的智能驾驶系统的处理方式存在显著差异。
系统通过摄像头、雷达、激光雷达等传感器识别障碍物（如锥形桶、水泥墩），并评估是否超出当前智能驾驶功能的处理能力。
接管提示：若系统无法安全绕行或决策（例如障碍物排列复杂、车道线被遮挡、存在突发行人等），会立即触发接管请求，通过声音、视觉提示（如仪表盘警告、方向盘震动）要求驾驶员立即接管车辆控制权。
L2/L3级系统设计的核心逻辑是“辅助驾驶”，驾驶员始终是最终责任主体，系统在复杂场景下必须退让控制权。

而无人出租车的智能驾驶（L4/L5级别）系统会自主选择绕行路径（如变道、减速通过），或在无法绕行时安全停车，并与云端或远程控制中心通信请求协助。即使某个传感器失效（如摄像头被遮挡），其他传感器（如激光雷达）仍能提供数据，确保系统持续运行。
通过车内屏幕或语音提示告知乘客当前状态（如“前方施工，正在绕行”），但无需乘客操作。
L4级系统设计目标是无需人类干预，在复杂场景中通过算法和冗余系统实现安全决策。
需通过大量路测验证系统在类似场景下的表现，确保在锥形桶等障碍物前的路径规划符合交通法规和安全标准。
若系统无法安全通行（如障碍物完全封闭道路），会主动停车并等待远程协助或重新规划路线。

新能源电动车的智能驾驶在遇到锥形桶等障碍物时，会通过强制接管请求将控制权交还给驾驶员，这符合其“辅助驾驶”的定位。
无人出租车的智能驾驶则通过高精度传感器和算法自主决策（如绕行或停车），无需人类干预，这是其追求“完全无人驾驶”的必然要求。