未來智造局 | 智能輔助駕駛，是否正在陷入瓶頸？

轉自：新華財經

新華財經上海7月29日電 （谷青竹） 越來越多企業正在湧入智能輔助駕駛領域。中國經濟信息社行業洞察產業數據服務平臺（簡稱「行業洞察系統」）數據顯示，國內與自動駕駛相關的企業數量已超過5500家。但在2025世界人工智能大會（WAIC）現場，多位業內人士告訴新華財經，表面繁榮的背后，從智能輔助駕駛邁向真正的無人自動駕駛，仍然任重道遠。

數據量為王

近日，懂車帝對超30款主流車型智能輔助駕駛能力進行測試，其評估結果引發行業內外廣泛關注與爭議。在WAIC現場，一位在智能輔助駕駛頭部企業擔任技術研發的工程師張先生就對新華財經表示，國內外智能輔助駕駛技術解決方案其實各有所長，現階段並不能一概而論誰高誰下。

在他看來，特斯拉的優勢在於憑藉全球海量量產車的大規模數據採集閉環體系及強大算力，支撐起龐大的算法迭代，但同時也存在攝像頭難以分辨靜態物體狀態，以及在可視度較差環境下識別靈敏度降低的缺陷。相較之下，國產智能輔助駕駛汽車解決方案供應商中，無論是華為還是魔門塔（Momenta），都採用了激光雷達與攝像頭共同組成多傳感器的視覺融合方案來進行「智駕」模型決策，可以有效填補特斯拉純視覺方案的不足。

「當然，多傳感器融合也存在着不同設備間數據校準複雜等缺點，但激光雷達的測量半徑可達幾百米，遠超普通攝像頭二十幾米的有效探測範圍，二者數據採集的能力差距顯著。」一位同樣前來看展的智能輔助駕駛領域股權投資經理趙先生分析。

中國汽車智能輔助駕駛市場正在快速發展。以比亞迪為例，截至4月底，其全品牌搭載「智駕」系統的車型累計銷售超48萬輛。憑藉龐大的用户基礎，比亞迪每天能生成超3000萬公里的「智駕」數據，構建起中國最大的車雲數據庫。

「覆蓋包括下沉市場在內的廣大消費羣體，是國產車企得天獨厚的優勢——隨着數據持續積累，在複雜場景算法優化和功能迭代上潛力巨大。」趙先生看好國產車企藉助多樣化的海量數據實現智能輔助駕駛技術的「領跑」，「畢竟在現階段，智能技術的進步高度依賴數據採集量，底層邏輯就是數據量大者為王。」

「智駕」系統只是「輔助角色」

近段時間以來，小米、小鵬、特斯拉等多起關於智能輔助駕駛系統的交通事故引發公眾對其安全性的關注，相關案例警示，智能輔助駕駛技術雖一直向前發展，但駕駛員必須充分認知其能力邊界，不可過度依賴。

多位工程師也都認為乘用車「智駕」技術面臨的最大挑戰在於AI的「學習」能力依然存在明顯侷限，互聯網加速了信息索引，但不能代替人類進行信息甄別；人工智能決策模型雖然實現了一定程度上的信息自動判別，可一旦應用場景超出人類賦予的判斷邏輯就會直接「擺爛」。

「基模理論」可以解釋人類與人工智能在學習模式上的核心差異：人類依託大腦中儲存的結構化知識模塊（基模），可以通過激活、整合與重構舊有基模實現知識的自主遷移，在場景變換時快速生成新認知模塊，無需重複學習細節；而人工智能的「學習」本質是對數據規律的擬合，其「基模」是固定的算法邏輯與參數組合，無法自主生成新認知框架，因此每遇到一個全新場景都需重新訓練。

「人工智能的所謂‘學習’是一種數據驅動的靜態匹配機制，缺乏對知識的主動重構與遷移能力，無法與人類舉一反三、觸類旁通的動態生成性整合能力相提並論。」張先生強調，即使AI已能識別絕大部分可預期的交通場景，但光怪陸離的現實世界里永遠都存在着數據庫里還未錄入的意外情況。「生命只有一次，提倡安全永不為過。現階段智能輔助駕駛的自主能力已經被過度宣傳和盲目高估，當下更要強調司機及時接管的重要性。」

7月23日，在國務院新聞辦公室舉辦的「高質量完成‘十四五’規劃」系列主題新聞發佈會上，公安部指出，目前我國市場上銷售的汽車搭載的「智駕」系統都還暫時停留在輔助駕駛階段，不具備「自動駕駛」功能，駕駛人才是最終的責任主體。

作業車賽道或成「智駕」應用突破口

《汽車駕駛自動化分級》（GB/T 40429-2021）標準將「智駕」分為L0到L5六個等級，規定L3以下（L0-L2）系統僅提供輔助駕駛功能，L3為特定場景（如高速擁堵）下短暫接管動態駕駛，L4可在限定場景下完全自主駕駛，L5則能在所有場景下實現全自主駕駛。

目前，L3級是智能輔助駕駛技術「人類接管」與「系統主導」的分界點，各企業對「智駕」等級的表述都趨於保守嚴謹。例如特斯拉官方客服稱，公司在中國推出的智能輔助駕駛目前僅為L2級，特斯拉官網也已將自動駕駛系統FSD的訂購頁面描述，由此前的「完全自動駕駛能力」修改爲「智能輔助駕駛功能」。華為同樣「不敢越雷池半步」，華為常務董事、終端BG董事長余承東曾表示，問界M5高階智能駕駛版搭載的HUAWEI ADS 2.0屬於「L2.9999級」。

不過在WAIC會場的「智駕」展示區，新華財經看到小馬智行等品牌的無人駕駛出租車（Robotaxi）已在車門上印上L4級標識。同樣標明L4級的，還有九識智能推出的無人物流車與無人駕駛多功能車（用於城市環衞、消防、融雪等）。是否在出租載客、服務作業等場景中，無人駕駛已能突破複雜路況下的自主決策與安全信任邊界？

對此，九識智能的銷售人員彭先生率先給出了肯定答覆：「無人駕駛作業車的駕駛速度緩慢、風格保守，搭配多套決策模型以及設定嚴格的安全底線，目前已可在開放環境中大規模使用，累計運營超2000萬公里、覆蓋全國200多座城市。」

而對於無人駕駛出租車，清華大學智能產業研究院院長張亞勤認為，字母表公司（Alphabet）的Waymo在舊金山實現規模化運營、百度的蘿卜快跑在武漢成功商業化，可以證明L4級無人駕駛達到了「老司機」和「好司機」的程度——在城市複雜路況實現技術可用。

不過，光象科技CEO張濤認為，無人駕駛出租車離全面投運仍有亟待跨越的「一步之遙」。光象科技由清華大學車輛學院與人工智能學院聯合孵化，專注開發世界領先的具身智能全棧技術，團隊成員曾長期從事無人駕駛前沿技術研發。他告訴新華財經，目前Robotaxi雖能在大城市開放場景中運營，但其可靠性依賴多重策略冗余和后臺遙控的「兜底」，且可複製性欠佳，新增行駛區域需要大量測試和調教。端到端技術路線的出現為突破這一困境提供了可行方向，但仍需時日打磨。未來「車路雲一體化」方案或許是更快到達全域無人駕駛的可行方案。

「樂觀者是從過去看當下、謹慎者是從未來看當下，共識是雖然技術已經有了極大進步，但無人駕駛的乘用車和出租車實現全面推廣尚需時日。」張濤表示。

趙先生也向新華財經透露，目前股權投資行業看好無人駕駛作業車在未來「智駕」市場的發展，作業車領域或將最早看到智能輔助駕駛技術商業化落地的曙光。

編輯：李一帆