頭圖來源 | Pixabay
作者 | 伍文靚
編輯 | 蘇鵬
小米SU7事故帶來的連鎖反應還在繼續。
4月16日，也就是事故發生的第18天，工信部官方發出公告：
召開了智慧網聯汽車產品准入及軟體線上升級管理工作推進會，部裝備工業發展中心，主要汽車生產企業近60位代表參加會議。
此外，該公告中還特別要求車企：
充分開展組合駕駛輔助測試驗證，明確系統功能邊界和安全響應措施，不得進行誇大和虛假宣傳，嚴格履行告知義務，切實擔負起生產一致性和質量安全主體責任。
來源：工信部
儘管工信部在公告中並未點名某單獨企業或某事件，但字裡行間直指行業積弊，即近年來頻發的輔助駕駛相關事故。
關於本次會議的更多資訊來自一張網路截圖，其中提到，參會者包括19家車企以及華為。會議還針對當下智駕行業的現狀，提出了三大方面的約束：
1.測試管理：嚴控公測風險，強化技術驗證；2. 宣傳規範：停用誤導性術語，明確功能邊界；3. 量產部署：分類備案與風險管控並行。
來源：根據公開資料整理
不難看出，這次官方的出手，標誌著監管的邏輯正在從前幾年的不留餘力“鼓勵創新”向“底線思維”轉變。
對此，未來汽車Daily與多位汽車行業人士進行交流，大部分人的第一反應是——這是好事。
某車企的產品經理說道，“現在節奏太快，各個OEM自己也會覺得有問題，但是又不能不跟進（競品的步伐）。”大家都是一邊帶著隱隱約約的擔憂，一邊硬著頭皮在往下做。
除了外部競爭環境的影響，不少車企內部的相關機制尚有提升空間。另一位從業者認為，“智慧駕駛本來就需要耐心，對整個團隊的合作協調能力、以及組織完善程度要求非常高，很多公司並不具備這些條件。”
在鮮血與火光中，智慧駕駛的技術神話似乎正在褪去光環。
被遠遠甩在後面的使用者認知
智駕技術的飛速發展已經成為不可逆的事實，但絕大部分使用者的認知卻來不及跟上。
今年初比亞迪喊出“智駕平權”之前，各大車企就已經掀起了新車車均“智駕第一梯隊”的營銷熱潮。何小鵬更是在其的春季釋出會上調侃，自己一不小心被擠到了“第零梯隊”。
在技術狂飆的時代，在車企的極力宣傳之下，人們似乎習慣了將“智慧”等同於“安全”，將“科技”等同於“進步”。
從L2定速巡航到自動變道，從L2+高速NOA到城市領航輔助、從準L3車位到車位以及園區漫遊，技術的每一次進步都在暗示“機器比人更可靠”。車企CXO們更是捲入了直播流量的狂歡，以身試水，驗證自家智駕技術的安全性。
然而， 當消費者逐漸模糊了自身的駕駛主體性，將車輛控制權讓渡給機器，再先進的演算法也無法預判所有意外。一旦配置智慧駕駛的車輛規模激增，“翻車”的機率就會更大。
某頭部智駕供應商員工對未來汽車Daily表示，“很多消費者根本分不清輔助駕駛和自動駕駛的區別，所以在使用中很可能會超出系統設定的ODD場景。”
從車企的角度來說，在極端場景下，如果輔助駕駛系統的感知精度和準確度不夠、規劃演算法能力也不足，那麼最省事的方式就是人工接管——這是一個近乎殘忍的行業真相，“只有寫程式碼的人才知道自動駕駛水有多深。”
在這一背景之下，業內甚至誕生了一句黑話叫作“確保駕駛員在環”。為了進一步降低事故發生的可能性，“現在高速上都是謹慎使用輔助駕駛的標識”。
來源：網路
根據多從業者的觀點，本次新規的落地將會大大暫緩智駕更新的節奏，“開發是不受影響的，主要是對外OTA的時候要符合國家的要求。”
不過，目前能夠獲取到的資訊很有限，具體的操作流程也未可知。
但可以確定的是，“各個方面肯定更嚴格了。比如測試，類似早鳥團的使用者測試不能再做了，安全性的驗證測試也會更多。”
“聽說（新規）6月份開始執行，提交的材料增加了很多，新舊車型應該都會涉及。研發側，至少測試團隊的工作量會增加很多。”另一位頭部車企的員工向未來汽車Daily推測道。
在宣傳方面，各大車企的對外口徑也將進一步最佳化，避免使用者將輔助駕駛視為“自動駕駛代餐”。比如，汽車審查處要求統一使用“組合輔助駕駛”表述。
關於智駕表述的改動，業務早有案例。
2016年，一名北京特斯拉車主開啟Autopilot模式發生事故。隨後，特斯拉中國官網上將“自動駕駛”這個詞替換成了“自動輔助駕駛”，並且釋出《車主使用手冊》，要求車輛必須由人類駕駛，而且不能脫手。
2020年後，國內多家車企因輔助駕駛爭議調整術語。比如理想汽車在官方網站上將原先的“自動輔助駕駛”更改為了“輔助駕駛”，還曾官方釋出微博呼籲駕駛員安全使用該系統。
來源：理想官方微博
如果學習、培訓、使用監管全部到位，屢見不鮮的智駕事故也許可以有效避免。
根據觀察者網發起的調研顯示，僅有25.16%的消費者表示，在消費者購車過程中，接受過品牌方“充足的智駕功能培訓”；而有高達41.48%的消費者表示“從未接受過相關培訓”。
新規中關於車企明確責任界定以及功能邊界的要求，也將直接推動上述流程的完善。
“輔助駕駛”到“自動駕駛”，還差什麼？
作為輔助駕駛通向自動駕駛的必經之路，搶佔L3高地也已經成了車企下一個全新的賽點。但不同於L2級消費者作為駕駛主體，L3級的駕駛責任重擔則交給了車企。
就在前不久，極氪、廣汽、奇瑞三家車企不約而同選擇在同一天披露了更高階的L3自動駕駛量產時間表。其中，最快的極氪將於下週的上海車展亮相相關車型；另兩家車企將先後於今年內以及明年推出相關車型。
小鵬，華為也曾公開表示，今年將上馬L3。
來源：華為尊界官方
市場動向、硬體降本、演算法突破等多個維度的合力，造就了今天車企集體閃擊L3的奇觀。
但不能忽略的一個事實是，當車企們在談到智駕技術升維的規劃，用的更多的仍是“準L3”的表述，而非實質性“L3”。
極氪科技集團CEO安聰慧之前公開表示，“準L3的體驗和L3是不一樣的。”
根據智駕技術的歷史發展來看，L2+級的NOA功能最先落地於結構簡單的高速場景，出於安全的考慮，在技術逐漸成熟後才正式向城市場景擴張。L3技術的落地也將經歷從“準L3”的小範圍（如限速、限場景、限脫手時間）逐步走向更廣義的全場景落地範圍。
觀察目前的市面上已有的智駕功能，車位到車位已經能夠解決智駕連續性的大部分問題，那麼，接下來就需要攻堅的難題就是最佳化使用者體驗，或者說確保使用者安全。
畢竟，L3級並非只需要簡單地考慮智駕系統的運作即可，還要應對來自整車的機械架構、電子架構、座艙、動力、底盤乃至雲端等全面的挑戰，是一個平衡效能、成本、安全的系統性工程。
有從業者告訴未來汽車Daily，“不同於demo演示（準L3）只需在某時間段內的特定場景中維持正常執行，規模量產交付級別的L3級自動駕駛方案必須要在複雜路況下保證全天候、安全的穩定工作。”
無論是端到端，還是VLM/VLA，當下智駕技術發展的本質，也都是為了儘快實現上述目標。但端到端也並非能夠解決所有問題。
“現在大家還是在車上應用通用大模型，很少針對用車場景進行深度的最佳化設計，因此只能滿足一些大眾需求，只靠端到端來做深度的自動駕駛遠遠不夠。”
與此同時，整個行業還在面臨一個全新的挑戰。過去一年多大模型的飛速發展，基本上已經將網際網路上的公開資料榨乾，只有在垂直領域更加深入地挖掘，才能持續獲取高質量資料。
在這一背景之下，如果所有問題都完全依賴資料驅動去解決，成本會變得非常高。
如此看來，儘管已經有大量車企強調今年底、明年初上馬L3，但距離實現全場景L3級自動駕駛落地，仍有很長的路要走。而且，除了自身技術路線和演算法最佳化，車企還得等待硬體供應鏈的進一步成熟。
馬斯克鼓吹純視覺路線的理論依據是，“人靠眼睛就能開車”，但這忽略了一個重要事實——人會動身體、會伸脖子，而攝像頭不會。
也許純視角的方案在輔助駕駛能行之有效，但自動駕駛時代，當駕駛權進一步從人類手中交給機器，攝像頭等感測器受汙點、雨水遮擋影響，從而導致自動駕駛系統無法安全執行的情況將很難被容忍。
比如，Waymo第四代無人車將雷射雷達等感測器整合在一起，用一個玻璃罩與外界進行隔絕。但在第五代，其雷射雷達又迴歸了早期的“旋轉花盆”樣式。
這樣是因為他們發現，“由於快速旋轉，雷射雷達露出視窗小，可以減少被弄髒的機率；其次，雷射雷達上面的水也容易被甩掉。這樣就在很大程度上解決了清潔和去汙的問題。”
此外，車規級產品效能也在牽制自動駕駛技術的發展。據瞭解，Waymo幾乎所有的零部件都不是車規級產品，攝像頭為索尼消費級sensor。
為了實現L4自動駕駛的安全執行，Waymo的攝像頭畫素達到了4000萬，相當於單反的效果，能在夜間清晰成像。“主流的車規級攝像頭大概在800萬畫素，效能很難做上去。”
這些都會是所有從輔助駕駛向自動駕駛衝擊的車企所面臨的難題。
如果車企不能將技術安全以及使用者體驗做到極致，L3的熱潮也許只是將消費者從L2+帶入一個新的楚門世界。
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