对不起，真正的智驾距离我们还很遥远_风闻

 作者：autocarweekly

约莫十几年前，我刚入车媒这一行的时候，去听过一场沃尔沃关于安全的技术讲解会。其中提到一个点至今印象清晰——谈及终极安全，当时沃尔沃内部有个认知，就是全社会自动驾驶实现之时，所有交通参与者都由车辆自主决策，避免了“人”这个偶然性因素，就会真正做到零交通事故。甚至到了那个时候，车辆的一切被动安全配置都会变得多余。

二十多岁的我，在台下听得瞠目结舌。要知道，当时沃尔沃最先进的主动安全系统，还是那一年刚刚上线的第二代城市安全系统，也就是能做到在车速差在每小时4~15公里以下时，可以避免碰撞。而当年在给我们展示的PPT中，赫然写着到“2020年，不会有人因为驾乘沃尔沃汽车而导致严重伤亡。”作为一个激进派，都觉得本应该保守的沃尔沃提的目标有点过于激进了。

其实到了2016年，沃尔沃就已经发觉自动驾驶技术的发展，完全没有达到自己的预期。于是在这一年哥德堡举办的一次活动中，对于2020零死亡率的计划进行了澄清，称“愿景2020”是集团的一种发展思路。这也就意味着，虽然沃尔沃能够在制造每一辆汽车时都严格把关，但无法确保2020年后所生产的所有车辆都能万无一失，不会有人在驾驶中丧生。

最终的归因就是：“人类活动具有不可预知性，并不是每次意外都能幸免于难。”

自动驾驶的“阶梯论”

其实自动驾驶，并非是这几年才涌现出来的新鲜事。

1995年，一辆具备自动驾驶能力的奔驰S级轿车从德国慕尼黑几乎全程自动驾驶到丹麦哥本哈根，全程共行驶1678公里，最高时速达到185公里。而在这个过程中最为重要的是，行驶全程几乎没有人为干预。

而这辆车使用的智驾系统的原理，和我们现在所见到的大部分智驾系统差不多。当时的奔驰用了纯视觉自动驾驶解决方案，用摄像头以及动态3D算法，分析和感知路况并进行车辆控制。

而业内更加公认的智驾技术的爆发起源，是2004年到2007年共举办了3届DARPA无人驾驶挑战赛。那些年散落在莫哈维沙漠的汽车零件，见证了一堆刚开始尝试自动驾驶的汽车笨拙的姿态。但是那些在戈壁滩上满头大汗调试无人驾驶原型车的工程师们，都已经成了这场汽车革命始祖级的中流砥柱。

即便当年还年轻的先贤们，如今已白头或者秃头，自动驾驶依然还没进化到突破我们想象力的程度，或者可以不客气地说，实现真正自动驾驶的时间表一直在延期。甚至于随着自动驾驶的逐步普及，我们对于这项技术在实用层面的定义被更加清晰地约束为“辅助驾驶”。交通的责任主体和真正的掌控者，仅从书面上的两字之差就能读出天壤之别。也就是在目力所及的时间里，驾驶的主体，依然无可辩驳的是：人。

春节前在地平线智驾的媒体沟通会上，创始人兼CEO余凯对于智驾的发言，带出了不少金句。比方说“2025年智驾迎来真拐点”、“智驾产业3年实现脱手开，10年实现随心开”。但相信有不少人看到这些的时候会有和我同款的疑惑：“什么？还要等10年才能实现真正的智能驾驶？”

就这个问题，我觉得地平线副总裁兼首席架构师苏箐所讲可能会更加清晰一点。他认为自动驾驶技术的比较对象，并非友商。而是人类本身。它的价值是一个拐点式的价值——他比不过人的时候，其实就是高科技的玩具；当有一天比人好的时候，价值立刻就会跳上去，也就是两段式的价值。

“很不幸的是，到目前为止还没有一个系统真正达到了这一拐点，我们只是看到了这个希望。”

这种对于自动驾驶能力的阶梯论，并非是苏箐个人的论调。就在前段时间李想的Ai Talk中，他也说到了L3级别的自动驾驶，是AI在人指挥下完成一些任务，但是需要人负责兜底。而下一个阶段，是不需要人负责，可以自主根据要求完成任务。

所以，如果更简单一些理解这个问题的话，就需要把自动驾驶的发展进程拆成两部分，初级阶段可以被称为“模仿人类”，而更高级的阶段，则是“超越人类”。

很可惜的是，即便有天量的资金、技术、算力和人的投入，我们目前的自动驾驶，依然处于无限接近模仿人类的阶段。而超越人类，则是另一个阶梯之上的需求。

无论当下如何营销辅助驾驶对于事故的处理能力，从数据层面上来说，现在的辅助驾驶跟人类相比还是有着巨大的能力差距。在上个月，高盛出了一份对于特斯拉FSD的最新研报，给出的结论是：即使是最新的V13版本FSD能够体现出技术的不断进步，但其表现还未能达到超越人类驾驶的安全水平。根据测试体验、众包数据以及第三方评价，FSD V13的关键干预距离达到了400到450英里之间，97%的驾驶过程中无需发生干预。而Waymo的历史数据显示，其车辆在加州的城市环境下每8.5万英里才会发生一次关键干预。

关于这个数据，类比到人是这样的结果：根据美国政府的交通安全数据，普通车辆每60到70万英里可能发生一次事故。也就是说，自动驾驶和人类驾驶的差距截止目前还是数量级的差距。

悲观一点说，即便付出如此多的努力，自动驾驶仍然还处在一个“高科技玩具”的阶段。

自动驾驶什么时候才能开始“下半场”

当然，往好的方向看，至少在过去的2024年，自动驾驶所取得的发展程度，是多年来未见的。

从技术角度来说，自动驾驶的三大要素：算法、算力和数据，三个方面在2024年都斩获了不少的闪光点。在算力上，几百TOPS的芯片已经量产上车，小鹏、理想和小米三家的辅助驾驶算力都超过了500TOPS，蔚来的4颗英伟达Orin-X芯片算力已经破千TOPS。在数据上，成百上千万辆智驾车辆整跑在路上，每时每刻都在为智驾能力的提升提供数据支撑。

最大的突破，可能来自于算法方面。端到端、VLM、VLA等等大模型在过去这一年成为了最炙手可热的流行词，而这方面的爆发趋势，追根溯源还是AI在过去两年内产生了革命性的突破。2023年3月，支持多模态输入的GPT-4横空出世，秀出了其在图形理解能力方面的肌肉。它所引发的反应，便是视觉-语言模型 （VLMs）相关研究工作大跨步的增长。

我们如何通俗的理解这场变革呢？如李想所说，自动驾驶的模型会与大语言模型相融合去理解真实世界，像真正的大脑一样，而非当前端到端模型所采用的压缩记忆方案。正因为此，李想给理想提出的要求是，确保基座模型进入AI行业前三，空间智能做到中国第一，而不只是与其他车企竞争。

看上去似乎前景很光明，对不？但实际上技术提升的过程更像苏箐所描述的那样：“一个新的方法起来以后，第一天你会觉得它很美好，能解决所有的问题；第二天又会对它引起怀疑；第三天你会发现边界就在那里。”

比方说端到端模型，它的弊端就是放大了神经网络黑盒不可解释的问题。不可解释、不可控的性质会导致系统虽然能够处理复杂场景，但是简单场景很可能会出现犯“弱智”错误的情景。另一方面，模型能力的提升是有瓶颈的。当模型能力已经达到每10万公里的行驶数据中只有1公里的数据能够训练模型进行改进时，想要让整个模型的能力进一步升级，那需要的基础数据量和算力都会是一个惊人的规模。这就像是前几年ETH挖矿，越挖，难度越是指数级的上升。

再换个更加通俗易懂的形容，这种感觉就跟拼多多砍一刀似的，最后的1%所付出的努力，可能需要比前面99%还要多。

这种问题，特斯拉的FSD也会遇到。就在今年特斯拉股东大会上，马斯克承认了当前FSD所面临的挑战，主要是测试AI模型的效率以及判断新模型是否更优秀的水平能力。当AI模型在数千英里的行驶过程中仅出现一次需要人工干预的情况时，如何迅速而准确地评估新模型的优劣就变得更加困难。

安全的长尾问题，就是自动驾驶无限趋近于人类驾驶所需要解决的技术问题，需要大量的时间对于AI进行针对性的测试、训练。甚至当你感觉到已经距离成功很接近时，会突然发现也许自己所使用的模型并不是最优解，想要达到目标需要换条道路从头来过。这种挫败感，恐怕是萦绕在每个自动驾驶的科学家脑海中挥之不去的梦魇。

但更恐怖的事情是，很可能我们现在所坚持的大方向，只适用于让自动驾驶更像人。而截止目前，关于让自动驾驶超越人，可能需要换一套截然不同的发展模式。

比方说小马智行CTO楼天城，就认为依靠L2的端到端永远无法实现L4的自动驾驶。这个观点就是从马斯克所奉行的“第一性原理”出发，L2的目标，都是让自动驾驶更像人，而L4的要求则必须要超越人，它的目的是替代人，安全性就必须高于人类安全10倍以上。

更简单一点说，当下的自动驾驶，是需要“知难而退”的，就是遇到自己解决不了的情况时，让驾驶员去接管车辆。而L4级别的自动驾驶需要“迎难而上”，系统拥有唯一的决定权。

楼天成的这套路线，其实是将Robotaxi的模式不断精进，最终在进行泛化，以此来达到最终的L4级别自动驾驶。而以李想为代表的一类人则认为，“端到端+VLM”架构就能够在短时间内实现L3级别的自动驾驶，而L4就是L3的延续。以现在的技术发展水平，我们还很难判断这两种思路的对错。但无疑，选错路的那一方可能需要承受的结果，是一家企业丧失了定义未来的主动权。对于这些科技先行的汽车公司来说，下场远比押宝了氢能源的日本车企惨多了。

所以，世面上也不乏像Momenta这样两条腿走路，同时在L4和L2领域做研发的企业。但双保险就一定能成功么？其实就像是L4级别自动驾驶的终极目标是让系统超越人一样。当技术真的拥有超过人的实力，那么最终极的挑战，将会是人的信任。而这是比技术上所经历的难点，都更加难以逾越的高山。

就像是Momenta的曹旭东所说，人类司机开出租车，1000台车一年可能就有一起重大或者死亡的事故。但如果Robotaxi的公司1000台车一年有一起重大或者死亡事故的话，可能公司就要关门了。

当技术叩开了未来的大门，人类的不信任总是会试图先将门关上。很容易忘记了是我们自己开发这项技术，目的就是为了开门。所以我们再回看余凯对于自动驾驶的十年之期，坦率的说，我觉得这还是需要建立在未来几年内依然能够出现类似当下AI跨越式发展的技术进步的基础上。而人什么时候能够接受比自己更聪明、更有能力接管出行主导权的技术？那似乎就更加遥遥无期了。