智力驾驶事故背后：AI网络的重要性

2025年3月29日，一辆小米SU7在高速公路上发生严重撞击和爆炸，导致车内三人死亡。这一事件不仅引起了公众对智能驾驶系统安全的质疑，也暴露了智能驾驶技术在极端情况下的脆弱性。它迫使我们重新审视智能驾驶的本质，思考自行车智能驾驶的局限性，探索AI网络安全防范措施，反思公众对汽车功能的认知偏差。

自动化驾驶分类：从L0到L5的技术演进

根据智能化程度，自动驾驶技术可分为L0至L5六个等级。L0级是一种完全的人工驾驶，车辆只提供预警支持，例如车道偏离预警和前碰撞预警。L1等级引入了单一功能的驾驶辅助系统，例如自动紧急刹车或车道保持辅助，但主要控制权仍在驾驶员手中。L2等级完成了部分自动化，车辆可以同时控制转换和速度，比如自动巡航和车道维护，但司机仍然需要保持警惕，时刻准备接管。L3级是有条件的自动驾驶，汽车在特定条件下可以自主驾驶，但是驾驶员需要在系统要求的时候接管。L4级则完成了高度自动化，汽车在设计范围内可以完全自主驾驶，无需驾驶员干涉。L5级是完全自动驾驶，适用于所有道路环境。

但是现在，路上跑的智能联网车和无人驾驶车绝大多数也只是L3级以下的智能驾驶能力，NOA(辅助驾驶)虽然功能已经逐渐普及，但仍然存在许多局限性和挑战。

智能化驾驶的脆弱性和本质问题

小米SU7事故的核心问题在于“人机共驾”的灰色区域。司机接管NOA（Navigate on Autopilot）碰撞只用了3秒钟，暴露出智能驾驶系统在极端情况下可能无法提供足够的安全保障。更深层次的问题是，即使是L3级自行车智能，目前的智能驾驶技术仍然存在以下本质问题:

• 感知的局限自行车智能依赖于车载传感器(如摄像头、激光雷达)的环境感知，但这些传感器可能无法准确识别复杂场景中的潜在危险(如高速行驶、极端天气和突发障碍物)。例如，在交叉口、弯道或斜坡等盲点，车载传感器可能无法及时感知行人或车辆的动态。
• 决定的不确定性智能驾驶系统的管理能力取决于算法对感知数据的实时处理。然而，在极端情况下(如突发事故和复杂路况)，算法可能无法快速做出最佳决定。这种不确定性使得智能驾驶系统在面对紧急情况时变得脆弱。
• 延迟执行即使感知和管理能力足够强大，执行水平的延迟也会导致事故。例如，汽车的制动系统可能需要一定的时间来响应指令，这在高速行驶时是致命的。

即使到了L3，自行车智能的局限也不安全。

L3级智能驾驶系统被定义为“条件自动驾驶”，即车辆可以在特定条件下独立完成驾驶任务，但驾驶员仍然需要随时接管。然而，小米SU7事故表明，即使达到L3级别，自行车智能仍然存在以下根本问题:

• 感知盲点不能完全消除自行车的智能感知受到传感器覆盖范围和自然条件的限制。例如，车载传感器可能无法及时感知交叉口、弯道或斜坡等盲点的潜在危险。此外，极端天气(如浓雾、暴雨)也会显著降低传感器的感知能力。
• 缺乏实时数据自行车智能依赖于车载传感器收集的数据，这些数据的即时性和完整性受到传感器性能和自然条件的限制。例如，当前方发生事故时，车载传感器可能无法及时感知事故，导致车辆无法提前预警。
• 限制算法虽然智能驾驶系统的算法在不断优化，但面对复杂的情况(如突发事故和行人意图判断)，仍然存在不确定性。这种不确定性可能会导致系统在关键时刻做出错误的决定。

AI网：智能驾驶安全的关键保障

通过全局认知、即时感知和推理管理能力，AI网络为智能驾驶系统提供了强大的安全保障。以下是AI网络在智能驾驶中的具体应用:

• 全局感知和盲点预警AI网络可以整合路边的实时动态，识别车辆盲点中的行人、非机动车和车辆，并通过车载设备或语音提示驾驶员。例如，AI网络可以在交叉口、弯道或斜坡等盲点提供预警，提醒驾驶员注意潜在的危险情况。
• 极端天气下的视觉增强即使在低光、强光(如对向远光)的影响下，AI网络也采用大模型视觉增强技术。、在雨雾等复杂环境下，还可以提高图像识别效果，帮助驾驶员更清晰地感知前方道路。这种能力对于提高夜间和极端天气下的驾驶安全性尤为重要。
• 交通状况分析及信息推送AI网络可以实时分析前方路况，识别事故、施工、控制等信息，并向车辆推送准确信息。例如，当前方拥挤时，AI网络可以提供详细的事故信息和估计恢复时间，帮助驾驶员改善驾驶路线。
• 判断行为认知和预测通过分析行人的身体姿势、步行速度、眼睛方向等因素，AI网络定性研究行人是否有横穿意图，并给出驾驶行为建议。这一智能判断显著提高了交通决策的稳定性和质量。

误解车辆认知：从工具到玩具的错误转变

伴随着智能驾驶技术的普及，人们对汽车功能的认知逐渐从“工具”转变为“玩具”。这一认知转变带来了以下问题：

• 过分依赖智能系统一些消费者误解了智能驾驶系统的功能，认为车辆可以完全独立驾驶，从而在驾驶过程中放松警惕。这种过度依赖可能会导致司机在关键时刻无法及时接管车辆，增加事故风险。
• 炫技式驾驶随着智能驾驶技术的普及，一些消费者将汽车视为“炫耀技能”的工具，而不是安全出行的保障。这种消费主义倾向可能会导致技术的滥用，进一步增加安全隐患。
• 忽视安全智能驾驶技术的宣传通常侧重于功能的酷炫，而忽视了安全的重要性。这种宣传导向促使消费者在选择智能驾驶系统时更加注重功能的多样性，而不是系统的安全性。

技术与人性的平衡与启发

小米SU7事故不仅是一次技术失败，也是对智能驾驶技术发展方向的深刻反思。以下是技术和人性平衡的启发:

• 技术的边界虽然智能驾驶技术在不断进步，但仍然存在边界。技术的最终目标是为人类的安全和福祉服务，而不是取代人类的责任。我们需要理性和敬畏技术的使用。
• 人性的职责在智能驾驶技术普及的过程中，驾驶员仍然需要保持对车辆的控制和对安全的责任。技术的发展不应该成为人类放松的理由，而应该成为人类更加谨慎的机会。
• 公共教育的重要性智能驾驶技术的普及需要与公共教育同步推进。客户需要了解智能驾驶系统的局限性，防止对技术的过度依赖或滥用。只有在技术和人性的平衡中，智能驾驶才能真正实现其价值。

小米SU7事故警告我们，智能驾驶技术的发展不仅要追求功能的酷炫，还要把安全放在第一位(包括驾驶安全、人身安全、数据安全和社会安全)。通过全局认知、即时感知和推理管理能力，AI网络为智能驾驶提供了强大的安全保障。但是，技术的发展并不能取代人类的责任。为了确保智能驾驶技术真正为人类的安全和福利服务，我们需要在技术和人性之间找到平衡。唯有如此，智能驾驶才能迎来更加安全可靠的未来。

本文来自微信公众号“山自”，作者：Rayking629，36氪经授权发布。

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