不在路上煎熬，他们向智能驾驶冲刺

买车这件事，几年前大家还在纠结是买油车、电车，还是折中选油电混合。但现在，越来越多人开始关心一个新的问题：这辆车的智能驾驶做得怎么样？

从最早的车道保持、ACC自适应巡航，到如今的L2+高阶智驾，智能驾驶的进步速度远超许多人的想象。过去，它只是高端车型上的“加分项”，而现在，逐渐成了消费者购车时的“必选项”。

市场的变化，车企最先察觉。近一年来，多家车企相继发布L3级自动驾驶量产计划，智能驾驶的赛道迎来了关键时刻。据中国汽车工程学会预测，到2025年，智能网联汽车产业的市场规模将突破7000亿元，到了2030年，可能会达到2.6万亿元。智能驾驶正从小众尝鲜，变成影响整个汽车产业格局的核心力量。

几十年前，智能驾驶只是科幻电影里的想象，今天，它已经站上了风口，甚至成为车企能否生存下去的关键。

然而近日，小米SU7事故给全行业敲响了安全警钟。3月29日晚，一辆小米SU7标准版在铜陵枞阳高速上发生碰撞后爆燃，车上三人不幸遇难。虽然目前事故的具体细节尚未完全披露，但此事还是引发了公众对智能驾驶安全性的讨论，也使整个行业不得不重新审视技术应用中的局限与风险。

汽车行业正在经历一场前所未有的变革，而消费者的选择，最终决定了这场变革的方向。未来，智能驾驶究竟会走向完全无人驾驶，还是人机共驾的长期共存？答案或许藏在每一次技术迭代对安全底线的坚守中，毕竟，方向盘后的每一次出发，都承载着对生命安全的承诺。

智驾出行新体验

3月正午，杭州城区的街道上车流稀疏。夏夏坐在驾驶位上，紧盯着前方的主干道，左手双击滚轮后，缓缓松开方向盘，车子终于不再左右摇摆，直行、右拐、减速，每一个动作都流畅自如。

这是她第一次激活智驾。一个月前，杭漂10年，拿驾照8年的夏夏，终于买了人生中第一辆车“智界R7”。

她没想到，智驾比想象中的更聪明，不仅遵守交通规则，还开得“平稳丝滑”，夏夏索性把手搭在方向盘上，让智驾驾驶自己的车。

当然，智驾也并非完美无缺。一次，车辆在准备左转时，后方突然有车快速插入。为了避让，系统自动调整方向，但由于幅度较大，又被一旁的路墩挡住了。车子识别到无法继续操作，只能卡在原地，等待驾驶员接管。事后，夏夏把这一情况反馈给售后，客服承认“确实存在一定问题”，并建议她考虑换成更智能的“问界M9”。

现在，中国和美国把自动驾驶分为L0—L5共六个等级。L2之前，智驾只能分担部分操作，驾驶员始终是主角。从L3起，车辆开始拥有自己的“大脑”，某些情境下可以“独立驾驶”。最高的L5级别，则被认为可以实现完全自动化，意味着AI在任何环境下都能自主驾驶，根本不需要人类的干预。

眼下，L0—L2的自动驾驶技术已经在商用车上落地使用，2024年成为L3级自动驾驶量产元年，奇瑞、广汽、极氪等车企相继发布了量产计划。与此同时，早在2018年，文远知行就在广州启动了L4级自动驾驶试运行，自动驾驶出租车、小巴、货运车和环卫车都已逐步进入商业化运营。

从 L3起，车辆开始拥有自己的“大脑”，某些情境下可以“独立驾驶”。

去年，武汉街头涌现了一批无人驾驶出租车“萝卜快跑”。它比普通轿车要高，驾驶位上也没有司机，全靠方向盘自己操作。网上有人分享自己体验“萝卜快跑”的感受，抱怨它太“苕”了（“苕”在湖北话里代表“蠢笨”），只要周边有人、物出现在安全范围内，它就会急刹，不适合乘客赶时间或高峰期乘坐。但它的优势也很明显：车内无异味、没有司机搭话，夜间出行的女乘客也能更加安心。截至今年1月，“萝卜快跑”已累计向公众提供超900万次服务。

越来越多消费者开始对自动驾驶充满信心。泰伯研究院预测，2030年中国自动驾驶数据闭环市场规模将破5000亿元，2023—2030年年复合增长率将达到17.5%。

从萝卜快跑过去两年的记录来看，它的出险率仅为人类的1/14。也就是说，人类驾驶汽车每发生14次事故，自动驾驶才会发生1次。

全球每年约有135万人死于车祸，如果其中有几例是自动驾驶导致的，人们会像接受人类司机一样，接受机器的“意外”吗？

事实上并不能。2018年3月18日晚，49岁的伊莱恩在推着自行车横穿马路时，被一辆Uber测试车以61km/h的速度撞倒在地。送医后不久，伊莱恩被宣告死亡。这是世界首次自动驾驶车辆致人死亡的案例，直接导致公众对技术的信任崩塌。人们担心，机器在不断学习过程中，一旦出现错误，其“病毒式传播”的效应将带来不可预见的后果。

黎明前的黑暗

细究这起事故的主要原因，是汽车没能及时识别出伊莱恩。可当时Uber配备了多个摄像头、毫米波雷达和激光雷达，为什么还是无法识别出推着自行车的行人？

驾驶，本质上是一项需要全方位协同的生物智能行为。人类驾驶时，会用眼睛和耳朵感知环境，再由大脑迅速判断、四肢协调操作，整个流程浑然一体。然而，传统的自动驾驶系统却将这一过程机械拆解为3个步骤：感知（看清环境）→预测（预判动向）→规控（执行动作）。这种流水线式的思维方式，虽然方便分工，却也为决策失误埋下了隐患。

在感知阶段，不同的传感器各司其职，互不干涉：摄像头负责捕捉车道线、颜色纹理等视觉特征；激光雷达专注于三维环境建模，通过发射激光测量障碍物距离；毫米波雷达则在恶劣天气下发挥作用，能在暴雨或大雾中探测前方车辆的距离和速度。

但这种模块化的处理方式，就像盲人摸象，每种传感器只能获得局部信息，在极端环境下，很容易引起决策混乱。

事故发生时，夜间光线不足导致摄像头失效；毫米波雷达虽然在碰撞前5.6秒就捕捉到了伊莱恩，却把她误判为“汽车”；激光雷达又在“汽车”和“未知”之间反复摇摆。最终，系统误将行人视为“可忽略的静态物体”，于是直接撞上去，酿成了悲剧。

过去行业总以为，装的雷达越多越安全，但这场事故暴露了模块化架构的先天缺陷，工程师们意识到，单纯增加传感器数量无法解决数据融合和决策迟滞的问题。

直到2021年前后，BEV+Transformer技术横空出世，才真正突破了这个困局。工程师们不再让摄像头、雷达各自独立，而是通过BEV（鸟瞰图）转换坐标，把多个传感器的数据融合在同一个俯视坐标系中，就像拼积木，把不同角度的画面“拼”成一张以车辆为中心的立体地图，这样就能消除传统视角的遮挡和变形问题。

“眼睛”的问题解决了，“大脑”又该如何决策呢？

一个经常被业内人士提到的词是：“端到端”（End-to-End）。它能让车辆实现“看到即行动”，一端输入，一端输出，直接跳过中间环节。例如，当BEV视角发现前方有不明黑影，“端到端”系统不会纠结这是塑料袋还是行人，而是像人类司机一样，本能地先减速。

随着传统的模块化问题逐步解决，整个行业重拾信心，开始审视自动驾驶的未来。

特斯拉的FSD V12率先突破，将8个摄像头的数据通过BEV+Transformer生成3D环境认知，再借助端到端模型直接输出控制指令，模仿人类的直觉反应。原本需要30万行代码的复杂系统，如今在神经网络的深度学习下，仅用2000行代码就具备了类似“肌肉记忆”的驾驶能力。

国内的小鹏、华为、文远知行等企业也快速跟进。小鹏通过500万小时真实驾驶视频训练模型，使夜间误刹率下降了60%；比亚迪则利用BEV+Transformer实现了重庆8D立交桥场景的无高精地图导航，用户激活率高达92%；文远知行自研的端到端AI模型，甚至能根据周围交通状况推测被遮挡的交通信号灯状态。

零部件企业也在智能驾驶的浪潮中突围。广州瑞立科密总经理助理向升向南风窗介绍，他们目前生产的摄像头在50米范围内的识别率已达到98%，“通俗点说，摄像头在50米内的视力，就像人类2.0的视力，无论前面是猫狗还是人都会识别得非常清楚”。

技术进步，消费者有了更多选择。小鹏汽车助理总裁胡逸宁告诉南风窗，自动驾驶水平如今已成为消费者选择新能源汽车的三大关键因素之一。

自动驾驶水平如今已成为消费者选择新能源汽车的三大关键因素之一。

技术进步的同时，相关的法律问题也备受关注。

自动驾驶界一直存在一个饱受争议的话题：如果车祸中有人伤亡，到底应由谁来负责？是驾驶员、算法工程师，还是汽车制造商？

2023年11月，四部委发布了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，正式对L3/L4自动驾驶的准入规范进行了具体要求，并完善了自动驾驶事故责任判定的相关规定。根据规定，如果车辆在未激活自动驾驶系统的状态下发生事故，司机承担责任；而在系统激活时，事故责任则归试点使用主体（如车企或运营方），并且可以向自动驾驶系统开发者、零部件供应商等责任方追偿。

随着各路科技企业的加速入局，相应的政策支持也会不断加强，截至目前，超过50个城市出台了自动驾驶试点示范政策或相关的地方性法规。

技术突破与盈利难题

想象一下，当L5级自动驾驶普及之后，我们的生活会变成什么样？

车辆不再需要人类干预，驾驶过程完全由人工智能操纵。未来的道路上，可能不再需要传统意义上的红绿灯，车辆间通过智能系统实现协同，没有超车、加塞，道路更加畅通，事故发生率也大幅降低。那时，人类从司机变成了乘客，可以安心看电影、睡觉。车辆在把乘客送到目的地后，还能自动寻找车位，等待下一次的出行指令。

这一切美好愿景的前提是，需要研发出成熟的L5级自动驾驶技术。普遍观点认为，达成这一目标，至少需要10—20年甚至更长的时间。

现阶段，部分领域已经实现了L4级自动驾驶的初步落地。南风窗曾在广州体验过L4级的自动驾驶小巴，这是文远知行推出的全球首款前装量产L4级小巴。它的外观就像一颗胖乎乎的胶囊，中间对开门设计，里面没有方向盘和驾驶舱。坐在车里，系统会提示乘客系好安全带，起步时平稳和缓，能自动识别红绿灯，遇到侧方来车或行人时，及时减速或停车。

这款小巴的最高时速受测试限制，能达到40公里/小时。现在它已经在广州投入运营，分为两条线路，每条线有四五个站点，和公交车一样，票价仅为两元。

研发需要耗费大量的财力物力人力，盈利问题一直是业内玩家的难题。文远知行在2021年至2024年上半年累计亏损超51亿元，地平线在同一时段内累计亏损超220亿元，小马智行三年累计亏损约39.5亿元。“十家公司九个亏”，现在整个行业都处于“烧钱换技术”的阶段，一些尾部企业也在逐渐出局。

但每个人都清楚，技术突破的长期价值远高于短期的亏损压力。地平线CEO余凯曾说：“现在每亏1元研发费，未来可能在量产车上赚回10元。”行业预期，今年将迎来盈利拐点，未来十年市场规模将爆发式增长。

文远知行告诉南风窗，他们有信心迎接那一天的到来，“文远知行是行业中资金利用率较高的企业”，而且按照当前的资金储备，在不考虑经营扩张的情况下，还能维持正常运营超10年，“这是目前所知runway最长的自动驾驶公司”。