引言

在2025年的世界新能源汽车大会上，一辆自动驾驶车辆在海南省海口市接送参会嘉宾，引发了广泛关注。

这辆自动驾驶车不仅展示了技术的成熟，还揭示了一个重要的问题：为什么自动驾驶的“不完美”反而是通往安全的唯一路径？

技术之殇：AI“不完美”的底层逻辑

人工智能的“不完美”首先根植于其核心的算法理论。

机器学习领域的“没有免费的午餐”定理（NFLT）指出，不存在一种普适最优的AI算法能够解决所有问题。

这意味着任何在某一类问题上表现优异的算法，在另一类问题上可能表现平平，甚至很差。

因此，自动驾驶技术必须从追求“算法普适性”转向“场景定制化”，即为AI设计一个清晰的“适用场景”（ODD）。例如，Waymo和Cruise等公司只在特定城市和限定区域内运营其高级别自动驾驶服务。

此外，大模型普遍存在的“幻觉”现象也是AI“不完美”的表现之一。

现有的评估方法通常以准确率作为衡量标准，这激励了模型进行猜测而不是承认不确定性。

这种机制导致模型倾向于自信地给出错误答案，而非承认不确定性。

在自动驾驶这类高风险应用中，这种追求单一准确率评估的倾向可能带来致命后果。

真正的安全在于构建一个能够“有效表达不确定性”的AI系统。

自动驾驶的“开放世界”：无限边缘案例的挑战

自动驾驶所面临的挑战远超一般AI，因为它必须在一个充满难以穷尽的“边缘案例”的“开放世界”中运行。

这些边缘案例包括极端天气、非标准物体以及不可预测的人类行为。

为了应对这些挑战，自动驾驶汽车通常依赖多传感器融合方案。

目前，主流的技术路线主要有两大阵营：纯视觉方案和激光雷达方案。

纯视觉方案：以特斯拉为代表，高度依赖摄像头，通过强大的算法模拟人脑视觉。

其优势在于成本低、可利用海量数据进行迭代优化，并能实现端到端的决策系统。

但其短板在于对光照条件敏感，在强光、逆光或低光照环境下，识别率会大幅下降，在极端天气下的鲁棒性也较差。

激光雷达方案：以Waymo为代表。

其优势是能够提供厘米级的高精度三维点云图，对障碍物检测和避障至关重要，且在复杂路况和极端天气下能提供更准确、更可靠的环境信息。

然而其成本高昂，且在雨雪天信号也会发生散射，影响性能。

在AI无法做到100%完美的当下，人类驾驶员的角色至关重要。

随着L2级辅助驾驶的普及，一个固有的矛盾开始凸显：系统越好用，驾驶员就越容易放松警惕，从而陷入“注意力悖论”。

大多数L2级辅助驾驶事故都与驾驶员的失责有关，如看手机或睡觉。因此，驾驶员监控系统（DMS）应运而生。

DMS通过安装摄像头并结合近红外技术，实时监控驾驶员的面部运动、注视方向和生理状态，确保驾驶员在必要时重新集中注意力。

未来的交通将是人、车、社会三方的协同，而非简单的技术替代。

消费者应秉持“理性拥抱，而非盲目信任”的态度，在享受智能驾驶带来的便利时，必须清晰地理解技术的边界，即车辆的ODD。

对于L2/L3级别的车辆，始终保持警觉，将自己视为一个负责任的“人机共驾者”。

伦理与法律：当AI介入“道德困境”

“电车难题”是一个著名的伦理学思想实验，在自动驾驶语境下的变体是：

在事故不可避免时，系统是应该优先保护乘客、保护路人，还是选择伤害最小的方案？

这一难题吸引了公众的大部分注意力，但从工程和法律角度看，它更像是一个哲学上的“红鲱鱼”，其现实意义被过分夸大。

许多研究指出，自动驾驶的真正伦理挑战在于其技术缺陷。

因此，我们更应将精力投入到如何构建一个确保AI感知、决策和执行都符合基本安全标准的框架。

未来的驾驶将是人与AI共舞，理性与技术并行的过程。

我们需要的不是一个“完美”的AI，而是一个“更安全”的生态系统。在这个系统中，人类的智慧与AI的理性能够相互补充，共同创造更美好的出行未来。

你认为自动驾驶技术能否在未来几年内完全取代人类驾驶员？这场技术革命是否会改变我们的出行方式？

面对电动车续航大幅提升，你是否更倾向于新能源车型？

来源：搜狐  作者：热气球有多温暖

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