輔助駕駛監(jiān)管日益嚴(yán)格，車企紛紛轉(zhuǎn)向多模態(tài)與數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決方案。

G15沈海高速上海至常州段的LED屏上，“嚴(yán)禁使用輔助駕駛”的紅色警示燈不斷滾動閃爍。這一未配備處罰措施的提示，卻重重沖擊了智能汽車行業(yè)。當(dāng)部分高速路段明確禁止L2/L2 +級系統(tǒng)啟用，當(dāng)市場監(jiān)管總局與工信部新規(guī)嚴(yán)禁“L2.5”“脫手駕駛”等模糊宣傳，曾經(jīng)作為車企核心賣點的輔助駕駛功能，在政策紅線與技術(shù)局限的雙重壓力下，光芒逐漸褪去。那么，當(dāng)輔助駕駛這一策略失效，車企的破局之路在哪里呢？

輔助駕駛“退潮”：技術(shù)泡沫被戳破

輔助駕駛的“失靈”并非偶然，而是技術(shù)局限與商業(yè)夸大相互碰撞的必然結(jié)果。去年一起追尾致死事故令人警醒：前車爆胎后未及時撤離，后車輔助駕駛系統(tǒng)未能識別靜止車輛，最終導(dǎo)致2人死亡。車企在《智駕必讀告知書》中明確列出免責(zé)條款，指出系統(tǒng)無法識別靜止車輛、緩慢行駛的工程車、異形掛車等場景，這些“不能”恰恰暴露了當(dāng)前技術(shù)的真實邊界。

高速禁令的三大理由直指核心矛盾。在施工改道路段，不規(guī)則擺放的錐桶、臨時設(shè)置的限速標(biāo)志，常常超出毫米波雷達(dá)與攝像頭的融合感知范圍；節(jié)假日車流量大增時，ACC/AEB系統(tǒng)的誤判急剎可能引發(fā)連環(huán)追尾；而現(xiàn)行法規(guī)要求駕駛員全程負(fù)責(zé)，使得“輔助”與“自主”的責(zé)任邊界始終模糊。在某起工程車碰撞事故中，系統(tǒng)未識別超車道上的作業(yè)車輛，駕駛員發(fā)現(xiàn)時已來不及避讓，最終車企以“屬于系統(tǒng)識別局限”為由免責(zé)，此類案例不斷消耗著消費(fèi)者的信任。

新規(guī)的出臺徹底揭開了營銷話術(shù)的偽裝。市場監(jiān)管總局明確禁止將輔助駕駛宣傳為“無人駕駛”，要求車企在APP、用戶手冊中顯著標(biāo)注功能限制。那些曾用來吸引眼球的“高速飆車”“脫手炫技”宣傳視頻，如今已成為違規(guī)典型。數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)L2級輔助駕駛滲透率已超50%，但60分的技術(shù)水平被包裝成90分的安全保障，這種透支信任的模式注定難以持續(xù)。

多模態(tài)交互：重構(gòu)車輛與物理世界的溝通方式

當(dāng)“輔助駕駛”的宣傳噱頭不再有效，真正的技術(shù)競爭轉(zhuǎn)向車輛對物理世界的理解深度。多模態(tài)模型的突破，正讓汽車從“單一傳感器執(zhí)行者”轉(zhuǎn)變?yōu)椤碍h(huán)境理解者”，這是解決當(dāng)前技術(shù)局限的關(guān)鍵途徑。

物理世界AI大模型通過“多模態(tài)認(rèn)知 - 場景推理 - 決策進(jìn)化”的三層架構(gòu)，填補(bǔ)了這一斷層。800萬像素攝像頭捕捉路面細(xì)微變化，4D毫米波雷達(dá)穿透雨霧識別錐桶陣型，激光雷達(dá)精確繪制工程車的異形輪廓。這些數(shù)據(jù)不再是孤立的信號，而是轉(zhuǎn)化為“施工路段需減速30%”的決策依據(jù)。

更重要的是，系統(tǒng)開始理解“人的狀態(tài)”。新規(guī)要求的駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)不再只是簡單的“脫手警告”，而是通過方向盤扭矩感知、眼球追蹤、心率監(jiān)測等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建駕駛員的實時狀態(tài)模型。當(dāng)檢測到駕駛員閉眼超過1.5秒，系統(tǒng)會先通過座椅震動預(yù)警，若未響應(yīng)則立即開啟雙閃并緩慢減速至停車，這種“漸進(jìn)式干預(yù)”既符合法規(guī)要求，又避免了突兀制動的安全風(fēng)險。

物理世界的“場景預(yù)判”能力彌補(bǔ)了算法的經(jīng)驗短板。通過將G15高速施工路段、車輛事故場景等高危案例轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，物理世界AI大模型能模擬數(shù)千種危險情境的演化路徑。在“前車突然爆胎”的虛擬測試中，系統(tǒng)可在毫秒級內(nèi)完成“警示后車 + 開啟雙閃 + 平穩(wěn)減速”的組合操作，比人類平均反應(yīng)速度快2倍以上。這種“用數(shù)據(jù)喂大”的預(yù)判能力，是解決“特殊場景應(yīng)對不足”的核心方案。

數(shù)據(jù)質(zhì)量與AI大模型：重塑安全與效率的平衡

新規(guī)強(qiáng)調(diào)“將警示路段場景數(shù)據(jù)反哺算法訓(xùn)練”，這直指行業(yè)痛點：智能駕駛的進(jìn)化速度，并非由傳感器數(shù)量決定，而是由數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型能力決定。物理世界AI大模型的價值，在于讓每一次駕駛都成為系統(tǒng)的“學(xué)習(xí)樣本”。

高質(zhì)量的場景數(shù)據(jù)正在攻克“識別死角”。針對輔助駕駛最頭疼的“靜止車輛誤判”問題，某車企建立了包含10萬 +案例的專項數(shù)據(jù)庫，覆蓋晴天、暴雨、逆光等23種環(huán)境條件。通過對比分析事故案例中“爆胎車輛的姿態(tài)特征”“工程車的反光條分布”，模型逐漸掌握了“非常規(guī)靜止物體”的識別規(guī)律。

多車博弈場景的智能決策體現(xiàn)了模型的進(jìn)化。在車流量大增的高速路段，傳統(tǒng)ACC系統(tǒng)常因“跟車過近”“急剎避險”引發(fā)連鎖反應(yīng)。而物理世界AI大模型通過學(xué)習(xí)百萬次真實車流交互數(shù)據(jù)，能預(yù)測周圍多輛車的行駛軌跡，計算出“保持秒級車距 + 預(yù)留足夠加速空間”的最優(yōu)策略。

這種效率提升正反向賦能城市交通。當(dāng)搭載智能模型的車輛形成“協(xié)同感知網(wǎng)絡(luò)”，交通管理部門可實時掌握路網(wǎng)瓶頸。

從“賣功能”到“賣生態(tài)”：車企的價值重構(gòu)

輔助駕駛的“失靈”本質(zhì)上是行業(yè)的“祛魅”過程。當(dāng)技術(shù)回歸理性，車企的競爭維度從“誰的功能更炫”轉(zhuǎn)向“誰的生態(tài)更安全”。新規(guī)推動的“技術(shù)實用化 - 需求增長 - 市場擴(kuò)大”良性循環(huán)，指明了這個方向。

透明化的安全承諾正在取代夸大宣傳。按照新規(guī)要求，車企在APP中設(shè)置“智能駕駛安全中心”，實時展示“系統(tǒng)在當(dāng)前路段的能力評分”“近30天的功能優(yōu)化項”。這種“坦誠溝通”反而提升了用戶信任度，增加了輔助駕駛的日均使用時長。當(dāng)消費(fèi)者明白“系統(tǒng)能做什么”“不能做什么”，理性的使用習(xí)慣自然形成。

OTA升級的規(guī)范化保障了技術(shù)進(jìn)化的安全性。新規(guī)要求軟件更新必須備案審查，這倒逼車企建立“測試 - 驗證 - 推送”的全流程管控。

最終，真正的競爭力在于構(gòu)建“人 - 車 - 環(huán)境”的和諧關(guān)系。當(dāng)車輛能理解施工路段的復(fù)雜路況，能感知駕駛員的狀態(tài)變化，能融入城市交通的整體效率提升，它就不再是單純的交通工具，而是智能出行生態(tài)的核心節(jié)點。這或許正是輔助駕駛“失靈”的積極意義。

當(dāng)物理世界AI大模型把每一條道路、每一輛車、每一個行人變成可計算節(jié)點，賣車邏輯就升級為賣“城市效率基礎(chǔ)設(shè)施”。到那時，車不只是車，而是城市AI的終端；車企不只是車企，而是交通效率的運(yùn)營商。智能汽車的未來，不在“脫手駕駛”的噱頭里，而在每一次安全抵達(dá)的承諾中。

本文來自微信公眾號“山自”，作者：Rayking629，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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