无人驾驶 - 搜狗百科

近日，围绕“智能驾驶”与“安全驾驶”的讨论愈发热烈，引发了社会各界的广泛关注。

随着智能驾驶技术的快速发展，一系列相关问题也随之浮现：智能驾驶技术究竟发展到了什么阶段？它如何与人类驾驶者协同配合？继续发展智能驾驶是否必要？

智能驾驶 ≠ 无人驾驶：

明确分级标准

在国际上，智能驾驶分级最具影响力的标准来自国际汽车工程师协会（SAE-International）制定的 SAE J3016 分级标准，该标准将汽车驾驶自动化分为六级：从 0 级无驾驶自动化，逐步过渡到 5 级完全驾驶自动化。

而在我国，自 年 3 月 1 日起实施的国家标准 GB/T 《汽车驾驶自动化分级》中，也将驾驶自动化分为五级，尽管名称略有差异，但核心意义一致： 级均为驾驶辅助阶段，即“人机共驾”模式，驾驶员仍为驾驶主体，系统仅起到辅助作用。

值得注意的是，当前车企所能实现的“智驾”还达不到无人驾驶安全级别，距离 L5 级的“完全自动”尚有较大差距。市场上出现的诸如“L2+”“L2.5”“L2.9”等宣传标语，有“过度包装”之嫌，目前 L2 级仅能实现组合式驾驶辅助，仍需驾驶员全程保持专注；即便达到 L3 级也只是“有条件自动驾驶”（在限制条件下执行部分功能决策的自动驾驶模式），依然要求驾驶员随时准备接管驾驶任务，以确保在紧急情况下能够安全控制车辆。

智能驾驶的局限与挑战

随着汽车智能化浪潮的席卷， 年 L2 级乘用车市场渗透率达 %， 年多家车企也宣布将 L2 级智能辅助驾驶系统作为标配，并积极布局 L3 级自动驾驶。然而，仅仅依靠单车智能并不能完全消除安全隐患。

在面对盲区、超视距、突发事件等情况时，单车智能仍存在感知不足的风险，特别是在极端天气和复杂路况下，决策的稳定性和可靠性亟须提升，无法真正实现全自动驾驶。

1算法黑箱困境

智驾系统依赖深度学习模型，但其决策逻辑如同“黑箱”。例如，面对突如其来的外界干扰，系统可能因训练数据不足而延迟反应，模型的泛化能力和可信能力有待加强。

2车路协同支撑不足

单车智能难解“超视距”问题。例如，无信号灯的复杂路口、紧急交通管制、非标道路标识（如临时施工改道）等，仅靠单车传感器无法提前获取信息，对复杂场景的理解能力也较为欠缺，亟须车联网（V2X）等先进技术实现“车-路-云”一体化的协同体系。

3极端场景的“考试盲区”

车企测试多聚焦城市道路、高速公路等结构化道路，但对“鬼探头”、动物闯入、不按交规行驶等突发情况缺乏有效训练。这如同学生只会做模拟题，遇到新题型便束手无策。虽然智能驾驶的底层架构和大部分关键技术已被攻克，但依然存在“长尾问题”不容忽视，包括各种非标的场景、极端的路况和难以预测的人类行为。

更为关键的是，消费者往往过于关注汽车本身的性能，甚至将智能驾驶系统视为购车的决定性因素，这种认知局限可能导致潜在的安全隐患。单车智能无法与其他车辆、交通基础设施充分融合协作，存在一定的安全能力瓶颈。只有当智能化与网联化深度融合，实现“车-路-云”信息融合与一体化协同发展，才能真正迈向“自动驾驶”的新时代。

构建安全防线：

全社会的共同责任

当技术迭代速度超越社会认知与制度完善的进程，我们既不能因噎废食否定创新价值，也不能放任风险累积。科技创新从来不是线性发展的坦途，而是充满试错与调整的螺旋上升过程。唯有坚持短期风险防控与长期战略布局并重，加强基础研究投入，强化科技伦理建设，完善制度供给，才能让科技创新真正成为普惠人类的福祉。正如历史上电力革命经历多次事故后最终重塑社会，智能驾驶的未来同样需要在破局中寻找平衡，在阵痛中孕育新生。以安全为翼，让创新飞得更远！

从实施路径上看，这需要全社会的共同努力。企业应规范技术宣传，强化“技术局限性”的科普，让消费者清晰了解智能驾驶的边界，避免认知偏差。同时，需加大对极端场景和长尾问题的测试投入，提升系统的鲁棒性（编者注：在异常和危险情况下系统生存的能力）和泛化性。监管部门则需加快完善相关法律法规体系，做好引导和监管工作，同时加强对平台上“不当使用智驾，危险驾驶”行为的筛查与纠偏，防止错误示范的传播。消费者需理性看待智能驾驶技术，真正理解技术的局限，避免将其等同于无人驾驶。

智能驾驶的未来充满潜力，而无人驾驶的落地则需技术、法规、基建、社会四维协同。唯有如此，我们才能推动智能驾驶行业健康快速发展，确保技术创新始终以人为本，为公众带来更加安全、便捷的出行体验。

来源：科普中国