2025-04-09 17:00:08
【导语】近期，“智能驾驶”与“安全驾驶”成为社会热议话题。随着智能驾驶技术迅猛发展，其分级标准、技术局限、安全挑战及应对策略备受关注。本文将深入探讨智能驾驶技术的现状、局限与挑战，以及构建安全防线的全社会共同责任，旨在推动智能驾驶行业健康快速发展，确保公众出行安全便捷。
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SAEJ3016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2022年3月1日起实施的国家标准GB/T40429-2021《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：0-2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(shì)，当(dāng)前(qián)车(chē)企(qǐ)所(suǒ)能(néng)实(shí)现(xiàn)的(de)“智(zhì)驾(jià)”还(hái)达(dá)不(bù)到(dào)无(wú)人(rén)驾(jià)驶(shǐ)安(ān)全级(jí)别(bié)，距(jù)离(lí)L5级(jí)的(de)“完(wán)全自(zì)动(dòng)”尚(shàng)有(yǒu)较(jiào)大(dà)差(chà)距(jù)。市(shì)场(chǎng)上(shàng)出(chū)现(xiàn)的(de)诸(zhū)如(rú)“L2+”“L2.5”“L2.9”等(děng)宣(xuān)传(chuán)标(biāo)语(yǔ)，有(yǒu)“过(guò)度(dù)包(bāo)装(zhuāng)”之(zhī)嫌(xián)，目(mù)前(qián)L2级(jí)仅(jǐn)能(néng)实(shí)现(xiàn)组(zǔ)合(hé)式(shì)驾(jià)驶(shǐ)辅(fǔ)助(zhù)，仍(réng)需(xū)驾(jià)驶(shǐ)员(yuán)全程(chéng)保(bǎo)持(chí)专(zhuān)注(zhù)；即(jí)便(biàn)达(dá)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。
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智能驾驶的局限与挑战
随着汽车智能化浪潮的席卷，2024年L2级乘用车市场渗透(tòu)率(lǜ)达57.3%，2025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(kùn)境(jìng)
智(zhì)驾(jià)系(xì)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(rù)、不(bù)按(àn)交(jiāo)规(guī)行(xíng)驶(shǐ)等(děng)突(tū)发(fā)情(qíng)况(kuàng)缺(quē)乏(fá)有(yǒu)效(xiào)训(xun)练(liàn)。这(zhè)如(rú)同(tóng)学(xué)生(shēng)只(zhǐ)会(huì)做(zuò)模(mó)拟(nǐ)题(tí)，遇(yù)到(dào)新(xīn)题(tí)型(xíng)便(biàn)束(shù)手(shǒu)无(wú)策(cè)。虽(suī)然(rán)智(zhì)能(néng)驾(jià)驶(shǐ)的(de)底(dǐ)层(céng)架(jià)构(gòu)和(hé)大(dà)部(bù)分(fēn)关键技(jì)术(shù)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(néng)无(wú)法(fǎ)与(yǔ)其(qí)他(tā)车(chē)辆(liàng)、交(jiāo)通(tōng)基(jī)础(chǔ)设(shè)施(shī)充(chōng)分(fēn)融(róng)合(hé)协(xié)作(zuò)，存(cún)在(zài)一(yī)定(dìng)的(de)安(ān)全能(néng)力(lì)瓶(píng)颈(jǐng)。只(zhǐ)有(yǒu)当(dāng)智(zhì)能(néng)化(huà)与(yǔ)网(wǎng)联(lián)化(huà)深(shēn)度(dù)融(róng)合(hé)，实(shí)现(xiàn)“车(chē)-路-云(yún)”信(xìn)息(xi)融(róng)合(hé)与(yǔ)一(yī)体(tǐ)化(huà)协(xié)同(tóng)发(fā)展(zhǎn)，才(cái)能(néng)真(zhēn)正(zhèng)迈(mài)向(xiàng)“自(zì)动(dòng)驾(jià)驶(shǐ)”的(de)新(xīn)时(shí)代(dài)。
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构(gòu)建(jiàn)安(ān)全防(fáng)线(xiàn)：
全社(shè)会(huì)的(de)共(gòng)同(tóng)责(zé)任(rèn)
当(dāng)技(jì)术(shù)迭(dié)代(dài)速(sù)度(dù)超(chāo)越(yuè)社(shè)会(huì)认(rèn)知(zhī)与(yǔ)制(zhì)度(dù)完(wán)善(shàn)的(de)进(jìn)程(chéng)，我(wǒ)们(men)既(jì)不(bù)能(néng)因(yīn)噎(yē)废(fèi)食(shí)否(fǒu)定(dìng)创(chuàng)新(xīn)价(jià)值(zhí)，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(bì)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。
策划制作
作者丨周毅 河南大学人工智能学院副院长、河南省首席科普专家、河南省车联网协同技术国际联合实验室主任；丁崝；林林
审核丨高建平 河南科技大学车辆与交通工程学院教授、河南省智能电动车辆技术重点实验室主任
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