智能駕駛大躍進，很大一部分風險，需要讓消費者來承擔，讓車企能做出更好的系統(tǒng)。

一個多月前，我差點遇到車禍。

我開車不算久。以前總覺得地鐵和打車要方便得多，不用保養(yǎng)，不用費神停車，以我的生活習慣，也幾乎不會去不能打車的地方。

直到兩年前因為孩子要出生，才抓緊時間，學車，買車，買車時候兩個考慮，一個是空間要大，再就是最好有智能駕駛，新手上路，需要拐棍。

不知不覺，也開了一萬五千公里，拐棍很少用，不過有時候路況良好，自己又想稍微伸展下的時候，就會習慣撥兩下操作桿，交給智能駕駛，自己歇口氣。

結果這次差點出事。

出事時候我在高速路上，載著一家人從上?；厍鄭u。工作日車流不大，高速路也不用做什么復雜決策，筆直往前開就行，所以時不時，我會撥兩下操作桿，開啟 NGP——這是小鵬汽車輔助駕駛的名字。

忽然，車開始變道了。

沒有任何預警。沒有提示音，沒有儀表盤的閃爍，甚至沒有任何前置的猶豫。方向盤以一種我從未體驗過的、決絕的姿態(tài)，向右打了一下，車輛隨之向右側車道并去，動作流暢，行云流水。

我第一反應甚至沒想著去阻止，因為它變道的姿態(tài)如此自信，我已經(jīng)懷疑自己時不時開錯了路，而偉大的人工智能正在糾正人類的愚蠢。

等我反應過來，它已經(jīng)變到了最右側岔路，向著匝道沖過去，沒有減速，也沒有遲疑，一百二十公里每小時，撞向了路旁的護欄，幾乎同時，小鵬退出了 NGP，提示我來接管。

行車記錄儀截圖

《中國汽車報》曾援引美國國家公路安全管理局和德國全德汽車俱樂部發(fā)布的報告稱，72% 的自動駕駛事故發(fā)生在系統(tǒng)提示后 2 秒內(nèi)，而駕駛員平均需要 2.3 秒才能完成有效接管。在高速公路場景，這個數(shù)值會延長至 2.6 秒。

只能說，很感謝我是在最左側車道，讓自己有了足夠的反應時間。而如今能寫下這個經(jīng)歷，自然是我及時接管，踩剎車，調整方向，最終結果一切都好，只是多繞了幾公里的路。

但很自然，我有三個問題：怎么回事？誰要負責？有沒有賠償？

我聯(lián)系了小鵬客服，詳細描述了我的經(jīng)歷，并上傳了行車記錄儀視頻和車輛數(shù)據(jù)之后，以為自己會得到一個同樣嚴肅和深入的對待。

回復很簡單。

關于原因：初步判斷由于導航路線模型軌跡規(guī)劃異常導致。

關于后續(xù)：已經(jīng)記錄反饋產(chǎn)品部門，并將在后續(xù)的版本功能迭代過程中進一步優(yōu)化。

其他建議：多注意觀察路況及車輛行駛狀態(tài)，在必要時接管車輛，安全通行。

至于補償：當前公司未有相關流程，但客服可以給我一個小禮物。

最后，「非常抱歉給您帶來了不好的用車體驗，也感謝您的支持和理解」。

很難支持，也很不理解。

「導航路線模型軌跡規(guī)劃異?！箲撌窍到y(tǒng)失靈的結果，而不是原因，我想知道，究竟真正的原因是什么。

而且，倘若是車輛質量問題，那么自然應該車企承擔責任?，F(xiàn)在客服承認智能駕駛有問題，最終只是說「幸虧我及時接管」，而沒有任何擔責流程，這也沒法理解。

而且，這也不是孤例。我搜索到了七八月份以來，幾起類似的案例，都是在毫無必要的情況下，智能駕駛系統(tǒng)開始變道。多數(shù)事件里，車主平安無事，也有一些事故把車撞壞了——無一例外，小鵬都沒有給任何補償。

我想知道答案是什么，我想知道我還能不能信任這輛車，能不能信任自動駕駛。

我是個外行，問了 AI，查閱了一些論文和技術文檔，也找在車企工作的朋友交流，試圖自己找到原因。

我們可以簡單地把智能駕駛簡化為三個核心層級：輸入層、決策層、執(zhí)行層。

小鵬在變道時候，果斷，流暢，非常明確將匝道作為自己的目標，所以不應該是執(zhí)行層的問題，也不太可能是地圖精度的問題，問題應該發(fā)生在決策層面。

車輛的輔助駕駛系統(tǒng)之上，還有一個更高層級的「導航大腦」。這個大腦給出的不是「保持車道居中」這種微觀指令，而是「沿 G2 高速繼續(xù)行駛 50 公里后，在 A 出口下」這種宏觀任務。而小鵬當時的行為，極像是在執(zhí)行一個錯誤的宏觀任務。

這個錯誤怎么發(fā)生的？聯(lián)系到客服所說的導航規(guī)劃問題，我大致有一個推測。

可以想象，導航系統(tǒng)下發(fā)給輔助駕駛模塊的是一個個數(shù)據(jù)包，里面包含了路徑規(guī)劃的關鍵節(jié)點（Waypoints）。在一種極端情況下，你車輛的系統(tǒng)可能接收到了一個被污染或錯誤的數(shù)據(jù)包，這個數(shù)據(jù)包里的「當前目標節(jié)點」被錯誤地設定在了那個匝道上。

簡單來說，就像是我的 GPS 導航突然發(fā)瘋，把目的地改成了路邊的某個點。對于輔助駕駛系統(tǒng)來說，它的任務就是以最高效率執(zhí)行指令，于是它計算出了一條從最左到最右的最快路徑，并行云流水加以執(zhí)行。

直到小鵬實際沖入匝道，開始接收匝道上的地圖和定位信息時，它的「導航大腦」才猛然發(fā)現(xiàn)：當前位置與最終目標（比如幾十公里外的某個城市）的全局路徑完全對不上了。

這個巨大的邏輯矛盾，最終觸發(fā)了系統(tǒng)的降級保護機制，從 NGP 降級到功能更簡單的 LCC，并將控制權交還。

不過，這些推測終究只能是推測，因為即便小鵬的工程師，也很難完全定位問題的原因，因為現(xiàn)在的小鵬智能駕駛，已經(jīng)開始使用「端到端模型」，這個模型更先進，但卻是更難解釋的黑箱。

如果說先前的智駕系統(tǒng)是讓汽車去背一本厚厚的駕駛規(guī)則手冊，那么端到端智能駕駛則是像教一個新手一樣去教系統(tǒng)自己開車。

在端到端出現(xiàn)之前，智能駕駛系統(tǒng)依靠規(guī)則來驅動。首先，車輛通過高精地圖，像一個帶著精確導航地圖的人，提前知曉道路的每一個細節(jié)，比如車道線的位置、紅綠燈的精確坐標、甚至是路沿的高度。然后，工程師們會為車輛編寫大量的駕駛規(guī)則，就像一個詳盡的「如果……就……」（if-then）指令集。

這個方案在早期看起來非常可靠，因為它確定性強，車輛的每一個動作似乎都有據(jù)可尋。尤其在高速公路上，路況簡單且標準，也沒有行人和非機動車穿插。

不過，城市是動態(tài)變化的，今天修路，明天可能就會出現(xiàn)一個新的隔離樁。高精地圖的制作成本高昂，更新卻總是滯后于現(xiàn)實的變化。

規(guī)則的「窮舉」也是一個不可能完成的任務，工程師永遠無法預設所有可能的極端場景（corner case）。一個騎著電動車橫穿馬路的外賣員，一個突然從路邊竄出的小球，這些場景都很難用簡單的「if-then」規(guī)則來覆蓋。

工程師們陷入了無盡的打補丁工作，每出現(xiàn)一個新的問題，就增加一條新的規(guī)則。這導致代碼變得臃腫、復雜，規(guī)則之間甚至會產(chǎn)生沖突，最終使得系統(tǒng)難以維護，更難以泛化到新的城市和路況。

端到端的核心是「數(shù)據(jù)驅動」（Data-driven）。它不再依賴工程師編寫規(guī)則，而是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡，去學習和模仿海量的人類優(yōu)秀司機的駕駛數(shù)據(jù)。系統(tǒng)通過觀看數(shù)百萬個駕駛視頻片段，自己領悟在何種場景下應該做出何種反應，最終實現(xiàn)從看到路況到直接操控車輛的能力。

由于是從真實世界的海量數(shù)據(jù)中學習，而非依賴有限的規(guī)則，它面對未知場景時能做出更合理、更擬人的決策，從而大幅提升了智能駕駛的能力上限，具備更好、更快的糾錯能力。

而且，因為端到端擺脫了對高清地圖的依賴，而是能實時處理周圍信息，也讓智能駕駛能夠更快覆蓋更多城市，而無需派出專業(yè)的采集車隊，一米一米地掃描城市道路。

在高精地圖階段，小鵬成了智駕開城最多的車企，但正如何小鵬所說，先前的規(guī)則寫得越好，公司包袱越重，轉身越難。盡管何小鵬說，自己在 2023 年一季度就意識到需要調整技術路線，但在 2024 年，車企紛紛開始部署「端到端」的解決方案，小鵬反而落后一步。

他們需要快速跟上。

2024 年 5 月，小鵬發(fā)布 AI 天璣系統(tǒng)，意味著全面投入端到端技術；7 月底，小鵬宣布 AI 天璣系統(tǒng) XOS 5.2.0 版本向全球推送，堅持「每 2 天一次版本迭代，每 2 周一次體驗升級」。

不過，在人工智能領域，「快速迭代」帶來的不一定是更好用的系統(tǒng)。

端到端神經(jīng)網(wǎng)絡模型有一個固有缺陷：「災難性遺忘」（Catastrophic Forgetting），也就是說，這一模型在學習新東西時候，有可能忘掉先前學會的知識。

舉個例子，比如我們發(fā)現(xiàn)，端到端模型在處理復雜的無保護左轉場景時表現(xiàn)不佳，我們就會集中「喂」給它大量這類場景的數(shù)據(jù)進行專項訓練，以求「補齊短板」。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡在學習新知識時，調整內(nèi)部參數(shù)的方式可能會覆蓋或干擾它已經(jīng)學到的舊知識。

馬斯克此前就公開解釋過 FSD V12.4.2 版本推遲的原因：正是因為給模型投喂了大量需要接管的復雜場景數(shù)據(jù)進行訓練后，發(fā)現(xiàn)在簡單場景下的駕駛平順性反而倒退了。這就是一次典型的「災難性遺忘」。

快速的迭代，意味著更頻繁地用新數(shù)據(jù)去「沖擊」現(xiàn)有模型，這無疑也增加了「災難性遺忘」發(fā)生的概率。

而且，快速迭代也給驗證和測試帶來了巨大壓力。傳統(tǒng)的模塊化系統(tǒng)，雖然笨重，但它的好處是可解釋性強，便于獨立測試。如果車輛變道有問題，工程師可以大概率定位到是規(guī)劃模塊的規(guī)則出了問題。

但端到端模型是一個黑箱。當車輛做出一個奇怪的決策時，工程師很難像過去一樣精準定位到是哪一行「代碼」或哪一條「規(guī)則」出了問題，因為決策是由數(shù)億乃至數(shù)十億個參數(shù)共同作用的結果。

這就意味著，每一次 OTA 更新前，車企都需要進行海量的仿真測試和道路測試，以確保新版本沒有引入新的、未知的缺陷。迭代速度越快，留給測試和驗證的時間就越短，這無疑會增加漏掉某些 corner case 的風險。

而且，快速迭代未必能讓用戶用得更舒服。

用戶可能會發(fā)現(xiàn)，上一個版本中已經(jīng)習慣的、平順的駕駛風格，在某次「升級」后突然變得激進或保守。這種駕駛策略的不連貫、不統(tǒng)一，會嚴重影響用戶的信任感。用戶需要不斷地重新適應車輛的「脾氣」，這與智能駕駛追求舒適、可靠的初衷是相悖的。

但企業(yè)沒有辦法不去快速迭代。

端到端模型，將智駕行業(yè)帶到了強者愈強的循環(huán)：

在這個循環(huán)中，任何暫時的落后都可能是致命的。一旦競爭對手通過快速迭代，率先實現(xiàn)了體驗上的決定性突破，就會迅速侵蝕市場份額，截斷后來者最寶貴的數(shù)據(jù)來源。

對于小鵬而言，它曾經(jīng)的領先優(yōu)勢正在被理想、華為等對手迅速追平。如果它現(xiàn)在放慢迭代速度去追求所謂的「完美」，那么市場和數(shù)據(jù)都不會給它留下從容追趕的時間。

而且，如前所說，端到端模型的核心是「數(shù)據(jù)驅動」，而非「規(guī)則驅動」。這個「大腦」不是像真空中的球形雞一樣被設計出來的，而是在真實世界的道路上「喂」出來的。它的每一次進化，都依賴于從用戶車輛上收集到的海量真實數(shù)據(jù)，尤其是那些系統(tǒng)處理不好的 corner case。

放慢迭代，就意味著放慢了學習和糾錯的速度。和新手司機一樣，一個 AI 司機，只有不斷地去路上犯錯（在安全可控的范圍內(nèi)）、不斷地從錯誤中學習，才能最終成長為「老司機」。

在傳統(tǒng)汽車行業(yè)，一款車幾年才換代一次；但在智能汽車時代，算法可能幾周甚至幾天就要更新一次，因為模型「嗷嗷待哺」，等待著新的數(shù)據(jù)來解決舊的問題。

在線閉環(huán)測試難以獲取長尾和異常駕駛場景的數(shù)據(jù)。因此，唯一的辦法就是將「尚不完美」的系統(tǒng)推向市場，讓千千萬萬的用戶車輛在行駛中去遭遇問題、收集數(shù)據(jù)，然后回傳給云端，用于下一輪的模型訓練。這個「影子模式」 的背后，就是讓用戶在無形中參與了系統(tǒng)的測試與迭代。

而且，端到端模型存在「災難性遺忘」和不可解釋性。這意味著，即使工程師在發(fā)布前進行了嚴格的測試，也無法 100% 保證系統(tǒng)不會在某個用戶、某條從未跑過的道路上，做出一個匪夷所思的危險決策，比如迅速變道，一頭扎向匝道。

最終，智能駕駛大躍進，很大一部分風險，需要讓消費者來承擔，以讓車企能做出更好的系統(tǒng)。用戶每一次開啟智駕，每一次選擇信任這套系統(tǒng)，都是在用自己的安全為這項技術的成熟和進化投票。

技術的迭代速度以月甚至周為單位，而法律、法規(guī)、保險和社會共識的演進速度，則以年為單位。這種「剪刀差」，導致了權責的模糊地帶。

車企也不能去承擔責任，正如同客服給我的回應里，說他們「沒有相關流程」。

因為一旦主動承認某一次事故的責任主體是「系統(tǒng)」而非「駕駛員」，就等于親手打開了一個后果不堪設想的「潘多拉魔盒」。

目前全球的法律框架，都將 L2、L2 + 級別的智能駕駛定義為「輔助駕駛」，而非「自動駕駛」。這個「輔助」的定位，是車企至關重要的法律防火墻。它明確了無論系統(tǒng)能力多強，駕駛的最終監(jiān)控和控制責任仍在人類駕駛員身上。車企在所有用戶協(xié)議和宣傳材料中，也都會反復強調這一點。

如果一家車企主動為某次事故承擔了系統(tǒng)責任，就等于在事實上承認了，在某些時刻，車輛的控制權已經(jīng)從「人」轉移到了「系統(tǒng)」。這一行為會被無限放大，成為所有類似事故中，用戶要求車企承擔責任的法律先例。這會從根本上動搖整個「輔助駕駛」的法律根基，引發(fā)監(jiān)管機構的重新審視，甚至可能導致產(chǎn)品被勒令下線整改。

而且，主動承擔責任，可能帶來保險體系的崩潰。

現(xiàn)有的汽車保險體系是圍繞人類駕駛員的風險來設計的。保費的高低，取決于司機的年齡、駕齡、過往事故記錄等個人因素。但在智能駕駛時代，一部分風險從不可預測的「人」轉移到了軟件和算法上。

傳統(tǒng)的保險產(chǎn)品，如何為「算法」定價？當事故是由軟件缺陷引發(fā)時，保險公司在賠付給受害者后，是否有清晰的法律路徑向車企進行追償？這些都是現(xiàn)有保險體系面臨的巨大挑戰(zhàn)。

如果保險公司將智駕的 Bug 定性為車輛固有的缺陷，那么他們會立即重新評估該品牌所有車輛的風險等級。保費可能會飆升到普通消費者無法承受的水平，或者保險公司干脆拒絕為該車型的智能駕駛功能提供保險。

而且，如果每一次由系統(tǒng)缺陷導致的事故，都需要車企承擔全部責任，那么企業(yè)必然會因噎廢食。為了規(guī)避風險，它們會極大地放慢 OTA 的迭代速度，甚至不敢推出任何未經(jīng)百分之百驗證的功能。

于是我們看到了一個微妙的平衡，車企在技術上高歌猛進，宣傳上極力渲染系統(tǒng)的強大與智能，以吸引用戶、獲取數(shù)據(jù)；但在責任界定上，又必須堅守「輔助駕駛」的底線，將法律責任主體錨定在駕駛員身上。

于是我的那次差點發(fā)生的車禍，最終只能是不了了之，沒有人會承擔責任，畢竟，就如同客服所說，「幸虧我及時接管」。

回到開始的問題，我還能相信這輛車嗎？

似乎也沒有別的選擇。

這輛車不便宜，我沒辦法不考慮經(jīng)濟因素，馬上換車；即便換車，其他車企也未必沒有這樣的問題，畢竟這是算法的固有缺陷，而法律和制度的落后，也并不止針對小鵬一家。

我只能與這輛車達成一個脆弱共識，就好像所有依然還在使用智駕的用戶一樣：我去承擔一些風險，來換取了體驗前沿技術的機會和便利，讓我能連續(xù)駕駛兩個小時后呼吸放松一下；車企則在我的「陪練」下，用最快的速度推動技術的成熟，讓它明天在所有類似的路口都表現(xiàn)得更好。

這個共識能維持多久，取決于技術進步的速度，也取決于下一個轟動性事故何時到來。

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