当特斯拉的AI主管公开承认公司在自动驾驶技术上"落后Waymo几年"时配资知识平台，整个行业都震惊了。
但更让人深思的是，无论是特斯拉还是Waymo，这些顶尖科技公司都在追求一个根本不可能实现的目标——完美的AI。
你是否想过，我们对自动驾驶技术的期望本身就存在巨大误区？
为什么越先进的AI系统，反而越容易出现致命错误？
真实世界的无限复杂性自动驾驶面对的现实世界，比任何实验室环境都要复杂无数倍。每天路上都可能出现AI从来没见过的情况：倒在路边的自行车、超载的三轮车、突然横穿马路的行人，甚至是被风吹歪的路障。
3月29日22时44分，一辆搭载NOA智能辅助驾驶系统的小米SU7标准版在安徽德上高速公路池祁段疾驰，时速达116公里。
展开剩余82%因经施工临时改道路段，车辆虽检测到障碍物并发出预警，但仅在碰撞前2秒启动减速。这起事故带走了三名年轻女孩的生命，也再次暴露了AI在面对复杂路况时的局限性。
类似的情况在全球各地都在发生。AI系统在绝大多数标准情况下表现不错，但一遇到"边缘案例"就可能出问题。问题是，现实世界就是由无数个"边缘案例"组成的。
特斯拉选择纯视觉方案，成本低但在极端天气下容易出错。Waymo用激光雷达，精度高但成本贵，而且雨雪天气信号也会散射。两种方案各有优劣，但都无法应对所有可能的情况。
人机共存的智慧既然AI无法完美，那人类司机的作用就变得至关重要。但这里有个悖论：系统越好用，人就越容易放松警惕。当你开着装有L2辅助驾驶的车在高速上巡航时，很容易就会分神看手机或者打瞌睡。
这就是为什么现在很多车企开始强制安装驾驶员监控系统（DMS）。这套系统会用摄像头盯着你的眼睛和脸部表情，一发现你分神或者疲劳，立马就会警告你重新集中注意力。
美国率先发布自动驾驶事故报告，Waymo特斯拉均被点名，但有意思的是，Waymo态度就比较积极：在自动驾驶发展的早期阶段，有这么一份全国性的标准统一事故报告，对社会公众来说大有裨益。
这种态度值得学习。承认AI不完美，并且建立相应的监管和安全机制，才是负责任的做法。
责任界定的法律困境当AI犯错导致事故时，到底谁来负责？这个问题在法律界争论了很久。AI既不是人（不能承担刑事责任），也不是简单的工具（它能独立决策）。
NOA（Navigate on Autopilot），即领航辅助驾驶，也被称为自动辅助导航驾驶或导航辅助驾驶。根据我国《汽车驾驶自动化分级》标准，NOA被业内认为处于L2与L3级自动驾驶之间。而正是这一区间，使得争议不断扩大。
目前的共识是：L2级别的辅助驾驶，责任还是在人类驾驶员身上。但当系统升级到L3甚至更高级别时，责任界定就变得模糊了。
一些国家开始要求自动驾驶车辆安装"黑匣子"，记录事故发生时的详细数据，这样至少能搞清楚在关键时刻控制车辆的到底是人还是机器。
数据说话：不完美但更安全虽然AI不完美，但数据显示它们的整体表现确实比人类司机要好。截至2024年，Waymo的叫车服务在旧金山、洛杉矶和凤凰城成功运营，完成了超过200万次行程，事故率明显低于普通驾驶员。
特斯拉FSD的累计行驶里程已经超过16亿英里，虽然偶有事故，但从统计学角度看，自动驾驶的安全性已经超过了人类平均水平。
关键在于理解什么叫"相对安全"。我们不需要一个永远不出错的AI，而需要一个在大多数情况下比人类做得更好的AI。就像飞机一样，虽然偶尔会出事故，但整体安全性远超其他交通工具，所以我们还是选择坐飞机。
未来发展的正确路径自动驾驶作为大模型技术在物理世界的重要应用，发展潜力巨大，吸引着科技巨头纷纷入局。但发展方向不应该是追求绝对完美，而是在承认不完美的前提下，通过技术手段来管理和降低风险。
具体来说，车企应该明确定义自动驾驶的"运行设计域"（ODD），告诉用户系统适用于哪些场景。
同时建立多重冗余系统，确保主系统出错时还有备用方案。监管部门也应该建立相应的法规框架，明确不同等级自动驾驶的责任界定。
最重要的是，我们需要改变对AI的期望。不要把它当成万能的神，而要把它看成一个有特定能力和局限性的工具。
在它擅长的领域发挥作用，在它不擅长的地方人类来补位，这才是人机协作的正确打开方式。
总结完美的AI是个美好但不现实的幻想。特斯拉和Waymo都在学着接受AI的不完美，并通过工程手段来管理风险。
对我们普通人来说，理性地看待自动驾驶技术，既不盲目崇拜也不因噎废食，才能真正享受到科技进步带来的便利和安全。
未来的路上，人与AI将继续携手前行配资知识平台，共同创造更安全、更高效的交通环境。
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