“智能驾驶”知多少

　　文｜周毅　丁崝　林林

　　“ 智能驾驶”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。在我国，自2022 年3 月1 日起实施的国家标准GB/T 40429-2021《汽车驾驶自动化分级》中，也将驾驶自动化分为六级，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，当前车企所能实现的“智能驾驶”还达不到无人驾驶安全级别，距离5 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 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 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”的优势

　　首先，它能显著提高驾驶的安全性。通过先进的传感器和算法，“智能驾驶”系统能够实时监测周围环境，预防碰撞，减少人为错误导致的交通事故。其次，“智能驾驶”能够优化交通流量，减少拥堵。车辆间的智能协同可以更有效地利用道路资源，提高整体交通效率。再次，“智能驾驶”还能提升驾驶舒适度，自动驾驶功能让驾驶员得以放松，减轻长途驾驶的疲劳感。最后，“智能驾驶”有助于环境保护，通过优化行驶路线和速度，减少不必要的加速和刹车，从而降低油耗和排放。

　　“智能驾驶”的局限

　　随着汽车智能化浪潮的席卷，2024 年L2 乘用车市场渗透率达57.3％，2025 年多家车企也宣布将L2 智能辅助驾驶系统作为标配，并积极布局L3 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。

　　算法黑箱困境

　　“智能驾驶”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。

　　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，亟须车联网等先进技术实现“车路云一体化”的协同体系。

关注读览天下微信， 100万篇深度好文， 等你来看……