当一辆自动驾驶汽车在暴雨中误判车道线,当一辆智能卡车在隧道口突然“失明”,当一辆无人出租车在十字路口犹豫不决——
这些不只是技术故障,更是整个行业面临的现实拷问。

传感器“瞎眼”:激光雷达也看不见白色卡车
2022年8月,美国Model Y在高速撞上停靠的白色卡车,Autopilot未识别——白色车身+强光反射=激光雷达“盲区”;
2023年7月,国内某品牌汽车撞上护栏,NOP未识别——护栏高度与雷达俯仰角完美“错过”。
结论:多传感器融合≠全能,恶劣天气、异形物体、强光反射仍是“感知黑洞”。
算法“乌龙”:把护栏当车道线,把刹车当油门
2022年11月,谷歌Waymo测试车突然加速撞车——算法把“前车减速”误判为“假阳性”,一脚电门顶上;
(参考阅读请点击:
《谷歌Waymo无人车开上铁轨,乘客弃车逃生:L4自动驾驶的“最后50米”到底卡在哪?》)

2023年4月,某新势力品牌汽车撞上护栏——其算法把护栏识别成车道线,“自愿”变道。
结论:训练数据有偏差,算法就会“脑补”危险操作,城市复杂场景仍是“决策地狱”。
系统“罢工”:转向失灵+突然转向,ECU也“死机”
2021年1月,特斯拉Model S突然转向撞树——转向ECU死机,方向盘成“摆设”;
(参考阅读请点击:
《特斯拉无人驾驶出租车Cybercab:将于2026年4月量产,200万辆年产能!马斯克把出租车行业拖进“摩尔定律”时刻?》)

2022年5月,国内某汽车新锐失控撞石墩——系统故障,制动+转向同时“罢工”。
结论:ECU死机、信号丢失、执行器卡滞,L4级冗余也挡不住“黑天鹅”。
人类“手滑”:3秒接管+注意力分散=事故加速器
2021年4月,特斯拉Model 3追尾摩托车——驾驶员使用Autopilot时看手机,3秒内未接管;
2023年2月,国内某汽车撞车——系统发出接管指令,驾驶员“走神”未响应。
结论:L3/L4的“3秒接管”成为“死亡间隔”,人类注意力才是最后也是最不靠谱的冗余。
技术“补课”:固态激光雷达+决策大模型+冗余ECU,谁才是解药?
传感器:固态激光雷达降成本、4D毫米波补盲,华为、奥迪威已布局;
决策:大模型+海量数据训练,小鹏“扶摇”、百度Apollo已落地;
控制:冗余ECU+线控转向,德赛西威、经纬恒润已量产。
但“降本”与“可靠”仍是天平两端——固态激光雷达单价仍超500美元,大模型训练成本以“亿”为单位。
行业“警钟”:L3跳票、L2++上位,市场用钱包投票
奥迪Traffic Jam Pilot 2022年暂停;宝马L3 2023年推迟;奔驰Drive Pilot 2026年跳票。
L3法律红利吃完,市场回归“成本-体验”天秤——L2++成为最大公约数:成本接近L2,体验接近L3,法规风险由驾驶员承担。
自动驾驶的终局,不是“谁更炫”,而是“谁更稳”。
传感器要多、算法要准、ECU要冗余,但人类注意力才是最后也是最不靠谱的冗余。
L3跳票、L2++上位,市场用钱包投票:先让L2++跑遍全城,再让L3上高速。毕竟,方向盘可以放假,但人类的注意力不能放假。