完全自动驾驶的1%致命短板:人类思考

完全自动驾驶，多么美好的愿望，坐在车上惬意地喝着咖啡，汽车就能带你去到想要去的地方。这不是我们80、90年代科普杂志经常看到的场景吗？

笔者那是小学生，清楚记得2000年就能实现那场景。熬到了现在成了中年"老Deng"，又看到大量描绘这一场景信息，与当年不同的是，现在吹嘘的主体变成了资本+车企。科幻世界里的真的要到来了？司机真的要失业吗？先告知本篇的主题结论：依旧只是梦想。

复杂道路“边缘场景”在海量的行驶数据中可能只占不到1%

在自动驾驶领域有个著名的说法：完成90%自动驾驶功能仅需10%时间，剩余10%需 90%甚至无尽时间”。

这是2018年Waymo工程总监Sacha Arnoud在一次演讲时引用并改编自软件工程“90-90法则”，原话是 “前90%代码占用 90%时间，剩余10%代码再占用90%时间”。

Uber资深科学家Erran Li也表示：“解决 90% 问题后，剩下10%可能要花10–100倍精力”。

自动驾驶的常规场景占据了90%，例如城市道路红绿灯识别、高速巡航、车道保持、跟车等结构化、高概率场景，数据十分充足，边界也非常清晰，这类场景的开发进展很快。

然而10%的长尾场景的是那些高风险、非结构化场景，例如极端天气暴雨大雾冰雪、鬼探头、道路施工设施障碍物、无保护左转、人车混行等等，这些场景的数据缺、泛化难、安全要求极高，呈指数级难度。

偏偏这些复杂高频发生的道路场景，才是交通事故发生的“常态”化因素，只要你是个司机，就不可能不知道现实世界的马路，是个何等复杂的充满突变、胡乱、随机等各种因素的叠加混合体。

就在几天前，笔者在广州的南沙就亲眼目睹了一辆自动驾驶出租车面对突发道路状况的懵逼“+”手足无措”场景。

事情是这样的：住宅小区因为爆水管，外出的主道路需要封闭施工，物业通知了住户如遇封路临时封闭需绕道备用出路。通知发出后连续几天未见封路，均可正常出入。

正当大家都以为施工完毕不需封路了，一天早上高峰期真的封路了，司机们远远见到雪糕桶然后提前绕路，如此简单的道路场景，却着实难为了一辆进小区想离开的丰田赛娜无人驾驶出租车，当它来到封路的雪糕桶跟前时，一下子就“懵逼”了——这里明明是可以过的啊，只见该车在原地“思考”良久，足足3分钟内无所适从，笔者想像车里的乘客一定是着急得不行了，最后的“脱困”想必是在后台的调度完成的。

这几分钟看得笔者的强迫症都快要犯了，完整的拍视频拍下来：

类似这样的非常规化场景实在不要太多：路边突然窜出一只狗、违规逆行且满载货物的电动三轮车、暴雨中被积水淹没交通标线（导致反射紊乱）、道路上一只奇形怪状的被遗落的塑料椅子。

这些被称为“边缘场景”（Edge Cases）”，在海量的行驶数据中可能只占不到1%，但对于自动驾驶汽车来说，这1%可能就是所有涉及生死关头的风险高发场景。技术再领先的自动驾驶系统运用公司，也需要后台的安全员人工介入处置（美国也如此）。

AI的大脑是要建立在“概率”之上的，当它遇到从未见过的、概率极低的突发、未知场景时，它极易陷入“逻辑死锁”，导致车辆突然刹停（幽灵刹车）甚至发生误判。

AI对“道路社交”的零认知

何为“道路社交”？假如你开车遇到强行加塞，你多半不会让，但如果对方礼貌地伸手抱拳请求让他进来，你大概率会绅士地让出车道。

这在我们人类司机眼中这只是非常简单的的社交行为。但在AI眼中——这是啥情况？你要干嘛？我该咋办？

这种基于人类直觉产生的“博弈”和“默契”心理，就是“道路社交”，是AI最难以逾越的鸿沟。现在如此，未来也是。

自动驾驶是严格的“规则执行者”，它严格精确计算安全距离，但在复杂的城市道路（尤其是建设施工频密的城市道路），这种严苛的计算会导致它寸步难行。

如果AI“保守”计算行事，会被后方车辆狂按喇叭催促下也切不进主路；如果AI过于“激进”，它又承担不起法律安全责任。

AI缺乏“心理模型”，做不到人类驾驶员的预判：那个在路边摇摇晃晃的醉汉下一步会往哪倒？前面步履蹒跚的老人家看到我了吗？这是人类独有的思维预判。AI可以计算距离与速度，但它算计不出人的心理。

道路社交互动的缺失，让无人驾驶在进入密集人群和车辆混行区时，势必寸步难行。

说到底，AI没有人类思考的能力，没有预判，完成不了防御性驾驶的动作。

自动驾驶的昂贵的硬件成本（包括算力）其实都不是核心问题，随着时间的推进，再昂贵的硬件都会也会被打成地板价。比如：

激光雷达，2019年，机械旋转式（如Velodyne 64/128 线）：20 万～50 万元一颗，国内早期样机8万-10 万元一颗，2026年降到了1000元，高端1550nm（长距）也不过3000元。

而至于眼下吵得不可开交的自动驾驶的两大派系——“纯视觉派”与“传感器融合派”之争，未来谁主导也都不是完全自动驾驶的“最后1公里”的关键。因为随着硬件的发展完善这种争论也会解决。

我们坐在车里喝咖啡车子就能到目的地的——完全自动驾驶，不是一场短跑冲刺，而是一场未知终点的长跑。

我们需要承认，人类驾驶是充满灵性与社交直觉的复杂过程，AI纵使强大，也只是在特定规则下运转的 “算力大咖”，难以复刻这份复杂。

自动驾驶不是没有未来，在矿山、港口、固定公交线路等封闭场景，无人驾驶早已展现出巨大价值。但在满是生活气息的城市街巷。人们想彻底告别方向盘，喝杯咖啡就能完成的A到B的行程，恐怕还需要几代人的努力。

结语：

回到一个很实际的问题，现如今不是自动驾驶的L2级辅助驾驶功能，你额外花如此多的钱，买来作甚？它可不是你幻想中的自动驾驶。笔者的一位广州的同学在2025年花了六十万买了某新势力品牌电车时，理由是可以自动开车了，起初还经常向我解释他车上的”自动驾驶“功能（他完全不知道“自动驾驶”与“辅助驾驶”的区别），但现在他不再提那玩意儿了。

当然，钱多造的，可以买。