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出品丨虎嗅汽车组

作者丨李赓

头图丨视觉中国

懂车帝周三中午开始陆续推送的 "36 车智驾大测试 ",在整整两天之后被马斯克本人看到。

后者极尽克制但还是透露些许自豪感地写到:" 由于法律禁止数据出境,特斯拉在没有本地训练数据的情况下,在中国取得了最高成绩。" 再次引爆了前两天一度稍微平息的 " 中国车企的智驾,怎么做得还不如特斯拉?" 话题。

围绕着这场测试,各种讨论和阴谋论四起,甚至有很多人当起了侦探,开始一帧一帧分析测试视频。

但在虎嗅汽车看来,专注于细节上的 " 找茬 " 反而错过此番大测试背后的全貌和真相。

懂车帝测了啥?公允么?

简单总结测试场景如下:消失的前车真高速版、高速临时施工、施工路遇卡车、高速惊现事故车、高速入口遇野蛮加塞、莽撞横穿的猪。

图自:AI 科学小栈(下同)

上图为红外夜成像图,下图为航拍俯视图

这些场景,都是属于智驾能力中的 corner case(边缘案例,不是用户最常见的使用场景),但在现实中又有不少人遇到过的(高速入口强行低速加塞那个我本人都遇到过不止一次,消失的前车也遇到过容易一些的版本)。

很多人吐槽懂车帝在测试中的 " 控制变量 " 不够好,在笔者看来,大概率不是懂车帝故意为之。实在是因为车辆测试要做到完全精准与标准,是一个耗资巨大的活。下图是耗资 5 亿的某碰撞测试场地:

国内某车企自建的碰撞测试场地,总耗资 5 亿

以 " 控制变量 " 标准化做到极致的车辆碰撞实验为例,为了保证测试的公允性,车辆其实自身并不具备动力,而是由场地中的测试轨道负责提供动力,从根本上保证测试车辆的速度和碰撞角度准确。

但代入到智驾测试场景,尤其是目前已经放出的高速场景,懂车帝测试过程中的许多动作只能靠人完成,因为市面上暂时不存在对应的测试装置。更不提智驾车辆本身的行驶,处于接管状态,如何既部分控制智驾车辆的运动过程(例如速度和初始路径等等),又要反过来评估它智驾的表现(油门刹车的选择,路径的选择),目前看起来还是个颇为薛定谔的事情。

加之测试装置目前没办法实现极高的加速度(本质就是车辆拖动的靶子),所以即便触发条件一致(大概率是测试车辆走到特定点就释放靶车),在实际情况中也无法做到场景的完全复制,更做不到对所有测试产品 100% 的公允。

总的来看,懂车帝能够将测试做到这个水平,已实属不易。即便不够完美,但这场测试足以证明——对于高速 NOA 这个被认为不是最难的场景,中国车企的智驾水平的确发生了一定程度的倒退。

为什么特斯拉会在测试中表现更好?

谜底其实就藏在谜面上,正如马斯克自己所说,特斯拉的智驾能力目前并没有用本地数据训练。实际上特斯拉 FSD 的能力,是用美国的智驾思维和智驾数据打造的。

那么中美道路情况到底有多大的差距呢?借用前华为智驾负责人苏菁地平线副总裁兼首席架构师的话来说:" 中国道路基建的随意性比美国大太多;中国的外卖骑手和电动车工具开车的行为在美国也是没有的,会导致大量需要处理的博弈问题。"

苏菁所指的这个 " 基建随意性 ",主要指代的是普通道路的情况,而非中国建设较为标准化的高速。

对于车企而言,要去适应国内普通道路的情况,就要在智驾系统中构建完全不同的架构和底层,在现实数据方面也完全不同,最后又继续根据现实情况不断调优。

具象一点说,这就是两种水土下孕育出的两种 " 大脑 "(大模型本质就是一个局部的大脑)也可以说,一方水土养一方智驾。

而最近几年,中国的 " 大脑 " 聚精会神在干什么呢?

搞各种 NOA,尤其是博弈需求最重的城市 NOA,充满了各种各样不按规则行驶的汽车,有胆子一个比一个大的行人和电动车。

这些再多规则都无法解决的场景(因为变数实在太多),到了大模型时代终于有了解决的办法。中国车企在大模型结构上加入了对不同交通参与者的关注,考虑到了许多美国不会发生的意外场景,再加上中国老司机的数据持续输入,最终让现如今的国产智驾大模型已经有了非常强的 " 博弈 " 能力。

什么叫 " 博弈 " 能力?

简单解释起来就是,有了充足的 " 博弈 " 能力之后,车辆在遇到突发情况下,会更偏向于以老司机的思维来解决,不至于一点挑战就急刹退缩。你也可以理解为 " 不怂 ",其中一个最直观的结果在本次测试中,体现为前方有故障车,智驾 " 比起简单的刹车,更偏向于复杂的绕道 "。

这种在日常使用中甚至会被使用者称赞的高级能力水平,到了此次懂车帝相对极限的测试场景中,最终暴露了 " 不怂 " 风格下的短板。

也是为了完成更冒风险、更高难度的驾驶,智驾系统必然需要对路线进行更多的思考和决策,体现为此次测试中许多智驾系统的 " 犹豫不决 ",也一定程度上侵占了减速所需的时间。

可以简单粗暴理解为:智力能力没有匹配其风格与野心。

很讽刺是不是,用来在城区保证通行效率的算法结构,反过来在高速上降低了安全系数。

相比之下,虽然特斯拉目前在国内已经架设了服务器,用本土的数据对 FSD 进行训练调优,但是其核心的智驾大模型架构仍基于美国本土相对简单的版本,也就是没有了 " 强博弈 " 的负担,对于高速这种 " 反应时间 " 比 " 优选路线 " 更优先的场景中,反而输出了更优的表现。

如果你看到这里还不理解,我再做一个形象的比喻:

这就好比两个人,第一个你让他连玩十次脑筋急转弯,第二个只做十次简单的算术题。当第十一次给两个人极为简单的算术题,第一个人反倒不会直接给出那个最直白的答案,反而要绞尽脑汁想想这道题 " 脑筋急转弯 " 在哪里。结果只可能会是第二个人的反应速度遥遥领先。

为什么懂车帝只做这种对中国智驾不利的场景?难不成真的收了特斯拉的钱?

非也非也,其实早在周三懂车帝视频号发布的第一个视频中,就曾明确了整个智驾测试总计 15 个场景。除了上面已经提到的 6 个高速场景,还有 9 个城市场景。

9 个城市场景的名字如下:开进大转盘、转盘内汇出、过马路四小学生、故障车躲不躲、平庸的掉头、斜刺电瓶和儿童过马路、倒车难题、疯狂电瓶、盲区藏辆左转车。

光是念其中几个名字,就已经让我这个老司机都 " 胆寒 "。

目前懂车帝还没有发布这 9 个城市场景的测试结果,但笔者大胆预测:国产智驾系统 " 强博弈 " 能力必定会在这些场景中发挥更优,国产智驾系统表现 " 反超 " 特斯拉是板上钉钉。

谁才是此次测试的真正 " 推手 "

明明也有国产智驾系统擅长的场景,为什么不一起发出来?这么多国产品牌智驾表现都这么糟糕,为什么懂车帝还要发出来?难道不会影响他们自己的商业利益么?

这几个问题有一个共同的答案:这次智驾大测试真正的推手压根不是懂车帝,而是官方。

先不说懂车帝视频发布之初,特别强调了央视视频的背书(央视视频后来删除了部分推广,大概率是车企申诉 " 打压创新 " 的结果),在懂车帝第一次发布视频的同一天,还有两个官方机构发布了智驾相关的内容,一个是公关部交管局局长,一个是科技部。

其中公安部交管局局长王强强调了两点:

要加强车企管理。积极配合工业和信息化部等行业主管部门,督促车企落实主体责任,充分开展组合驾驶辅助测试验证,明确系统功能的边界和安全响应措施,严格遵守《中华人民共和国广告法》,杜绝进行夸大和虚假宣传;督促车企严格履行告知义务,强化新用户培训,帮助新用户熟悉掌握汽车辅助驾驶功能的使用方法和禁止事项,切实担负起生产一致性和质量安全的主体责任。

驾驶人始终是行车安全的第一责任人。我们希望通过采取多种形式的宣传提示,使广大驾驶人清楚认识到现阶段辅助驾驶不等于自动驾驶,在购车和使用的时候,都应该全面了解、掌握辅助驾驶系统的功能特性以及启动和关闭的方法。在使用的过程中,应该清楚认知辅助驾驶的技术边界,一旦我们 " 脱手脱眼 ",可能面临严重交通安全隐患和法律风险。

而科技部发布的则是一份《驾驶自动化技术研发伦理指引》,目的在于 " 指导驾驶自动化技术研究开发和应用的规范开展,防范驾驶自动化技术研究开发与应用过程中的科技伦理风险,推动该领域健康发展,确保驾驶自动化技术研发和推广符合社会公众利益。"

值得一提的是,本次懂车帝测试所用的道路,全部为日常使用的真实道路。海南儋州的许多测试场地为此最多封路了 10 天,其中包括 G98 环岛高速这样的大动脉,部分城区道路还导致了公交线路改道。

三个完全不同责任分属的官方,就智驾在同一天发声,傻子都知道不是巧合事件。

在虎嗅汽车看来,这就是顶层在此前 " 叫停 " 智驾宣传之后,在研究了汽车行业的现状、汽车消费者现状所制定的一次大规划——既然澄清智驾能力不符合汽车从业者的利益,对于驾驶者的培训迟迟无法落实到位,那么这个工作只能由官方牵头来做。

一方面对车企下达严格的伦理要求,明确智驾下的责任归属,同时用一场测试集中破除消费者心目中因为车企宣传、自我想象、有限的亲身和非亲身体验所形成的对智驾的 " 盲目信任 "。

这本质上压根不是什么行业测评,而是一次国家级别的安全警示教育活动。

这样的活动有了第一次,就会有第二第三次,显然持续保证 " 智驾推广的风险可控 ",已经成为了官方新核心逻辑。但究竟能够对车企宣传侧形成怎样合理的约束,能否让使用者充分意识到技术的不成熟性,同时还不影响中国智驾技术和产业的发展,官方在众多细节上的平衡,仍需要通过时间的检验。

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