“发育”不全、安全不保、权责不清——汽车智能化面临的挑战

车不认路、车不认车、车不认人,发育不全、安全不保、权责不清——在刚刚结束的泰达论坛上,中国工程院副院长、院士钟志华用这六不简单直白

车不认路、车不认车、车不认人,“发育”不全、安全不保、权责不清——在刚刚结束的泰达论坛上,中国工程院副院长、院士钟志华用这“六不”简单直白地道出了目前汽车智能化面临的挑战。对此,钟志华认为需要尽快化解更新道路标识、识别车辆新特征、增加对人的新“辨”法,同时智能化构造要升级、法规要及时跟上。

当前,可靠性、稳定性是汽车智能化在发展过程中亟需解决的难题。虽然随着技术的突破,车辆的智能感知能力正在快速提升,但在车辆实际运行过程中,技术不成熟也带来了各种风险。应该说,智能车辆对行车环境的认知仍处于学习、积累的过程中,还有很多问题没有解决,集中表现为错误地感知外界事物,甚至因为没能及时感知周边环境造成交通事故。近些年来,从特斯拉到蔚来、小鹏、理想,均发生过因为车辆智能化感知系统出现误判的伤亡事故,这充分说明汽车智能化还有很长的路要走。

更值得关注的是,智能汽车发生事故后,对于权责界定引发的争论。在现行法律法规体系内,被不少车企宣称为“自动驾驶”的一些功能仍然只是辅助驾驶功能,人类驾驶员是各类行车事故的责任主体。当事故发生后,厂家往往以“消费者过度依靠、错误使用辅助驾驶功能”推卸掉了车辆智能化水平不足的责任。事实上,有些辅助驾驶功能在车辆实际行驶中表现出的能力与车企当初的高调宣传并不相符,从而误导了消费者,导致事故发生。这也暴露出智能化“发育”不全、安全不保、权责不清的问题。

众所周知,汽车智能化的终极目标是推动无人驾驶,而避免或减少交通事故正是发展无人驾驶的目的。如果自动驾驶不能切实有效地降低交通事故发生几率,那么其存在的价值就大打折扣了。当然,这一目标不是一蹴而就的,汽车智能化水平的提升需要海量数据的积累,如今各方也在积极创造条件为其提供良好的发展环境,以期探索更多的应用场景,在不断试验、数据积累中成长,提升技术的安全性、可靠性。

目前,国内一些自动驾驶测试示范区已允许不配备安全员的完全无人驾驶车辆上路测试,部分地区已经开始试点自动驾驶车辆的商业化运行。这在一定程度上也意味着,技术尚不完善、可靠性尚未100%达标的无人驾驶车辆在开启路测和商业化运营探索中,将经受更严格的安全考验。如何发现技术水平的不足并快速解决问题,正是无人驾驶车辆在路测和商业化探索中需要完成的任务。

一方面,智能汽车还不够成熟,正在试错中成长;另一方面,部分智能化功能已经“上车”,在量产汽车中投入使用。纵观当前的汽车市场,车辆的智能化水平已经成为车企在进行新车推广时的重要卖点。消费者对智能汽车接受度与日俱增的同时,对智能化功能的期待值也在不断增加,期望能拥有更好的用车体验。在这种情况下,车企必须把好智能汽车“可靠性”这一关,快速提升车辆的智能化水平,以免出现宣传与实际使用之间的落差,影响产业可持续发展。(记者:王金玉)

标签: 发育不全 安全不保 权责不清 汽车智能化面临的挑战 车辆智能化感知系统

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