真正的智能自动驾驶还有多久？

在NOA功能于百万辆车上真正展开实际使用之时呀 ，行业所探讨的重点已然从“是否存在”转变至“是否稳定可靠”了呢。这个数目可不单单是规模大小的一种体现呀 ，更喻示着辅助驾驶就此迈入了一个将真实体验以及长期可靠性当作核心要点的全新阶段哟。

从功能演示到真实考验

过去的几年当中，汽车企业以及科技公司尽情热衷于展现城市NOA那异常炫酷的demo，就是为了证实该系统能够去处理复杂的路口以及特殊的场景。可是呢，当这样一套系统被安装进数以百万计的私家车辆当中，进而成为用户每一天通勤过程里的一部分的时候，评价的标准发生了根本性的改变。用户并不再去关心一次性的那种完美表现了，而是把关注点放在它在日复一日不间断的使用期间是不是可靠这一方面。

难以通过小规模测试而暴露出来的问题，于大规模使用期间会被快速放大。比如说，系统在雨天之际的表现与在夜晚其时的表现是否相一致，面对突然出现加塞情况时其处理策略是否具备稳定性。此类问题，在几千辆测试车上或许并不显著，然而，在上百万辆车同时进行运行的时候，任何极为微小的不稳定状况都会被放大无数倍，进而直接对用户信任产生影响。

百万级数据闭环的价值

数量达百万辆的搭载NOA的车辆一直持续运行着，进而形成了一个极为强大的数据收集网络，这些车辆每日于真实道路环境当中行驶在，其行驶所覆盖的范围涵盖了从一线城市直至县级道路的复杂场景，它们回传过来的数据并非是实验室里的理想样本，而是包含着各种涉及极端天气、交通拥堵以及突发状况的真实记录。

这些数量巨大的数据，开始拥有统计方面的意义。工程师可以分析出，哪些场景最容易致使系统进行接管，哪些驾驶行为，是用户的普遍习惯。基于这些真实的数据进行迭代的系统，其改进的方向会更加精准，不再是工程师的假想，而是对真实需求的直接回应。

工程克制与长期稳定

在发布会上，技术路线是不是先进这一点相当重要，然而在用户手上，系统能不能长期保持稳定才是重点所在。有一些系统在短期内展现出出色的表现，可是经过几个月的使用之后，用户或许会察觉到它的驾驶风格出现了迟疑的现象，又或者接管情况变得难以预料。这样的不稳定状况会很快地消磨掉用户的耐心。

实际面临的挑战聚焦于工程实现，怎样在算力受限的状况下确保策略的稳定性，怎样去应对那些少见却具有危险性的边缘场景，怎样对模型进行压缩从而契合量产车的成本限定，这些工作通常并非那么具有吸引力，然而却是判定一套系统能不能经受住时间检验的关键所在。

用户体验成为新标尺

当城市NOA从高端车型下沉至10至20万元的主流市场时，用户的期待会显著变化，容错率也会显著变化。购买昂贵车型的用户，可能对新技术有着更高容忍度，然而主流消费者更看重实用性与可靠性。他们不会因车企宣传了某个先进模型就去买单。

用户给出的评价变得极为直接化，具体表现为：一个月当中究竟需要接管几次？系统所呈现出的驾驶风格会不会致使让人感到紧张？在那条熟悉的上下班通行道路上能不能安心放心地去使用？诸如此类具体的体验方面的细节情况，将会快速地替代TOPS算力、传感器数量等诸多参数，进而成为消费者做出选择与否的具有决定性作用的因素。

技术路线的收敛与共识

进行行业讨论期间，到处充斥着各类技术名词引发的争论，像纯视觉跟多传感器融合，端到端及模块化之类的。可是从工程的角度去看，这些争论有时候会将真正关键重要的问题给遮蔽掉。不管选用哪一种技术路径，最终的目标都是相同的：能够让车在实打实的交通环境里安全且舒适地行驶。

存在着不同的技术路线，最终会于用户体验这个层面实现收敛，用户并不去关心其背后的算法结构，他们仅仅关心车在行驶之时是否具备平顺性且可靠，所以，行业的大趋势实际上是极为清晰的，那便是运用数据来驱动的方法，持续不断地对系统在真实世界里的表现予以优化，而并非执着于某一种特定的技术实现形式。

重新定义L2与L4的关系

惯常来讲，L2辅助驾驶以及L4自动驾驶是被视作两条不一样的技术路径的。然而在真切的交通状况里，这样的分割或许会引发风险。只要往后道路上一块儿有人类操控的L2车辆以及完全自动行驶的L4车辆，并且它们的行为方式不一样，那就会形成混乱乃至危险。

视角更为合理的做法是，把L2与L4视作同一技术体系里不同的产品形态，其核心具备的感知、决策能力是相通的。区别主要存在并凸显在产品责任以及适用场景方面，并非技术的本质。这样的理解能够助力行业集中起相关资源，去打造出在各类场景之下都安全可靠的基础能力。

伴随NOA步入百万级真实运用时期，你觉得判定消费者究竟会不会长久倚赖辅助驾驶功能的最为关键要素是什么，欢迎于评论区去分享你的见解，如果觉着本文存有启发，请点赞予以支持。