識別車輛新特征 把好汽車智能化可靠性“這一關”

車不認路、車不認車、車不認人，“發育”不全、安全不保、權責不清——在剛剛結束的泰達論壇上，中國工程院副院長、院士鐘志華用這“六不”簡單直白地道出了目前汽車智能化面臨的挑戰。對此，鐘志華認為需要盡快化解更新道路標識、識別車輛新特征、增加對人的新“辨”法，同時智能化構造要升級、法規要及時跟上。

當前，可靠性、穩定性是汽車智能化在發展過程中亟需解決的難題。雖然隨著技術的突破，車輛的智能感知能力正在快速提升，但在車輛實際運行過程中，技術不成熟也帶來了各種風險。應該說，智能車輛對行車環境的認知仍處于學習、積累的過程中，還有很多問題沒有解決，集中表現為錯誤地感知外界事物，甚至因為沒能及時感知周邊環境造成交通事故。近些年來，從特斯拉到蔚來、小鵬、理想，均發生過因為車輛智能化感知系統出現誤判的傷亡事故，這充分說明汽車智能化還有很長的路要走。

更值得關注的是，智能汽車發生事故后，對于權責界定引發的爭論。在現行法律法規體系內，被不少車企宣稱為“自動駕駛”的一些功能仍然只是輔助駕駛功能，人類駕駛員是各類行車事故的責任主體。當事故發生后，廠家往往以“消費者過度依靠、錯誤使用輔助駕駛功能”推卸掉了車輛智能化水平不足的責任。事實上，有些輔助駕駛功能在車輛實際行駛中表現出的能力與車企當初的高調宣傳并不相符，從而誤導了消費者，導致事故發生。這也暴露出智能化“發育”不全、安全不保、權責不清的問題。

眾所周知，汽車智能化的終極目標是推動無人駕駛，而避免或減少交通事故正是發展無人駕駛的目的。如果自動駕駛不能切實有效地降低交通事故發生幾率，那么其存在的價值就大打折扣了。當然，這一目標不是一蹴而就的，汽車智能化水平的提升需要海量數據的積累，如今各方也在積極創造條件為其提供良好的發展環境，以期探索更多的應用場景，在不斷試驗、數據積累中成長，提升技術的安全性、可靠性。

目前，國內一些自動駕駛測試示范區已允許不配備安全員的完全無人駕駛車輛上路測試，部分地區已經開始試點自動駕駛車輛的商業化運行。這在一定程度上也意味著，技術尚不完善、可靠性尚未100%達標的無人駕駛車輛在開啟路測和商業化運營探索中，將經受更嚴格的安全考驗。如何發現技術水平的不足并快速解決問題，正是無人駕駛車輛在路測和商業化探索中需要完成的任務。

一方面，智能汽車還不夠成熟，正在試錯中成長;另一方面，部分智能化功能已經“上車”，在量產汽車中投入使用。縱觀當前的汽車市場，車輛的智能化水平已經成為車企在進行新車推廣時的重要賣點。消費者對智能汽車接受度與日俱增的同時，對智能化功能的期待值也在不斷增加，期望能擁有更好的用車體驗。在這種情況下，車企必須把好智能汽車“可靠性”這一關，快速提升車輛的智能化水平，以免出現宣傳與實際使用之間的落差，影響產業可持續發展。(王金玉)