智驾是人工智能吗

晨枫

在现实生活中，智驾可能是最接近人们的人工智能，也是当前“人vsAI谁更行”的争论焦点。但智驾真是人工智能吗？
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智驾到底包括什么，现在不知道是否有定论，但自动泊车/取车、根据导航自动规划路线、自动车道保持、自动跟车/超车、自动避撞，这些都应该在智驾之内。自动定温、调整座位、设定车内氛围之类就太“低级”了，有点“智”，但与“驾”没关系。

导航和路线规划是独立于智驾之外的，泊车/取车涉及一点局部的导航和路径规划，也谈不上多少“智”；自动车道保持简单，只要传感器到位，控制算法不复杂，谈不上“智”；自动跟车只是定速巡航的扩展，谈不上智，自动超车有点“智”，但也不需要多少“智”，判断本车和相邻车道后车的相对位置、相对速度、相对加速度、路况（直路、弯路、湿滑、盲区），不难判断是否可以超车，然后就是局部路径规划的问题，和自动泊车/取车没有本质不同。
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这些其实都是传统的自控问题，只是以人们觉得新奇的形式出现而已。真正涉及到人工智能的可能是自动避撞。
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: _9 c* X/ |4 R8 k% n6 q对各种障碍的识别涉及到图像识别，这算AI，但也与智驾的“智”不同，智驾的“智”是指用AI决策，或者说智能控制，图像识别只是反馈控制中的传感器部分，只是不是直接测量温度、压力、距离、重量，而是某种场景图像。仅仅包含“智能传感器”是不能算智能控制的。

但要是发生“鬼探头孩子”突然冲入路中，涉及到撞孩子还是自己往路边停车/路障上撞，这就涉及到智能决策了。现在智驾发展到这一步了吗？没有。会发展到这一步吗？不知道。即使L5，也不知道是否涉及都这样的“道德vs法律”的层次。

' Q) K! F# @! H) @. C0 T) L在L2甚至L3层次，个人不认为智驾是人工智能，最多在传统的反馈控制里包含了一些人工智能的元素，比如图像识别、采用学习模型的非传统控制律。L4、L5层次呢？还比较远，看到了再琢磨。
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# \* a/ @3 Q1 y2 @+ }& O6 p基于“智驾非AI”的观点，就人机法律责任划分而言，个人认为即使到了L3，也和L1一样，驾车人负全责。L4、L5还要想想。

密银

看你怎么定义AI了,要求像人类一样思考,现在就没有什么算AI,现在都是统计在什么情况下人类会怎么输出,大模型就是大统计

晨枫

密银 发表于 2025-8-11 11:28
& X- |% @% q: j) E看你怎么定义AI了,要求像人类一样思考,现在就没有什么算AI,现在都是统计在什么情况下人类会怎么输出,大模型 ...

; O4 U0 i6 H$ i, H5 P2 O. n8 u: K那就只是把PID改成“智能控制律”而已，还是量变，不是质变。

密银

晨枫 发表于 2025-8-12 01:38
那就只是把PID改成“智能控制律”而已，还是量变，不是质变。

9 y( u9 i- G2 K3 F! o是的,只不过是从10几个变量变成几亿个,出错是肯定的,但错误率低于人类就是可以接受的,相当于用统一用经验丰富的司机

赫然

智驾使用的不再是以前自动化控制的理论了。智驾可以说是在模仿人类的驾驶操作，尤其是在行驶避障这类问题上。智驾不用解方程来确定行驶路径和驾驶操作。自控这部分最多只是在方向盘输入到路径实现这种反馈上还在用。大部分情况，例如辨识出道路和路况以后如何规划行驶路径，已经不是依靠自控理论了。自控的目标大部分情况尤其是中间态是有明确描述。而现在智驾操作对中间态是没有规定的，这个属于机器自动决策部分。这部分的决策是不依靠自控理论，而是从向人类学习后，还有自驾自己的经验，总结出来的。这个和自控有本质不同。自控里面是有一些自调节的参数，不过自控里的这些参数的存在是人类规划好的（古典自控理论里，现在自控理论其实开始和自学习的人工智能靠拢了），而智驾里面这些参数人类不主动参与。也就是说，智驾的部分参数或者过程对人类是暗盒。这个在古典自控里面是不存在的。
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0 i/ I. q% C: U" \5 F这是俺对自控和AI区别的认识。晨大佬，你这个自控专家来看看俺的认识对不对。

晨枫

赫然 发表于 2025-8-11 12:11
智驾使用的不再是以前自动化控制的理论了。智驾可以说是在模仿人类的驾驶操作，尤其是在行驶避障这类问题上 ...

* z: o- ?8 X# B- v/ T! ^你对自控的理解狭隘了。

) p% Y+ b; \) K- S没错，智驾已经超越了传统参数模型控制律了，但非参数控制、数字-逻辑混合控制一直存在，尽管理论上没有那么优美。

现在的智驾在框架上没有跳出反馈控制，只是换一个控制律而已。某种神经元模型嵌入控制回路早就有了，也没有谁认真把这当做智能控制。

WiFi

晨大想当然了。我的看法是人工智能不人工智能要看决定动力输出控制，刹车控制和方向控制是用什么方式决策并执行的。只要这3个是用车载计算机算出来，并且由计算机决策并“执行”的就应该是人工智能的智驾。你当然可以说这仍然是自控的一部分，毕竟智驾是自控系统的一个非常非常小的子集。

赫然

晨枫 发表于 2025-8-11 13:52
' |# O: b! h! i5 z6 l" q  n你对自控的理解狭隘了。
, p1 H) X- d0 t+ A6 y: K5 K& o
, a; z# I5 Y5 Z$ o没错，智驾已经超越了传统参数模型控制律了，但非参数控制、数字-逻辑混合控制 ...

现在的智驾在框架上没有跳出反馈控制，只是换一个控制律而已。某种神经元模型嵌入控制回路早就有了，也没有谁认真把这当做智能控制。

& ~+ U$ y- @3 l2 Z7 n% j7 Q; E  }
! ]! s/ B' K  E) i/ x& V现在的智驾是反过来了。控制律主要在行走部分，就是汽车如何保证车辆在智驾想要的轨迹上行驶。而轨迹本身的产生，不是用控制律来实现的。这部分是AI总结出来的，或者说是根据以往数据凑出来蒙出来的。也就是说，控制律的应用主要是嵌入在AI里面的，而不是AI只是提供给控制律一部分参数。
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这个差别是智驾的根本目标是安全舒适得抵达目的地，自控部分是等智驾给出具体指令以后，完全实施，例如，智驾给出车辆计划行驶轨迹，车内温度，音响音量平衡，还有灯光，雨刷，镜子等等参数。控制律保证这些参数的实现。自控是实现部分，大脑已经不是自控理论实现的，而是AI来搞的，就是那些具体目标参数的生成，是AI的。这部分是智驾的根本。

& }0 L* b+ P: U) D+ f5 k9 i智驾试图替代的是以前司机的工作，而主要不是以前车的功能。以前车的功能依然还是自控部分。

赫然

密银 发表于 2025-8-11 13:03
是的,只不过是从10几个变量变成几亿个,出错是肯定的,但错误率低于人类就是可以接受的,相当于用统一用经验 ...

依照俺的理解，AI不用自控中变量这个概念。自控中，控制的方法是相对固定的，是个依靠变量的函数。AI不是函数，它在猜，根据以往数据来猜下一步。它只看关系，不使用逻辑。神经网络的架构和自控完全不同，其数学表现也是完全不同的。最多可以说是相关性的函数，而不是变量的函数。

五月

* Q0 ?2 B) G) i  B' N9 s' c

但要是发生“鬼探头孩子”突然冲入路中，涉及到撞孩子还是自己往路边停车/路障上撞，这就涉及到智能决策了。现在智驾发展到这一步了吗？没有。会发展到这一步吗？不知道。即使L5，也不知道是否涉及都这样的“道德vs法律”的层次。

2 g. P" ]: l6 @& Y2 H' J
那晨大你得先定义“智能决策”是啥。据说华为智驾在追尾不可避免的一霎那会让车头向左偏，尽量避开驾驶员的位置。

3 Z$ H8 Z6 [+ O# O我前几天不得不开夜车，双向两车道，开90公里/小时，半夜，乡下没有路灯，很疲倦。我的决策是跟着前车，注意力只集中在保持车道，保持跟前车的距离，其他一概不管。用这种方式保存体力和精力开了4个小时。这算标准的“智能决策”吧。人工智能啥时候能达到这个水平。。。

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晨枫

WiFi 发表于 2025-8-11 13:07
+ F8 J  _3 P3 K晨大想当然了。我的看法是人工智能不人工智能要看决定动力输出控制，刹车控制和方向控制是用什么方式决策并 ...

咳，现在什么控制律不是用某种形式的计算机算出来的啊，哪怕是PID？

晨枫

赫然 发表于 2025-8-11 13:16
4 G& F+ S# s, J1 Q8 n) b现在的智驾是反过来了。控制律主要在行走部分，就是汽车如何保证车辆在智驾想要的轨迹上行驶。而轨迹本 ...

2 @$ v2 g+ n' e4 c3 `7 A轨迹形成为什么不是自控的一部分？想想导弹、飞机的autopilot。

赫然

晨枫 发表于 2025-8-11 15:14
! I: {4 J0 N1 g& z1 r2 R# V# n轨迹形成为什么不是自控的一部分？想想导弹、飞机的autopilot。

不是的。。。
  K) d, `: S+ t1 h$ ^4 @
自控是实现要求轨迹。AI生成轨迹要求。举个例子，智驾会根据驾驶状况，要求车辆在15米的距离上，有个往左0.5米的位移，同时把速度降到25km/h。自控实现这个指令。而产生指令的过程，不是依靠自控一样用函数依照参数来算出来的，而是依照事物的关联性，猜出来的。

两者在底层上是不同的。自控设计是有详细规划的决策路径的，差别是参数多少，选择多少。就像导弹一样，轨迹在发射时候基本已经确定了，也许有几个节点可以适当调整，但备选方案都有了。只要条件满足，就进入相应的方案，而不会走到一个不在所有备选方案里的轨迹。而AI不是，AI没有详细规划的决策路径。会出意料之外的结果。当然，这也许就是AI特点，它的界限不是人类的界限。

赫然

晨枫 发表于 2025-8-11 15:14
轨迹形成为什么不是自控的一部分？想想导弹、飞机的autopilot。

晨大佬，请教一下。
$ _, p' g% A4 `) V8 o1 a) I自控里面有没有（允许）不回归开放式的结果么？
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: o* v+ t& g. g- T- f, }* `我对自控的理解是，不允许的。这样系统就可能振荡发散了。AI的输出好像是开放式的，而且允许不回归的（这个需要请教一下谢老师@xiejin77  ）。如果我的理解错了，显然自控已经进化到和AI同步了。

晨枫

五月 发表于 2025-8-11 13:49
  ^8 D0 G& T9 r* ~) a7 X( R那晨大你得先定义“智能决策”是啥。据说华为智驾在追尾不可避免的一霎那会让车头向左偏，尽量避开驾驶 ...

, V: O3 A: o" D) q! d这只是一种pre-set move，没什么智能的。

% n: }  S' o; d) P3 w跟着前车开也谈不上智能。除非限速120，但路面湿滑，你决定还是冒险开120，但智驾决定开90跟前车，那才是智能。

晨枫

赫然 发表于 2025-8-11 15:07
# L) V6 }/ _8 U; g晨大佬，请教一下。
自控里面有没有（允许）不回归开放式的结果么？

不懂这个不回归开放式是什么东西，因为叫什么？

晨枫

赫然 发表于 2025-8-11 14:47
  ~. O1 e6 ^5 _不是的。。。

7 ^7 Z# b1 y$ X, `自控是实现要求轨迹。AI生成轨迹要求。举个例子，智驾会根据驾驶状况，要求车辆在15米的距 ...

7 Y7 z' ]" N* i% q你把自控限制在只能使用简单形式的数学公式计算出来的。学院派自控或许是这样，实际自控早就超过了。比如说，用高维表格生成控制目标，在表格的节点之间用内插，这种“野路子”办法确实曾经有人称作“智能”，因为不能用传统自控来描述。直接用神经元网络取代PID也没什么不可以，叫它“智能控制”也是自己开心就好，没人认的。
9 u& k* k! X7 C+ i/ T) p
回路里用某种AI的多得很。比如聚合物切片后的质量控制。black spec用光电检测，其实就是简单的图像识别，看每一个切片（每分钟几十、上百万颗）有没有黑点点，多大，超标就打开旁通，引流到次品那边去。这算智能控制吗？厂商很想这么标榜，但谁都不认的。

赫然

晨枫 发表于 2025-8-11 18:29
你把自控限制在只能使用简单形式的数学公式计算出来的。学院派自控或许是这样，实际自控早就超过了。比如 ...

. a" Q1 P3 u$ h9 G% N  i这些算是智能，是高度自动化。
5 B' Z5 o6 n! _4 h
' Z" E1 m# g' H) h5 }3 m9 _不过，不是现在流行的以神经网络为基础的人工智能。以神经网络为基础的人工智能只关心相关性，不关心函数变量的因果关系。

以神经网络为基础的人工智能是没有人为设定的决策路径的。
. _& ]# d4 D* X% C
/ \, y7 Y* w( {$ A你举得例子里，图像识别可能用了AI（因为很多基础的图像识别不用AI，不用自学习的）。不过整体的流程依然是自控路子。AI只是提供了参数。

这个例子和智驾，恰恰是相反的。智驾里面，整体决策是用AI的，而部分实现是用自控的。自控部分从AI那里拿指令，从传感器拿数据，而后实现AI给的指令。但是指令的生成，主要依靠AI。
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晨枫

赫然 发表于 2025-8-11 18:33
. n% P' t! P9 b! h& V. p6 [( ^. L这些算是智能，是高度自动化。
. v. P; K, s4 p4 Y0 L9 y
不过，不是现在流行的以神经网络为基础的人工智能。以神经网络为基础的人 ...

你提到自学习，很好。智驾好像没有自学习环节？

赫然

晨枫 发表于 2025-8-11 20:21
  k- V6 a- c" D! A你提到自学习，很好。智驾好像没有自学习环节？

  k$ B/ v! U, b: n% V* A$ A自学习是现在神经网络为基础的人工智能的一个特征。现在绝大部分对人服务的人工智能都会自学习，自动适应用户，成为用户的定制版。智驾应该也是的。这个要请@老票 出来谈谈亲身体会了，他被智驾忽悠的如何。。。
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