TA的每日心情 | 开心
2020-4-8 10:45 |
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本帖最后由 xiejin77 于 2025-8-10 13:04 编辑
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智驾系统能不能超越人类控制权?
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引言：在L2的“幽灵地带”寻求真正的安全
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3 ^8 n/ b8 G* C4 P+ s目前在通往完全自动驾驶的漫长征途上，L2级（部分驾驶自动化）系统已成为市场主流，并迅速将我们带入了一个充满希望又暗藏风险的“幽灵地带”。在这个地带，人类驾驶员被赋予了一个很可能是违背人性的双重角色：既是自动化便利的享受者，又是永不懈怠的系统监督员。由此产生的事故与争议，正成为整个行业发展的阿喀琉斯之踵，其根源并非单纯的技术瓶颈，而是一种深刻的哲学错位。
, L2 f& R. p5 k, H) I. ]0 e我们当前的设计、培训和法规体系，都建立在一个摇摇欲坠的基础之上——对“控制权”（Right of Control）的执着。我们痴迷于讨论“谁在开车？”，却忽略了一个更本质的问题：“这套人机系统，是否真正让驾驶这件事变得更安全、更可控了？”
; Q9 ~0 O4 j% D0 ]/ W, A学术界的前沿思考，如《最大化人类权力》等论文所揭示的，为我们提供了跳出这个怪圈的全新思考。它启示我们，一个更安全、更负责任的人机系统，其核心目标不应是争夺或转交“控制权”，而应是持续地、最大化地守护和扩展人类的“权力”（Power）——即人类安全、自信地实现其多样化目标的能力。% C( B5 [* b! W S5 Q' K0 A! @
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一、 “控制权”的幻觉导致的L2智能驾驶的哲学危机% L- _, r) s, N3 m% J
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当前L2级别系统之所以频频陷入困境，是因为它们被设计成了“有条件的代理驾驶员”，与人类之间形成了一种极其脆弱的“控制权委托”关系。这种关系在实践中必然导致三大无法调和的矛盾。 T- M2 I/ _, w6 [ W
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首先自然是“监督员悖论”。L2系统要求人类在享受自动化的同时保持警惕，这在认知心理学上是不可持续的。“自动化自满”效应注定了人类无法成为完美的监督员，将安全希望寄托于此，无异于将大厦建立在流沙之上。
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2 }/ c/ ~" s$ X" _6 v8 E0 w$ b出于营销考虑,带来的是“能力幻觉”。厂商在商业竞争的压力下，倾向于使用“全场景”、“类人”等营销术语，配合极简的HMI设计，各大厂商和广告媒体共同为用户营造了一种系统能力远超实际的“幻觉”。用户在这种幻觉的引导下放松警惕，而系统在遇到能力边界外的场景时突然退出，“甩锅”给毫无准备的人类，悲剧便由此埋下伏笔。
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8 b8 O+ D8 y; e# |( S$ T% W最让人难以接受的是“责任黑洞”。当事故发生，“控制权”在事故前几秒的归属往往成为法律和道德上相互推诿的焦点。这种模糊不清的责任边界，不仅让消费者困惑，也让行业发展背负了沉重的枷锁。" r2 j- y/ h% r& N2 o2 e
; X9 o4 `% C) U这三大矛盾的共同根源所在，就是错误地将L2系统定位为人类的“替代品”，而非“增强品”。要走出困境，就必须进行一次彻底的范式革命与再认识。1 _' Z; |' p9 C; r# D
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二、 范式革命的再认识：从“代理驾驶员”到“权力守护者”
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“权力最大化”理论为我们提供了这场革命的指导思想。在新的范式下，L2系统的核心目标不再是“在特定场景下替代人类驾驶”，而是“在任何工作时刻，都致力于守护最大化人类驾驶员的有效权力”。
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* B; N0 ?) {9 c2 X+ ?, w这意味着，L2系统被重新定位为一个“权力守护者”（Power Guardian）。它的存在，不是为了让驾驶员“不用开车”，而是为了让一个会犯错、会疲劳的普通人，变得更安全、更强大、更不容易犯错。这个“权力守护者”的核心使命，需要通过三大设计支柱来实现的：以“承诺”为核心的激进透明、以“补偿”为目的的认知协作、以及以“保全选择权”为准则的风险管理。然后根据这三大支柱，再系统性地重塑我们的产品、培训与法规。最后才能够确认L2系统可以上路.# D# ~: _+ G4 d3 g7 Y8 b
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三、 人的演进才是关键——一场为“人机协作”量身定制的驾驶员培训革命' W* f1 K4 t P
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智能驾驶的普及，不能仅仅是车辆的单方面升级，更需要驾驶员认知和技能的同步演进。如果我们继续沿用为纯手动驾驶设计的百年培训和考试体系，去应对复杂的人机协作场景，无异于让一个只学过骑马的牛仔去驾驶一架现代客机。因此，一场迟到的、以培养“权力感知型”驾驶员为核心的培训革命势在必行。
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9 b3 n( O, D9 F5 } Y首先，理论模块必须从“功能使用者”向“系统理解者”转变。- V4 z% M. l% i
培训的第一课，就应该是一次思想上的“格式化”，向学员清晰阐明L2系统是“守护者”而非“替代者”的核心理念，从根源上杜绝“完全放手”的危险心态。紧接着，必须通过大量真实的视频和动画案例，对传感器的局限性进行直观教育，打破“全知全能”的幻觉。例如，展示摄像头在暴雨逆光下的“致盲”，毫米波雷达对非金属静止障碍物的“无视”，以及激光雷达在浓雾中的衰减。最后，要强化ODD（运行设计域）的契约精神教育，教会驾驶员识别系统的能力边界，理解在“非合同区域”强行开启辅助驾驶是一种危险的“违约”行为。
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其次，模拟器模块必须将“人机交互”训练成条件反射。) B- Z& ]6 b4 s: G
通过高度仿真的驾驶模拟器，学员将接受高强度的HMI“能力承诺合同”快速解读训练。通过面对动态变化的驾驶场景，学员必须在数秒内根据HMI上的文字和图标变化，准确判断系统当前的能力状态与潜在风险。此外，模拟器将反复演练系统发出的“预告式”接管请求，将“接管”这一行为从可能引发恐慌的突发事件，转变为一个有预期的、从容不迫的常规操作，从而将人机交互的理论知识内化为肌肉记忆。
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) J' a% ^) M8 e, S# z5 {最后，场地与道路模块再培训“极限共驾”的信任与能力。
1 Z) @2 h& H5 `: J5 @& ?# o在专业教练的指导下，于封闭场地内，让学员亲身体验系统在特定条件下的“失效”，例如，让AEB在面对特殊材料的假人时“失灵”，由学员自己完成最终制动。这种“可控的惊吓”教育远比任何书本都更能让驾驶员对系统的局限性产生敬畏。最高阶的训练，则是“守护式避险”的协作演练，即系统执行全力制动，而学员在此基础上完成最终的转向避让。这能真正建立起一种“系统负责减速，我负责选择方向”的高阶人机协作信任。完成这套培训并考核通过的驾驶员，才能在其驾照上获得“L2级辅助驾驶操作资格”的签注。
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" |+ V& B5 ^- i' k四、 法规的重塑：为“权力守护”的义务与责任立法
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技术和人的演进，最终需要法律框架的确认与引导。现有的交通法规完全建立在“驾驶员是唯一责任主体”的假设之上，已无法公正、有效地处理人机共驾下的事故责任。因此，必须对法规进行一次深刻的重塑。 f' a) \6 O% V2 V8 J+ p/ a: Z
4 o' H4 _! j/ `8 V. V6 q' `第一，确立“人类最终指挥权”与“系统守护义务”并存的法律原则。
0 I( v' G, T; Z! x/ I1 I这是新法规的基石。法律必须首先明确，在L2级别的人机共驾中，人类驾驶员因其拥有最终的物理控制能力，故始终拥有对车辆的最终指挥权并承担最终法律责任。但与此同时，法律应首次创设L2系统的制造商对其产品负有“权力守护的法定义务”。这意味着，制造商必须证明其系统在设计上，已尽最大努力通过清晰的承诺、前瞻性的补偿和保守的风险策略，来守护驾驶员的有效权力。未能履行此项义务的制造商，应承担相应的民事赔偿责任乃至行政处罚。
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第二，强制推行“人机交互数据记录仪”（HIDR）作为法定证据来源。
* T% U( G* G5 f4 G# L {; G为了客观判定“系统守护义务”是否被履行，必须强制所有L2及以上车辆安装功能远超普通EDR的HIDR。其记录内容需由国家统一制定标准，不仅包括车速、制动等车辆动态数据，更要包括：HMI向驾驶员显示的具体承诺内容、DSM记录的驾驶员状态、系统是否采取了“权力补偿”措施、以及各主要传感器的工作状态和置信度。这份数据将成为事故调查中不可篡改的、最核心的客观证据。
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第三，引入基于“承诺 vs. 表现”的举证责任倒置机制。7 q" n C& i! w2 _$ U) K9 _
这是将“系统守护义务”落到实处的关键司法工具。在处理相关交通事故时，当HIDR数据显示事故发生时L2系统处于激活状态，且场景属于制造商公开承诺的ODD范围之内时，即可启动举证责任倒置。此时，制造商必须承担举证责任，证明其系统已完全履行“权力守护义务”，或者事故是由驾驶员的重大过失或不可抗力导致的。如果制造商无法完成举证，则应被判定在履行义务上存在过失并承担相应责任。这一机制将产生强大的“指挥棒”效应，引导全行业从“过度营销”转向“负责任承诺”。
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结论，只有回归“以人为本”，才是L2智能驾驶的真正未来5 F8 a4 _5 |5 J' u0 g2 }! G' g
L2智能驾驶的未来，不在于功能上的无限叠加，而在于哲学上的深刻回归。我们必须勇敢地承认，在L2系统地定义中，机器无法完全替代人类。因此，L2系统的终极价值，不在于它能让驾驶员在多少场景下“解放双手”，而在于它能在所有场景下，让一个不完美的驾驶员，变得多么“强大”。
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从“控制权”的幻觉中挣脱，拥抱“权力守护”的新范式，并以此为基石，系统性地重构我们的产品设计、驾驶员培训和交通法规——这不仅是解决当前L2困境的唯一出路，更是确保智能驾驶技术最终能真正服务于人、取信于人、普惠于人的必由之路。这要求整个行业进行一次深刻的自我审视，从追求“机器的智能”，转向实现真正的“人机协同智慧”。. B8 \/ L4 t# t; x
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