辅助驾驶遇冷，车企如何重塑城市交通智能基因

辅助驾驶监管日益严格，车企纷纷转向多模态与数据驱动的解决方案。

G15沈海高速上海至常州段的LED屏上，“严禁使用辅助驾驶”的红色警示灯不断滚动闪烁。这一未配备处罚措施的提示，却重重冲击了智能汽车行业。当部分高速路段明确禁止L2/L2 +级系统启用，当市场监管总局与工信部新规严禁“L2.5”“脱手驾驶”等模糊宣传，曾经作为车企核心卖点的辅助驾驶功能，在政策红线与技术局限的双重压力下，光芒逐渐褪去。那么，当辅助驾驶这一策略失效，车企的破局之路在哪里呢？

辅助驾驶“退潮”：技术泡沫被戳破

辅助驾驶的“失灵”并非偶然，而是技术局限与商业夸大相互碰撞的必然结果。去年一起追尾致死事故令人警醒：前车爆胎后未及时撤离，后车辅助驾驶系统未能识别静止车辆，最终导致2人死亡。车企在《智驾必读告知书》中明确列出免责条款，指出系统无法识别静止车辆、缓慢行驶的工程车、异形挂车等场景，这些“不能”恰恰暴露了当前技术的真实边界。

高速禁令的三大理由直指核心矛盾。在施工改道路段，不规则摆放的锥桶、临时设置的限速标志，常常超出毫米波雷达与摄像头的融合感知范围；节假日车流量大增时，ACC/AEB系统的误判急刹可能引发连环追尾；而现行法规要求驾驶员全程负责，使得“辅助”与“自主”的责任边界始终模糊。在某起工程车碰撞事故中，系统未识别超车道上的作业车辆，驾驶员发现时已来不及避让，最终车企以“属于系统识别局限”为由免责，此类案例不断消耗着消费者的信任。

新规的出台彻底揭开了营销话术的伪装。市场监管总局明确禁止将辅助驾驶宣传为“无人驾驶”，要求车企在APP、用户手册中显著标注功能限制。那些曾用来吸引眼球的“高速飙车”“脱手炫技”宣传视频，如今已成为违规典型。数据显示，国内L2级辅助驾驶渗透率已超50%，但60分的技术水平被包装成90分的安全保障，这种透支信任的模式注定难以持续。

多模态交互：重构车辆与物理世界的沟通方式

当“辅助驾驶”的宣传噱头不再有效，真正的技术竞争转向车辆对物理世界的理解深度。多模态模型的突破，正让汽车从“单一传感器执行者”转变为“环境理解者”，这是解决当前技术局限的关键途径。

物理世界AI大模型通过“多模态认知 - 场景推理 - 决策进化”的三层架构，填补了这一断层。800万像素摄像头捕捉路面细微变化，4D毫米波雷达穿透雨雾识别锥桶阵型，激光雷达精确绘制工程车的异形轮廓。这些数据不再是孤立的信号，而是转化为“施工路段需减速30%”的决策依据。

更重要的是，系统开始理解“人的状态”。新规要求的驾驶员监测系统不再只是简单的“脱手警告”，而是通过方向盘扭矩感知、眼球追踪、心率监测等多维度数据，构建驾驶员的实时状态模型。当检测到驾驶员闭眼超过1.5秒，系统会先通过座椅震动预警，若未响应则立即开启双闪并缓慢减速至停车，这种“渐进式干预”既符合法规要求，又避免了突兀制动的安全风险。

物理世界的“场景预判”能力弥补了算法的经验短板。通过将G15高速施工路段、车辆事故场景等高危案例转化为训练数据，物理世界AI大模型能模拟数千种危险情境的演化路径。在“前车突然爆胎”的虚拟测试中，系统可在毫秒级内完成“警示后车 + 开启双闪 + 平稳减速”的组合操作，比人类平均反应速度快2倍以上。这种“用数据喂大”的预判能力，是解决“特殊场景应对不足”的核心方案。

数据质量与AI大模型：重塑安全与效率的平衡

新规强调“将警示路段场景数据反哺算法训练”，这直指行业痛点：智能驾驶的进化速度，并非由传感器数量决定，而是由数据质量与模型能力决定。物理世界AI大模型的价值，在于让每一次驾驶都成为系统的“学习样本”。

高质量的场景数据正在攻克“识别死角”。针对辅助驾驶最头疼的“静止车辆误判”问题，某车企建立了包含10万 +案例的专项数据库，覆盖晴天、暴雨、逆光等23种环境条件。通过对比分析事故案例中“爆胎车辆的姿态特征”“工程车的反光条分布”，模型逐渐掌握了“非常规静止物体”的识别规律。

多车博弈场景的智能决策体现了模型的进化。在车流量大增的高速路段，传统ACC系统常因“跟车过近”“急刹避险”引发连锁反应。而物理世界AI大模型通过学习百万次真实车流交互数据，能预测周围多辆车的行驶轨迹，计算出“保持秒级车距 + 预留足够加速空间”的最优策略。

这种效率提升正反向赋能城市交通。当搭载智能模型的车辆形成“协同感知网络”，交通管理部门可实时掌握路网瓶颈。

从“卖功能”到“卖生态”：车企的价值重构

辅助驾驶的“失灵”本质上是行业的“祛魅”过程。当技术回归理性，车企的竞争维度从“谁的功能更炫”转向“谁的生态更安全”。新规推动的“技术实用化 - 需求增长 - 市场扩大”良性循环，指明了这个方向。

透明化的安全承诺正在取代夸大宣传。按照新规要求，车企在APP中设置“智能驾驶安全中心”，实时展示“系统在当前路段的能力评分”“近30天的功能优化项”。这种“坦诚沟通”反而提升了用户信任度，增加了辅助驾驶的日均使用时长。当消费者明白“系统能做什么”“不能做什么”，理性的使用习惯自然形成。

OTA升级的规范化保障了技术进化的安全性。新规要求软件更新必须备案审查，这倒逼车企建立“测试 - 验证 - 推送”的全流程管控。

最终，真正的竞争力在于构建“人 - 车 - 环境”的和谐关系。当车辆能理解施工路段的复杂路况，能感知驾驶员的状态变化，能融入城市交通的整体效率提升，它就不再是单纯的交通工具，而是智能出行生态的核心节点。这或许正是辅助驾驶“失灵”的积极意义。

当物理世界AI大模型把每一条道路、每一辆车、每一个行人变成可计算节点，卖车逻辑就升级为卖“城市效率基础设施”。到那时，车不只是车，而是城市AI的终端；车企不只是车企，而是交通效率的运营商。智能汽车的未来，不在“脱手驾驶”的噱头里，而在每一次安全抵达的承诺中。

本文来自微信公众号“山自”，作者：Rayking629，36氪经授权发布。

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