2025年，當(dāng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)開(kāi)始駛?cè)氤鞘械摹懊?xì)血管”，“駕駛權(quán)”交接的問(wèn)題正擺在人類(lèi)面前。如果說(shuō)新能源解決了汽車(chē)的“動(dòng)力”來(lái)源，實(shí)現(xiàn)了能源結(jié)構(gòu)的綠色轉(zhuǎn)型；那么人工智能（AI）則試圖解決汽車(chē)的“靈魂”歸屬，旨在重塑人類(lèi)與交通工具的交互關(guān)系。

（圖片由AI生成）

在全球科技競(jìng)爭(zhēng)的棋局中，自動(dòng)駕駛已成兵家必爭(zhēng)之地。從美國(guó)谷歌的Waymo、特斯拉，到中國(guó)的百度Apollo、小馬智行……全球科技巨頭都在這條賽道上競(jìng)相角逐。而在國(guó)家戰(zhàn)略層面，國(guó)家發(fā)展改革委、工信部等11部門(mén)聯(lián)合印發(fā)的《智能汽車(chē)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》明確提出，要構(gòu)建協(xié)同開(kāi)放的智能汽車(chē)技術(shù)創(chuàng)新體系。工信部等五部委聯(lián)合開(kāi)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)“車(chē)路云一體化”應(yīng)用試點(diǎn)，更是標(biāo)志著中國(guó)自動(dòng)駕駛正從單車(chē)智能向網(wǎng)聯(lián)協(xié)同的深水區(qū)邁進(jìn)。

在這一背景下，我們?cè)撊绾卫斫庾詣?dòng)駕駛的底層邏輯？AI究竟是輔助駕駛員的工具，還是未來(lái)的駕駛主體？面對(duì)“黑箱”決策帶來(lái)的信任危機(jī)，我們又該如何破局？

“可以說(shuō)，沒(méi)有AI，就沒(méi)有自動(dòng)駕駛?！编囍緰|說(shuō)。在他看來(lái)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)并非簡(jiǎn)單的交通工具升級(jí)，而是一個(gè)具備感知、決策與執(zhí)行閉環(huán)能力的“類(lèi)腦智能體”。這一觀點(diǎn)的提出，將自動(dòng)駕駛的討論從單純的機(jī)械工程領(lǐng)域，拉到了計(jì)算神經(jīng)科學(xué)與人工智能融合的角度。

毫秒間的博弈

對(duì)于大多數(shù)公眾而言，自動(dòng)駕駛依然是一種前沿技術(shù)。汽車(chē)是如何做到像人類(lèi)一樣“看”路、“想”問(wèn)題并“做”動(dòng)作的？

“當(dāng)車(chē)道前方車(chē)輛出現(xiàn)事故時(shí)，就需要變道。此時(shí)，自動(dòng)駕駛的‘感知－決策－執(zhí)行’閉環(huán)是如何完成的呢？”鄧志東拋出了問(wèn)題。

一切始于感知。他表示，車(chē)輛周身遍布的激光雷達(dá)、高清攝像頭和毫米波雷達(dá)，構(gòu)成了“復(fù)眼”，但硬件只是基礎(chǔ)，真正的挑戰(zhàn)在于如何處理海量的環(huán)境數(shù)據(jù)。

在事故發(fā)生的瞬間，傳感器必須在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)捕捉到異?！胺杰?chē)輛熄火了，或者出現(xiàn)了路障。但這僅僅是物理層面的“看見(jiàn)”。AI的核心作用在于“看懂”，即對(duì)場(chǎng)景與障礙物進(jìn)行語(yǔ)義理解。它需要從嘈雜的環(huán)境中——比如雨天路面的反光、復(fù)雜的車(chē)流、路邊行人的動(dòng)態(tài)——過(guò)濾出多屬性與關(guān)系預(yù)測(cè)信息，構(gòu)建出一個(gè)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的、隱含的數(shù)字世界。在這個(gè)隱含世界里，前方事故車(chē)不再是一堆像素點(diǎn)，而是被標(biāo)記為“靜態(tài)障礙物”；相鄰車(chē)道的車(chē)流不再是模糊的影像，而是通過(guò)類(lèi)別、形狀、位置、速度、加速度、航向等多屬性的分析，被預(yù)測(cè)為“動(dòng)態(tài)目標(biāo)”。

“汽車(chē)如何自己做決策？”這也是體現(xiàn)AI智慧的核心環(huán)節(jié)。

當(dāng)感知系統(tǒng)確認(rèn)前方無(wú)法通行后，系統(tǒng)大腦開(kāi)始飛速運(yùn)轉(zhuǎn)，進(jìn)入復(fù)雜的博弈階段。鄧志東分析道，此時(shí)AI需要瞬間預(yù)測(cè)出左側(cè)車(chē)道后方來(lái)車(chē)的行駛意圖，例如是降速或勻速行駛，還是在加速，左前方是否有足夠的安全間隙切入，等等。

這是一個(gè)極其復(fù)雜的路徑規(guī)劃過(guò)程。與人類(lèi)駕駛員依靠直覺(jué)相似，AI模型需要基于大模型預(yù)測(cè)周?chē)?chē)輛的行為意圖。它會(huì)根據(jù)預(yù)設(shè)的“激進(jìn)變道”與“保守等待”等行駛風(fēng)格，進(jìn)行具體的決策與規(guī)劃。這一過(guò)程模擬了人類(lèi)大腦處理不完整信息時(shí)的機(jī)制——在信息瞬息萬(wàn)變的變道過(guò)程中，不僅要看路，還要“懂”車(chē)，甚至要“揣摩”其他駕駛員的心理。

決策與規(guī)劃一旦下達(dá)，就進(jìn)入了執(zhí)行與閉環(huán)環(huán)節(jié)。指令被瞬間轉(zhuǎn)化為對(duì)底盤(pán)的電信號(hào)。油門(mén)輸出多少扭矩，方向盤(pán)轉(zhuǎn)動(dòng)多少角度，剎車(chē)施加多少壓力，都需要在毫秒間精準(zhǔn)執(zhí)行。

鄧志東強(qiáng)調(diào)，車(chē)輛不僅要先開(kāi)轉(zhuǎn)向燈，還要根據(jù)后車(chē)的反應(yīng)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整——如果檢測(cè)到后車(chē)突然加速，系統(tǒng)必須立即終止變道并回正。這一連串動(dòng)作的流暢度與穩(wěn)定性，正是衡量自動(dòng)駕駛AI水平高低的試金石。它不再是死板的程序執(zhí)行，而是模擬人類(lèi)“老司機(jī)”的駕駛直覺(jué)，力求在安全、效率與舒適之間達(dá)到完美的平衡。

從“規(guī)則約束”到“泛化智能”

在自動(dòng)駕駛發(fā)展的上半場(chǎng)，行業(yè)主要依賴(lài)“規(guī)則驅(qū)動(dòng)”的技術(shù)路線。工程師們?cè)噲D把所有的交通規(guī)則和駕駛經(jīng)驗(yàn)寫(xiě)成代碼：紅燈停、綠燈行、實(shí)線不越。然而，現(xiàn)實(shí)世界的路況是極其復(fù)雜且充滿不確定性的。突如其來(lái)的暴雨、沒(méi)有信號(hào)燈的鄉(xiāng)間路口、形狀獨(dú)特的工程車(chē)輛，甚至是在路邊散步的牛羊……這些被稱(chēng)為“邊緣事件”（Corner Case，小概率高風(fēng)險(xiǎn)的安全關(guān)鍵場(chǎng)景）的難題，長(zhǎng)期制約著自動(dòng)駕駛的安全上限。

鄧志東指出，AI技術(shù)，特別是大模型的引入，正在從根本上解決這一痛點(diǎn)。他特別提到了一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)——“多場(chǎng)景適配”。

“比如智能輔助駕駛對(duì)高速公路、城區(qū)道路的適配?！编囍緰|說(shuō)。

相比于傳統(tǒng)算法，大模型的最大優(yōu)勢(shì)在于強(qiáng)大的“泛化能力”。通過(guò)海量駕駛視頻和動(dòng)作數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練，大模型學(xué)習(xí)到的不再是死板的規(guī)則，而是通用的駕駛邏輯和物理常識(shí)。鄧志東認(rèn)為，這種泛化能力讓汽車(chē)在面對(duì)未見(jiàn)過(guò)的路況時(shí)，不再束手無(wú)策，而是能像人類(lèi)一樣“舉一反三”。

例如，在惡劣天氣（如暴雨、大雪）下，激光雷達(dá)和攝像頭的傳感器數(shù)據(jù)可能會(huì)出現(xiàn)噪點(diǎn)或遮擋，導(dǎo)致傳統(tǒng)算法失效。但基于大模型的AI能夠通過(guò)上下文信息“腦補(bǔ)”出道路的幾何結(jié)構(gòu)，識(shí)別出模糊輪廓下的車(chē)輛和行人，從而保證感知的時(shí)空一致性。

鄧志東進(jìn)一步指出，大模型在決策合理性上的提升同樣顯著。例如在“無(wú)信號(hào)燈路口讓行”這種典型的博弈場(chǎng)景中，規(guī)則式算法往往因?yàn)闊o(wú)法判斷優(yōu)先權(quán)而陷入死鎖。而基于大模型的決策系統(tǒng)，可以預(yù)測(cè)其他車(chē)輛的軌跡特征和行人的意圖，模仿人類(lèi)駕駛員的社交博弈策略，做出合理的讓行或通行決策。

這種技術(shù)路徑的演進(jìn)，與國(guó)家在《關(guān)于加強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準(zhǔn)入管理的意見(jiàn)》中鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新、提升系統(tǒng)環(huán)境適應(yīng)性的導(dǎo)向不謀而合。AI讓汽車(chē)擁有了學(xué)習(xí)和進(jìn)化的能力，使其能夠真正適應(yīng)國(guó)內(nèi)復(fù)雜多變的城市道路環(huán)境，且可以從封閉園區(qū)走向開(kāi)放道路。

黑箱、隱私與商業(yè)化的挑戰(zhàn)

隨著新能源汽車(chē)的普及，越來(lái)越多用戶開(kāi)始嘗試使用領(lǐng)航輔助駕駛功能。鄧志東坦言，這背后既有技術(shù)成熟的因素，也離不開(kāi)“車(chē)企科技感宣傳”和“實(shí)際通勤便利性”帶來(lái)的用戶習(xí)慣改變。但由此帶來(lái)的安全隱患，只有直面并予以解決，才能讓自動(dòng)駕駛真正走進(jìn)千家萬(wàn)戶。

“事實(shí)上，明確決策邏輯這樣的事故溯源很難實(shí)現(xiàn)，因?yàn)榛诖竽Ｐ偷姆椒赡苁呛谙涫降??！编囍緰|指出了當(dāng)前技術(shù)的局限性。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策分布在數(shù)以千億計(jì)的神經(jīng)元參數(shù)路徑中，而非可讀的代碼邏輯。當(dāng)車(chē)輛在緊急情況下做出一個(gè)剎車(chē)或避讓動(dòng)作時(shí)，我們很難像檢查傳統(tǒng)代碼一樣，精準(zhǔn)定位是哪一行邏輯起了作用。這種“不可解釋性”，給事故定責(zé)、保險(xiǎn)理賠以及用戶的心理安全感構(gòu)建帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。鄧志東認(rèn)為，這是未來(lái)AI研究的前沿方向之一，即可解釋AI的發(fā)展，或者是建立一套系統(tǒng)的多重閉環(huán)的安全評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)被形象地稱(chēng)為“移動(dòng)的數(shù)據(jù)采集器”，它們無(wú)時(shí)無(wú)刻不在錄制周?chē)沫h(huán)境。在這些記錄中，不可避免地會(huì)包含“走斑馬線橫穿馬路的行人，或走道路兩側(cè)的行人”。鄧志東指出：“這個(gè)時(shí)候，行人的人臉就要打上馬賽克，進(jìn)行數(shù)據(jù)隱私保護(hù)?！?/p>

這不僅是企業(yè)的社會(huì)責(zé)任，更是對(duì)《中華人民共和國(guó)數(shù)據(jù)安全法》及《汽車(chē)數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定（試行）》的嚴(yán)格踐行。在享受技術(shù)便利的同時(shí)，必須捍衛(wèi)每一個(gè)普通人的隱私權(quán)利。

在談及備受關(guān)注的RoboTaxi（自動(dòng)駕駛出租車(chē)）時(shí)，鄧志東說(shuō)：“RoboTaxi是限定了行駛區(qū)域與功能的L4級(jí)別的無(wú)人駕駛?！?/p>

他認(rèn)為，這種在特定區(qū)域（如北京亦莊、上海嘉定等自動(dòng)駕駛示范區(qū)）先行先試的模式，是目前最務(wù)實(shí)、最可行的商業(yè)化落地路徑。通過(guò)限定場(chǎng)景，可以在技術(shù)尚未達(dá)到全知全能的情況下，通過(guò)運(yùn)營(yíng)積累數(shù)據(jù)，逐步接近完全無(wú)人駕駛的目標(biāo)。

政產(chǎn)學(xué)研用的合力

自動(dòng)駕駛是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，單靠一家企業(yè)或一個(gè)實(shí)驗(yàn)室無(wú)法完成。面對(duì)這一挑戰(zhàn)，鄧志東強(qiáng)調(diào)了“協(xié)同”的重要性。

“政府已有‘自動(dòng)駕駛政策先行試點(diǎn)區(qū)’，企業(yè)與高校共建的‘聯(lián)合研發(fā)平臺(tái)’也早就存在?！编囍緰|介紹。

他進(jìn)一步指出，這種政產(chǎn)學(xué)研用的深度融合，正是推動(dòng)中國(guó)自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)跑全球的核心動(dòng)力。政府提供政策沙盒與基礎(chǔ)設(shè)施（如“車(chē)路云一體化”的路側(cè)設(shè)備），高校提供前沿理論研究、關(guān)鍵技術(shù)突破與人才輸送，企業(yè)負(fù)責(zé)技術(shù)落地與商業(yè)化運(yùn)營(yíng)。三方合力，才能跨越從技術(shù)驗(yàn)證到規(guī)模應(yīng)用的“死亡之谷”。

展望未來(lái)5到10年，鄧志東對(duì)行業(yè)前景充滿信心。他認(rèn)為，隨著AI算力的突飛猛進(jìn)、法律法規(guī)的不斷完善，以及基礎(chǔ)設(shè)施的智慧升級(jí)，我們將迎來(lái)“更自主的出行與服務(wù)能力”。

屆時(shí)，汽車(chē)將不再僅僅是從A點(diǎn)到B點(diǎn)的交通工具，而是懂你、護(hù)你、解放你、服務(wù)于你的智能移動(dòng)空間。它能理解你的意圖，預(yù)判潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，真正在復(fù)雜的城市環(huán)境中實(shí)現(xiàn)“科技護(hù)航”。

來(lái)源：北京科技報(bào)

采訪專(zhuān)家：鄧志東（清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系教授、人工智能研究院視覺(jué)智能研究中心主任）

撰文：記者 段大衛(wèi)