当前主流辅助驾驶系统在标准路况下已展现较高的避险能力（如部分系统累计避障超300万次），但在极端复杂场景中仍存在明显技术边界，需驾驶员时刻保持接管准备。
一、安全机制的可靠性：优势与局限并存
基础避险能力显著提升
头部系统在常规场景中表现稳定：
鸿蒙智行2025年累计避险超300万次，用户活跃率达98%，华为乾崑系统同年主动避撞379万次。
高频场景（如自动泊车、高速跟车）可靠性较高：鸿蒙智行日均泊车辅助调用超70万次，可处理商场断头路、夹缝车位等复杂泊车需求。
复杂路况的失效风险
以下场景系统可靠性大幅下降：
极端天气与环境：浓雾中激光雷达探测距离衰减64%，雨雪天毫米波雷达误判率上升，强光下摄像头易失效。暴雨中车道保持失败率达25%，夜间低反射率目标（如深色衣物行人）识别能力不足。
突发动态障碍：儿童横穿马路场景中，仅58%测试车辆能有效刹停；高速夜间遇施工区+卡车时，仅47%车辆可安全避让。
特殊静态目标：异形障碍物（如伸出钢筋的货车、施工防撞车）易漏检，因训练数据不足或硬件配置限制（如无激光雷达车型）。
过度依赖辅助驾驶有何隐患
二、技术边界：当前能力的核心瓶颈
感知层短板
传感器局限：视觉+毫米波雷达方案对非标准障碍物（如倾斜停靠车辆、低矮路墩）识别率低；激光雷达虽提升精度，但成本高且受天气影响。
场景覆盖不足：系统对未学习过的场景（如非标准路口、纯文字标识）易误判。部分车企需在手册中明确标注"施工车辆不在识别范围内"。
决策与执行缺陷
算法保守性：为降低风险，系统常过度减速或放弃变道，导致通行效率下降。部分场景中用户需手动介入以提升效率。
人机协同漏洞：碰撞前1秒系统退出、报警提示延迟等问题，导致驾驶员接管时间不足。
极端工况应对不足
爆胎、车门机械故障等突发状况下，仅少数车型（如蔚来ET9）具备紧急靠边能力。
系统在隧道内因光线突变、信号丢失易失控，需驾驶员立即接管。
三、安全使用原则：认知边界是关键
明确责任主体
L2级系统本质为"高级巡航助手"，驾驶员需全程监控路况并随时接管。国内法规明确事故责任归属驾驶员。
高风险场景主动规避
| 场景类型 | 应对建议 |
|--------------------|--------------------------------|
| 施工区/隧道 | 提前关闭辅助驾驶，手动控制 |
| 雨雾/夜间行车 | 降速并准备接管 |
| 拥堵路段加塞 | 手动跟车防误刹 |
能力认知与培训
车企逐步推行"辅助驾驶准入考试"，用户需通过培训方可激活功能，避免误用。
建议用户熟读手册中"系统限制"章节，如华为明确标注"无法应对所有交通、天气变化"。
四、未来突破方向
技术迭代路径：
感知融合：华为WA世界模型、特斯拉端到端方案尝试提升环境理解能力，但需海量场景训练。
冗余设计：蔚来ET9的爆胎自主靠边功能代表机械应急冗余的探索。
行业协同需求：
统一测试标准（如施工区、儿童鬼探头场景），推动功能安全验证规范化。
禁用"自动驾驶"等误导性宣传，明确"辅助驾驶"功能边界。
辅助驾驶的核心价值在于减轻驾驶疲劳，而非替代人类判断。正如地平线余凯所言："当前系统是更高级的自动挡，用户需像骑马一样随时干预。" 安全驾驭技术的前提，是清醒认知其能力半径。
(以上内容均由AI生成)
