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 & ]2 q7 a% `% `2 Z( j# {* G
4 f) r$ i: Q7 V0 Z2 R2 D8 H# Z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 Y, i" M3 _8 q5 i. k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。0 \+ w2 @: [8 i1 f! M
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?”, s* e/ D7 F3 n6 W0 Z
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。
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一、 “控制权”的幻觉导致的L2智能驾驶的哲学危机, a) c7 Q6 h5 f3 s
- O3 R0 {- g# D5 E6 n4 k0 o+ ]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。
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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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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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- s/ [1 T8 i; K/ a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。
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5 {( u1 ^$ l! ]4 L2 |' h, _5 Q/ A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。# O% ]& z5 S+ ~# @) X, J9 m
6 Y& b) M9 D) N# n8 _* Z& m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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$ N1 c) ~0 ~0 L. ]* _“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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* L5 ^, Z0 d! K5 i. O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.
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$ Y1 E2 `' f& b6 T0 S5 v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3 O7 N: P H# w' B5 S1 ~1 a
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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。1 V8 o) B# G3 b
1 A. t. C: {2 H3 D6 W首先,理论模块必须从“功能使用者”向“系统理解者”转变。
, T% `" W$ K- a2 C: v2 w& ~8 S9 l% c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。' @: c+ J+ K" b7 r( g0 l$ _" ~
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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最后,场地与道路模块再培训“极限共驾”的信任与能力。
5 x" i, F e Z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。0 Y" y. Y# ]- W# Q# b$ q
# M( W! b3 j$ t) d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。. a7 Q# u5 x. c# z" y7 p* g1 K! H
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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。, t/ Z% L1 p& p ^0 N6 h
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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/ q! o$ ?0 P. m" J* @- u# H* ^第二,强制推行“人机交互数据记录仪”(HIDR)作为法定证据来源。1 D4 s' _5 h$ e8 _: B
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。% Q t! i, y- H9 w, V' s) n
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
7 \7 u5 K- [( X+ ~% W' g8 t0 f- YL2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”。
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