智驾是人工智能吗

晨枫

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1 p8 g0 q& W/ V0 L在现实生活中，智驾可能是最接近人们的人工智能，也是当前“人vsAI谁更行”的争论焦点。但智驾真是人工智能吗？
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智驾到底包括什么，现在不知道是否有定论，但自动泊车/取车、根据导航自动规划路线、自动车道保持、自动跟车/超车、自动避撞，这些都应该在智驾之内。自动定温、调整座位、设定车内氛围之类就太“低级”了，有点“智”，但与“驾”没关系。

导航和路线规划是独立于智驾之外的，泊车/取车涉及一点局部的导航和路径规划，也谈不上多少“智”；自动车道保持简单，只要传感器到位，控制算法不复杂，谈不上“智”；自动跟车只是定速巡航的扩展，谈不上智，自动超车有点“智”，但也不需要多少“智”，判断本车和相邻车道后车的相对位置、相对速度、相对加速度、路况（直路、弯路、湿滑、盲区），不难判断是否可以超车，然后就是局部路径规划的问题，和自动泊车/取车没有本质不同。

这些其实都是传统的自控问题，只是以人们觉得新奇的形式出现而已。真正涉及到人工智能的可能是自动避撞。

5 f  r0 H: |; s" Y. i对各种障碍的识别涉及到图像识别，这算AI，但也与智驾的“智”不同，智驾的“智”是指用AI决策，或者说智能控制，图像识别只是反馈控制中的传感器部分，只是不是直接测量温度、压力、距离、重量，而是某种场景图像。仅仅包含“智能传感器”是不能算智能控制的。
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6 ?* {! b0 x+ H. Y7 T9 \- z3 g但要是发生“鬼探头孩子”突然冲入路中，涉及到撞孩子还是自己往路边停车/路障上撞，这就涉及到智能决策了。现在智驾发展到这一步了吗？没有。会发展到这一步吗？不知道。即使L5，也不知道是否涉及都这样的“道德vs法律”的层次。

在L2甚至L3层次，个人不认为智驾是人工智能，最多在传统的反馈控制里包含了一些人工智能的元素，比如图像识别、采用学习模型的非传统控制律。L4、L5层次呢？还比较远，看到了再琢磨。
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基于“智驾非AI”的观点，就人机法律责任划分而言，个人认为即使到了L3，也和L1一样，驾车人负全责。L4、L5还要想想。

密银

看你怎么定义AI了,要求像人类一样思考,现在就没有什么算AI,现在都是统计在什么情况下人类会怎么输出,大模型就是大统计

晨枫

密银 发表于 2025-8-11 11:28
看你怎么定义AI了,要求像人类一样思考,现在就没有什么算AI,现在都是统计在什么情况下人类会怎么输出,大模型 ...

那就只是把PID改成“智能控制律”而已，还是量变，不是质变。

密银

晨枫 发表于 2025-8-12 01:38
那就只是把PID改成“智能控制律”而已，还是量变，不是质变。

是的,只不过是从10几个变量变成几亿个,出错是肯定的,但错误率低于人类就是可以接受的,相当于用统一用经验丰富的司机

赫然

智驾使用的不再是以前自动化控制的理论了。智驾可以说是在模仿人类的驾驶操作，尤其是在行驶避障这类问题上。智驾不用解方程来确定行驶路径和驾驶操作。自控这部分最多只是在方向盘输入到路径实现这种反馈上还在用。大部分情况，例如辨识出道路和路况以后如何规划行驶路径，已经不是依靠自控理论了。自控的目标大部分情况尤其是中间态是有明确描述。而现在智驾操作对中间态是没有规定的，这个属于机器自动决策部分。这部分的决策是不依靠自控理论，而是从向人类学习后，还有自驾自己的经验，总结出来的。这个和自控有本质不同。自控里面是有一些自调节的参数，不过自控里的这些参数的存在是人类规划好的（古典自控理论里，现在自控理论其实开始和自学习的人工智能靠拢了），而智驾里面这些参数人类不主动参与。也就是说，智驾的部分参数或者过程对人类是暗盒。这个在古典自控里面是不存在的。
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这是俺对自控和AI区别的认识。晨大佬，你这个自控专家来看看俺的认识对不对。

晨枫

赫然 发表于 2025-8-11 12:11
智驾使用的不再是以前自动化控制的理论了。智驾可以说是在模仿人类的驾驶操作，尤其是在行驶避障这类问题上 ...

你对自控的理解狭隘了。
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没错，智驾已经超越了传统参数模型控制律了，但非参数控制、数字-逻辑混合控制一直存在，尽管理论上没有那么优美。

现在的智驾在框架上没有跳出反馈控制，只是换一个控制律而已。某种神经元模型嵌入控制回路早就有了，也没有谁认真把这当做智能控制。

WiFi

6 ?% k, y) f6 g: M. M9 ^5 k1 }晨大想当然了。我的看法是人工智能不人工智能要看决定动力输出控制，刹车控制和方向控制是用什么方式决策并执行的。只要这3个是用车载计算机算出来，并且由计算机决策并“执行”的就应该是人工智能的智驾。你当然可以说这仍然是自控的一部分，毕竟智驾是自控系统的一个非常非常小的子集。

赫然

晨枫 发表于 2025-8-11 13:52
8 w! m9 g) U4 g% z* i你对自控的理解狭隘了。

& `; l4 K$ u1 h/ A( w$ e1 |* d没错，智驾已经超越了传统参数模型控制律了，但非参数控制、数字-逻辑混合控制 ...

现在的智驾在框架上没有跳出反馈控制，只是换一个控制律而已。某种神经元模型嵌入控制回路早就有了，也没有谁认真把这当做智能控制。

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! [  z" W8 Q2 }7 Q现在的智驾是反过来了。控制律主要在行走部分，就是汽车如何保证车辆在智驾想要的轨迹上行驶。而轨迹本身的产生，不是用控制律来实现的。这部分是AI总结出来的，或者说是根据以往数据凑出来蒙出来的。也就是说，控制律的应用主要是嵌入在AI里面的，而不是AI只是提供给控制律一部分参数。

! e) P2 h2 h5 z4 T/ d. o这个差别是智驾的根本目标是安全舒适得抵达目的地，自控部分是等智驾给出具体指令以后，完全实施，例如，智驾给出车辆计划行驶轨迹，车内温度，音响音量平衡，还有灯光，雨刷，镜子等等参数。控制律保证这些参数的实现。自控是实现部分，大脑已经不是自控理论实现的，而是AI来搞的，就是那些具体目标参数的生成，是AI的。这部分是智驾的根本。
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智驾试图替代的是以前司机的工作，而主要不是以前车的功能。以前车的功能依然还是自控部分。

赫然

密银 发表于 2025-8-11 13:03
/ b; L' I+ H* r  m6 y是的,只不过是从10几个变量变成几亿个,出错是肯定的,但错误率低于人类就是可以接受的,相当于用统一用经验 ...

1 Z; P% H: q( g7 N* z依照俺的理解，AI不用自控中变量这个概念。自控中，控制的方法是相对固定的，是个依靠变量的函数。AI不是函数，它在猜，根据以往数据来猜下一步。它只看关系，不使用逻辑。神经网络的架构和自控完全不同，其数学表现也是完全不同的。最多可以说是相关性的函数，而不是变量的函数。

五月

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但要是发生“鬼探头孩子”突然冲入路中，涉及到撞孩子还是自己往路边停车/路障上撞，这就涉及到智能决策了。现在智驾发展到这一步了吗？没有。会发展到这一步吗？不知道。即使L5，也不知道是否涉及都这样的“道德vs法律”的层次。

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那晨大你得先定义“智能决策”是啥。据说华为智驾在追尾不可避免的一霎那会让车头向左偏，尽量避开驾驶员的位置。

我前几天不得不开夜车，双向两车道，开90公里/小时，半夜，乡下没有路灯，很疲倦。我的决策是跟着前车，注意力只集中在保持车道，保持跟前车的距离，其他一概不管。用这种方式保存体力和精力开了4个小时。这算标准的“智能决策”吧。人工智能啥时候能达到这个水平。。。
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晨枫

WiFi 发表于 2025-8-11 13:07
晨大想当然了。我的看法是人工智能不人工智能要看决定动力输出控制，刹车控制和方向控制是用什么方式决策并 ...

6 O" P1 t5 r, H+ s咳，现在什么控制律不是用某种形式的计算机算出来的啊，哪怕是PID？

晨枫

赫然 发表于 2025-8-11 13:16
现在的智驾是反过来了。控制律主要在行走部分，就是汽车如何保证车辆在智驾想要的轨迹上行驶。而轨迹本 ...

轨迹形成为什么不是自控的一部分？想想导弹、飞机的autopilot。

赫然

晨枫 发表于 2025-8-11 15:14
轨迹形成为什么不是自控的一部分？想想导弹、飞机的autopilot。

不是的。。。
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, w$ \0 `$ Q8 O6 ~; N* R自控是实现要求轨迹。AI生成轨迹要求。举个例子，智驾会根据驾驶状况，要求车辆在15米的距离上，有个往左0.5米的位移，同时把速度降到25km/h。自控实现这个指令。而产生指令的过程，不是依靠自控一样用函数依照参数来算出来的，而是依照事物的关联性，猜出来的。

两者在底层上是不同的。自控设计是有详细规划的决策路径的，差别是参数多少，选择多少。就像导弹一样，轨迹在发射时候基本已经确定了，也许有几个节点可以适当调整，但备选方案都有了。只要条件满足，就进入相应的方案，而不会走到一个不在所有备选方案里的轨迹。而AI不是，AI没有详细规划的决策路径。会出意料之外的结果。当然，这也许就是AI特点，它的界限不是人类的界限。

赫然

晨枫 发表于 2025-8-11 15:14
. q- ~! K) d! u轨迹形成为什么不是自控的一部分？想想导弹、飞机的autopilot。

- f$ P# \4 |7 w# t4 ~3 r- E8 ?晨大佬，请教一下。
自控里面有没有（允许）不回归开放式的结果么？
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我对自控的理解是，不允许的。这样系统就可能振荡发散了。AI的输出好像是开放式的，而且允许不回归的（这个需要请教一下谢老师@xiejin77  ）。如果我的理解错了，显然自控已经进化到和AI同步了。

晨枫

五月 发表于 2025-8-11 13:49
那晨大你得先定义“智能决策”是啥。据说华为智驾在追尾不可避免的一霎那会让车头向左偏，尽量避开驾驶 ...

) w5 A8 W8 S; @7 s' m这只是一种pre-set move，没什么智能的。

跟着前车开也谈不上智能。除非限速120，但路面湿滑，你决定还是冒险开120，但智驾决定开90跟前车，那才是智能。

晨枫

赫然 发表于 2025-8-11 15:07
晨大佬，请教一下。
自控里面有没有（允许）不回归开放式的结果么？

不懂这个不回归开放式是什么东西，因为叫什么？

晨枫

赫然 发表于 2025-8-11 14:47
不是的。。。

自控是实现要求轨迹。AI生成轨迹要求。举个例子，智驾会根据驾驶状况，要求车辆在15米的距 ...

你把自控限制在只能使用简单形式的数学公式计算出来的。学院派自控或许是这样，实际自控早就超过了。比如说，用高维表格生成控制目标，在表格的节点之间用内插，这种“野路子”办法确实曾经有人称作“智能”，因为不能用传统自控来描述。直接用神经元网络取代PID也没什么不可以，叫它“智能控制”也是自己开心就好，没人认的。
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回路里用某种AI的多得很。比如聚合物切片后的质量控制。black spec用光电检测，其实就是简单的图像识别，看每一个切片（每分钟几十、上百万颗）有没有黑点点，多大，超标就打开旁通，引流到次品那边去。这算智能控制吗？厂商很想这么标榜，但谁都不认的。

赫然

晨枫 发表于 2025-8-11 18:29
你把自控限制在只能使用简单形式的数学公式计算出来的。学院派自控或许是这样，实际自控早就超过了。比如 ...

. I4 ?! @8 t* k# J! ~% j1 ]这些算是智能，是高度自动化。
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, ^# t1 w" s# G' r1 g/ @3 _不过，不是现在流行的以神经网络为基础的人工智能。以神经网络为基础的人工智能只关心相关性，不关心函数变量的因果关系。

4 l/ E2 }+ R3 k: w: b8 M以神经网络为基础的人工智能是没有人为设定的决策路径的。
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你举得例子里，图像识别可能用了AI（因为很多基础的图像识别不用AI，不用自学习的）。不过整体的流程依然是自控路子。AI只是提供了参数。
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7 U1 w, n8 _/ F# q0 g( c: q这个例子和智驾，恰恰是相反的。智驾里面，整体决策是用AI的，而部分实现是用自控的。自控部分从AI那里拿指令，从传感器拿数据，而后实现AI给的指令。但是指令的生成，主要依靠AI。

晨枫

赫然 发表于 2025-8-11 18:33
这些算是智能，是高度自动化。
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不过，不是现在流行的以神经网络为基础的人工智能。以神经网络为基础的人 ...

你提到自学习，很好。智驾好像没有自学习环节？

赫然

晨枫 发表于 2025-8-11 20:21
3 O! U- W2 h8 l; g你提到自学习，很好。智驾好像没有自学习环节？

自学习是现在神经网络为基础的人工智能的一个特征。现在绝大部分对人服务的人工智能都会自学习，自动适应用户，成为用户的定制版。智驾应该也是的。这个要请@老票 出来谈谈亲身体会了，他被智驾忽悠的如何。。。
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