圖片來源：視覺中國

近日，輔助駕駛的安全問題又衝上了熱搜。

先是公安部在新聞發佈會上表示，目前我國市場上銷售的汽車搭載的“智駕”系統，都不具備“自動駕駛”功能。“這些‘智駕’系統都還暫時停留在輔助駕駛階段……駕駛人才是最終的責任主體。”其並提醒，若駕駛人在駕駛車輛時“脫手脫眼”，一旦出事，還可能面臨着民事賠償、行政處罰和刑事追責三重法律風險。

隨即，科技部官網公佈《駕駛自動化技術研發倫理指引》，明確先進駕駛輔助階段是指2級及以下的駕駛自動化，其責任主體通常是人類駕駛員。

幾乎同一時間，懂車帝一場高速事故場景模擬測試，讓輔助駕駛安全再度引爆輿論場。據測試結果顯示，參與測試的36款車型無一通過全部6項測試，其中，15款車通過率爲0，甚至連不少明星車型的通過率都只有1/6。

官方表態和行業動向猶如一記警鐘，讓大家開始重新審視輔助駕駛的真實發展狀況：儘管部分車企在智駕領域投入不少，但在實際面對複雜路況時，僅依靠車輛自身的感知能力，目前來看至少在高速場景下仍存在一些極端場景輔助駕駛的處理還不能達到人的預期。

破局的關鍵爲何？在理想汽車最新推送的OTA 7.5中，或許能找到答案。

近場感知存侷限，“堆料競賽”並非最優解

在當前L2級輔助駕駛系統的技術研發路徑中，近場感知能力提升備受重視，車企間的“堆料大戰”打得火熱：無論是激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等傳感器，個數都越來越多，部分車企甚至“武裝到牙齒”。

但懂車帝前述高速事故場景模擬測試卻揭示了一個殘酷的事實：並非僅依靠傳感器的感知就能處理實際路況的所有場景，確保輔助駕駛的安全。

由此可見，目前，近場感知依然存在侷限性：首先，物理探測範圍有限。以激光雷達爲例，其有效探測距離通常在200米左右，高速行駛下留給系統反應的時間十分有限；其次，在雨雪霧等惡劣天氣情況下，傳感器可能會受到影響，障礙物識別能力下降，出現緊急制動失效等風險；其三，場景理解存在盲區，施工區域的警示標誌、隔離設施以及特種作業車輛往往給感知識別和理解帶來挑戰。

要解決近場感知的侷限，單靠硬件堆砌是很難的，除了算力、算法持續提升和優化外，超視距信息補充的重要性正愈發凸顯，尤其是車道級動態信息數據。

輔助駕駛安全進階路，超視距信息加持成解題關鍵

何爲動態信息？即實時變化的、關於道路狀況、交通事件等方面的信息。

它涵蓋了諸如道路施工、交通事故、交通管制、道路臨時維修、異常佔道等各類動態情況。這些信息對於輔助駕駛系統至關重要，其能讓車輛提前知曉前方可能出現的複雜路況，從而提前做好應對準備，避免陷入危險或擁堵的境地。​

但要獲取動態信息並非易事。首先，動態信息的收集難度大，需要龐大的信息採集網絡和高效的數據處理能力。其次，​信息的實時更新存在挑戰，交通狀況瞬息萬變，從信息採集、傳輸到處理、發佈，存在諸多環節，任何環節出現延遲，都可能影響信息時效性。最後，不同數據源間的信息融合也存在問題。動態信息可能來自不同渠道，如交通管理部門、用戶分享數據等，如何進行有效融合，形成一個全面、準確的動態信息體系，頗具挑戰。

爲了破解這一行業痛點，高德地圖依託多年行業積澱，基於對智能交通領域的深度探索，構建起“時空信息建模+視覺感知監測+行業官方信息+用戶分享與驗證（UGC）”多渠道數據融合生產體系，推出覆蓋全國高速及城市快速路網絡的分鐘級車道級動態事件產品。

那麼，它將如何推動輔助駕駛安全進階？據悉，高德的動態車道級產品，目前主要包括施工、事故、異常佔道3個品類，具有覆蓋全、時效快、質量高等特點。

其中，施工事件是最常見的佔道場景，包括道路改擴建、路面大修、道路養護、緊急搶修、道路設備更換等不同原因與影響程度的施工行爲，一般具有計劃性。高德通過與全國高速交管單位進行深度合作，可全面獲取官方權威的計劃施工信息。其還通過專有的衆源視覺採集設備實時觀測道路環境變化，結合信息挖掘、用戶上報分享等實現快速新增及狀態監控。

事故事件包含多車事故（如追尾、剮蹭、碰撞等）、單車事故及故障車等現實場景，其生命週期更短（長的小時級，短的也就持續幾鍾級），這對於觀測能力有更高的要求。高德目前主要通過分鐘級信息異常挖掘，結合UGC用戶分享與驗證的方式來獲取；視覺設備識別、交警官方一手情報，也是重要補充。

異常佔道是具有高德特色的創新型數據產品。其基於北斗RTK定位技術，通過對導航用戶駕駛行爲全域感知實時挖掘而實現。此外，高德通過分鐘級低延遲大數據時空信息建模技術，可實現對突發佔道事件的快速發現、車道級精準定位，以及事件狀態的實時監控。

同樣以此次懂車帝評測爲例，其高速事故場景模擬中，“高速驚現事故車”“施工路遇卡車”“高速臨時施工”三個場景，正好與高德的車道級動態施工信息服務場景不謀而合，後者的超視距動態信息在提前提示車輛進行接管、降速，甚至繞行下，可大大降低事故概率。而其高速事故場景模擬中“消失的前車真高速版”場景，則是目前高德車道級動態信息中的“異常佔道”服務解決的場景之一。

由輔助駕駛邁向智能駕駛，需多方合力

目前，在輔助駕駛安全進階之路上，部分車企也看到了近場感知的侷限，開始將超視距信息列爲必選項，力爭從“看得清”到“看得遠”的迭代升級。

以理想汽車爲例，其日前開始推送的OTA 7.5版本，其中一項功能是輔助駕駛針對高速施工場景的安全升級。這項能力背後，便是結合高德的超視距車道級動態施工信息以及理想近場的感知能力對施工場景進行了針對性優化。

理想汽車主動安全產品負責人楊傑今年在接受媒體採訪時曾表示，理想針對高速施工場景做過測試，總結了車輛順利通過的理想狀態：在距離施工路段大概300米時，系統提前7、8秒發出預警，減速80公里每小時；隨着距離的拉近，攝像頭和激光雷達探測到更加清晰的道路環境，進一步減速，並推理出合適的行駛軌跡；最終，車輛以每小時40-50公里的速度駛過施工路段。

但這需要具備兩個前提條件：一是施工改道的“先驗信息”。理想目前與高德合作，對於車流量大的路段，可以將道路拓撲結構調整的信息最早4小時、最慢當天上傳到系統。第二，系統能夠探測到施工道路環境，並做出正確的判斷。其中，激光雷達在夜晚對錐桶、水馬等異形目標物的識別尤爲重要。這兩大條件，也凸顯了車企近場感知和高德超視距信息的協同意義。

值得一提的是，理想汽車與高德的合作由來已久。理想早在2023年2月的OTA 4.3版本，就聯合高德推出基於動態信息進行預警的功能；隨後，在2024年8月的OTA 6.2版本，理想基於高德動態信息推出改借道場景的強預警及控速功能。

不過，由於懂車帝前述模擬場景是人爲設定施工場景，沒有高德動態信息服務參與測試，測試結果只說明了車輛完全基於本身感知的處理能力，由此也再次證明高速場景下超視距動態信息對輔助駕駛安全進階的價值。

理想汽車與高德的此次牽手，爲輔助駕駛的安全進階發展提供了一個強有力的參考案例。未來，隨着行業的不斷深入發展，相信會有更多的車企認識到動態信息的重要性，並積極與相關企業合作，引入超視距動態信息，推動輔助駕駛技術向更高水平發展。

顯然，從輔助駕駛到智能駕駛，並非兩個字的改變那麼簡單，還有很長的路要走。這需要行業各方合力，在技術上持續“補課”，任重道遠。