今天小编分享的科学经验：智能驾驶 无人驾驶！追求进步和规避风险同样重要，欢迎阅读。
近日，围绕 " 智能驾驶 " 与 " 安全驾驶 " 的讨论愈发热烈，引发了社会各界的广泛关注。
随着智能驾驶技术的快速发展，一系列相关问题也随之浮现：智能驾驶技术究竟发展到了什么阶段？它如何与人类驾驶者协同配合？继续发展智能驾驶是否必要？
智能驾驶 ≠ 无人驾驶：
明确分级标准
在国际上，智能驾驶分级最具影响力的标准来自国际汽车工程师协会（SAE-International）制定的 SAE J3016 分级标准，该标准将汽车驾驶自动化分为六级：从 0 级无驾驶自动化，逐步过渡到 5 级完全驾驶自动化。
而在我国，自 2022 年 3 月 1 日起实施的国家标准 GB/T 40429-2021《汽车驾驶自动化分级》中，也将驾驶自动化分为五级，尽管名称略有差异，但核心意义一致：0-2 级均为驾驶辅助阶段，即 " 人机共驾 " 模式，驾驶员仍为驾驶主体，系统仅起到辅助作用。
值得注意的是，当前车企所能实现的 " 智驾 " 还达不到无人驾驶安全级别，距离 L5 级的 " 完全自动 " 尚有较大差距。市场上出现的诸如 "L2+""L2.5""L2.9" 等宣传标语，有 " 过度包装 " 之嫌，目前 L2 级仅能实现组合式驾驶辅助，仍需驾驶员全程保持专注；即便达到 L3 级也只是 " 有条件自动驾驶 "（在限制条件下执行部分功能决策的自动驾驶模式），依然要求驾驶员随时准备接管驾驶任务，以确保在紧急情况下能够安全控制车辆。
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智能驾驶的局限与挑战
随着汽车智能化浪潮的席卷，2024 年 L2 级乘用车市场渗透率达 57.3%，2025 年多家车企也宣布将 L2 级智能辅助驾驶系统作为标配，并积极布局 L3 级自动驾驶。然而，仅仅依靠单车智能并不能完全消除安全隐患。
在面对盲點、超视距、突发事件等情况时，单车智能仍存在感知不足的风险，特别是在极端天气和复杂路况下，决策的稳定性和可靠性亟须提升，无法真正实现全自动驾驶。
1
算法黑箱困境
智驾系统依赖深度学习模型，但其决策逻辑如同 " 黑箱 "。例如，面对突如其来的外界干扰，系统可能因训练数据不足而延迟反应，模型的泛化能力和可信能力有待加强。
2
车路协同支撑不足
单车智能难解 " 超视距 " 问题。例如，无信号灯的复杂路口、紧急交通管制、非标道路标识（如临时施工改道）等，仅靠单车传感器无法提前获取信息，对复杂场景的理解能力也较为欠缺，亟须车联网（V2X）等先进技术实现 " 车 - 路 - 云 " 一体化的协同体系。
3
极端场景的 " 考试盲點 "
车企测试多聚焦城市道路、高速公路等结构化道路，但对 " 鬼探头 "、动物闯入、不按交规行驶等突发情况缺乏有效训练。这如同学生只会做模拟题，遇到新题型便束手无策。虽然智能驾驶的底层架构和大部分关键技术已被攻克，但依然存在 " 长尾问题 " 不容忽视，包括各种非标的场景、极端的路况和难以预测的人类行为。
更为关键的是，消费者往往过于关注汽车本身的性能，甚至将智能驾驶系统视为购车的决定性因素，这种认知局限可能导致潜在的安全隐患。单车智能无法与其他车辆、交通基础设施充分融合协作，存在一定的安全能力瓶颈。只有当智能化与网联化深度融合，实现 " 车 - 路 - 云 " 信息融合与一体化协同发展，才能真正迈向 " 自动驾驶 " 的新时代。
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构建安全防线：
全社会的共同责任
当技术迭代速度超越社会认知与制度完善的进程，我们既不能因噎废食否定创新价值，也不能放任风险累积。科技创新从来不是线性发展的坦途，而是充满试错与调整的螺旋上升过程。唯有坚持短期风险防控与长期战略布局并重，加强基础研究投入，强化科技伦理建设，完善制度供给，才能让科技创新真正成为普惠人类的福祉。正如历史上电力革命经历多次事故后最终重塑社会，智能驾驶的未来同样需要在破局中寻找平衡，在阵痛中孕育新生。以安全为翼，让创新飞得更远！
从实施路径上看，这需要全社会的共同努力。企业应规范技术宣传，强化 " 技术局限性 " 的科普，让消费者清晰了解智能驾驶的边界，避免认知偏差。同时，需加大对极端场景和长尾问题的测试投入，提升系统的鲁棒性（编者注：在异常和危险情况下系统生存的能力）和泛化性。监管部门则需加快完善相关法律法规体系，做好引导和监管工作，同时加强对平台上 " 不当使用智驾，危险驾驶 " 行为的筛查与纠偏，防止错误示范的传播。消费者需理性看待智能驾驶技术，真正理解技术的局限，避免将其等同于无人驾驶。
智能驾驶的未来充满潜力，而无人驾驶的落地则需技术、法规、基建、社会四维协同。唯有如此，我们才能推动智能驾驶行业健康快速发展，确保技术创新始终以人为本，为公众带来更加安全、便捷的出行体验。
策划制作
作者丨周毅 河南大学人工智能学院副院长、河南省首席科普专家、河南省车联网协同技术国际联合实验室主任；丁崝；林林
审核丨高建平 河南科技大学车辆与交通工程学院教授、河南省智能电动车辆技术重点实验室主任
责编丨钟艳平
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