汽车智驾，有三个致命缺陷！

汽车智驾存在多个方面的问题，其中较为突出的三个致命缺陷通常被认为是感知系统局限性、算法决策盲区以及人机交互设计缺陷，具体如下：感知系统局限性：当前智能驾驶系统多依赖激光雷达和摄像头组合实现环境感知，但它们都有局限性。激光雷达可能因物理遮挡失去测距能力，如被污垢或积雪覆盖时，会影响智能驾驶系统对物体的识别，可能将垃圾箱误判为车辆，或忽略高速接近的汽车。摄像头在恶劣天气下视觉效果也会大打折扣，如雨雾、强光等场景中，识别率会显著下降，导致无法准确识别道路状况和障碍物。算法决策盲区：智驾系统的“大脑”是AI，其核心人工神经网络存在先天缺陷。一方面，神经网络是“黑盒”模型，内部计算过程复杂且难以解释，人类无法知晓其决策依据，只能被动接受结果，这使得智驾系统的行为难以预测。另一方面，智驾系统面临“长尾问题”，现实中有许多罕见场景，如货车上突然掉下一箱子，若智驾系统在数据训练时未见过此类场景，就可能不知所措，无法做出正确决策。此外，系统还可能出现“幻觉”，如把广告牌当红灯、把交通锥桶当行人等，导致怪异操作。人机交互设计缺陷：在“人机共驾”场景下，智驾系统的责任边界模糊。当遇到紧急情况时，系统留给驾驶员的接管时间可能过短，远低于人类平均反应时间与接管所需操作时间，导致驾驶员难以在短时间内完成减速、转向等操作。例如小米SU7事故中，系统从发出警告到碰撞仅2 - 3秒，驾驶员需在极短时间内做出反应，远超生理极限，这使得人机交接出现致命空白，增加了事故风险。