現在智駕的水平大大的名不副實，只是輔助駕駛而已_風聞

【本文來自《特斯拉智駕是不是真的第一，其實不重要》評論區，標題為小編添加】

• 行空
• “好的智駕必須要在軟件基礎上通過海量數據學習進化而來”不敢苟同，至少是在理解交通規則基礎上的數據學習進化而來。説句不客氣的話，很多車主在開車時並沒有按照交規執行，所以很多基礎數據本身就是錯的。很多車主連如何在路口掉頭，哪些地方可以變道哪些地方不能變道都沒搞清楚。

你對智駕的理解不完整，尤其是在AI快速發展的現在。

首先，現在智駕的水平大大的名不副實，只是輔助駕駛而已。沒有哪個司機會放心到完全不管交給智駕，誰也不知道哪些場景智駕應付不來。這距離真正的智駕也就是自動駕駛差了不止一兩個數量級。問題主要就在於，目前輔助駕駛的智能程度太低。這個靠單純的軟件編程時是做不到了，必須要AI自主學習才有可能實現。相對而言，硬件上目前已經能夠滿足自動駕駛的基本要求，精度和反應速度都沒問題。

其次，AI學習訓練必須基於海量的真是駕駛數據。你以為“理解交通規則基礎上的數據”這就太簡單了。現在的AI引擎已經能滿足智駕的基本要求，關鍵是AI基於海量真實數據的自我訓練。想一下人類學習的模式就知道了，知識技能的掌握、規則的理解當然首先要從正面去學，從整體到細節，更重要的是從“負面”去學，人類學習模式都在大量的持續試錯之後才完成的。不管學校裏學理論還是社會上學現實，皆是如此。如果你回頭看看自己學東西的過程，會明白自己也不例外。真實駕駛數據庫規模越大，覆蓋各種交通模式的範圍就越大越完整。這裏面有數不清的細節問題需要解決，每一個都會涉及到大量而連續的邏輯判斷過程。這些，靠編程肯定沒戲，必須要由AI自我學習訓練。當它學習越過某個臨界點後，就會具備自主處理能力，換句話説，某個場景即便以前的訓練中沒有，它也能恰當處理。

再次，大背景而言未來最好的智駕必定會出現在中國，中國的AI發展勢頭、基於人多車多的極其複雜的道路交通場景、高速發展的科技研發和工業製造，再加上競爭激烈而富有活力的汽車行業和規模越來越大的汽車市場，這一切都為未來全球頂尖的自動駕駛系統和企業出現在中國提供了各方面的基礎和條件。

最後，上面説的是宏觀背景和社會條件，好的智駕小公司肯定玩不轉。這要從“軟”“硬”兩方面説。所謂“軟”，指的是智駕公司自己的實力，規模不夠投入必然有限，研究這樣一個系統必定要有大量的人財物投入才有可能做好。這方面的例子當然是華為，它幾乎具備了未來領先智駕系統的一切條件和潛質。另一個“硬”的方面就是，除非研發智駕系統的企業自己造車比如比亞迪，不然就必須要與大公司合作，因為只有大公司才有能力提供足夠的實駕數據。其實華為已開跟塞力斯合作的選擇並不好。塞力斯其實是個很爛的車企，看看它的問界如果拿掉華為智駕，就沒有其他亮點了。比較一下剛剛推出的嵐圖free+，剛剛推出就拿到了SUV銷量冠軍，嵐圖系列的老款公認是駕駛性能出色的新能源車，車機和智駕則是它明顯的短板。搭載了華為ADAS之後，能跟它競爭的車型就沒幾個了。因為東風是會個造車的車企，以前它跟多個國外大公司有合資合作，規模也足夠大。只要認真造車，在東風跟華為合作之後，必然會出爆款。這就是“軟”和“硬”的強強聯合。售價25W的四驅嵐圖free+，各方面性能都超過了以前同檔次的問界M5。我不會買問界這類的車，即使它有華為賦能，因為我要買的首先是車，而不是一個“會跑的四輪手機”。