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原来智能驾驶,只不过是个“老掉牙”的东西,我们是如何折腾它的

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#汽车时代观察#

你还记得20年前开车,上车后干的第一件事是什么吗?

插钥匙!

到了冬天,你还不能拧完钥匙就走,得等发动机热起来。有经验的司机甚至能听声音判断车况,发动机抖不抖,转速稳不稳,踩离合快一点还是慢一点。什么时候换挡,什么时候降挡,这些都是驾驶的一部分。

后来,一键启动出现了。再后来,无钥匙进入、自动驻车、语音控制开始普及。今天很多车甚至在人还没走近的时候,就已经提前完成了“准备工作”:座椅调整好位置,空调打开,导航同步目的地,车机系统自动上线。

看起来开车这件事,就只剩下“开”本身了。但你再仔细去想,这难道就只是让我们少做了几个动作这么简单吗?如果把时间拉长一点看,你其实会发现,过去一百多年里,真正变化最大的东西,不是发动机、不是轮胎、不是屏幕,也不是智能,而是人和车之间的关系。

车轮一直在转,每转一圈,人和车都会重新认识一次彼此......



汽车刚诞生的时候,它承担的任务很简单:让人走得更远。

今天的人很难意识到,汽车出现之前,人类活动范围其实非常有限。马车时代,一天能跑几十公里已经很不容易了。大多数人的一生,生活半径可能就围绕着家乡附近展开。工作在附近,朋友在附近,很多人甚至一辈子都不会离开出生地太远。

而汽车改变了这个尺度。

高速公路出现之后,人第一次开始习惯一种新的生活方式:住在城市边缘,去几十公里外上班;周末开车去另一个城市旅行;工作、生活和社交开始分散在更大的空间里。今天很多人觉得,通勤一小时很正常。但放在更早以前,这是件很难想象的事。



城市为什么越来越大?郊区为什么能发展起来?为什么会出现自驾游文化?这些变化背后,都有汽车的影子。因为当移动能力被放大以后,人能选择的人生范围,也一起扩大了。那个阶段的汽车,更像一种能力工具。它负责解决距离问题。

后来,汽车进入了下一次轮转。

很多人第一次从燃油车换到电动车的时候,都会有一种很奇怪的感觉:车还是车,但开起来完全不像同一种东西。以前学车的时候,很多人最怕的就是离合。起步熄火,坡道溜车,堵车的时候一脚油门一脚刹车,再加上不断换挡,一套流程下来——手心冒汗、心跳加速、腿脚酸疼。

很多老司机可能会觉得,这才叫驾驶。但用户真正关心的,从来不是驾驶动作本身。大家只在乎一件事:轻不轻松。

电动车把很多事情直接省掉了。没有换挡顿挫,没有发动机震动,没有原地热车。踩下踏板,动力直接出来。城市里走走停停的时候,这种变化尤其明显。过去汽车像机械设备。它需要人去熟悉它、适应它。很多开车技巧,本质上都是在学习怎么和机器磨合。电动车把这种关系简化了很多。因为电机和发动机工作逻辑完全不同。燃油发动机需要通过燃烧、传动、变速等一系列过程把动力送到车轮。电机则简单得多,通电就能输出扭矩。中间环节减少以后,驾驶体验也变得更直接。

可是,技术复杂度其实没有下降,很多地方反而更复杂了。电池管理、热管理、控制系统,背后全是新的工程问题。但这些复杂性开始被隐藏起来。用户看到的只有结果:更安静、更平顺、更省事。

很多技术革命都是这样——工程师在后台做加法,用户在前台做减法。手机如此,汽车也是如此。

接下来发生的变化更有意思,车开始替人干脑力活了。



以前开车,是一个高度依赖注意力的动作。看后视镜、判断车距、注意盲区、找路线、观察红绿灯、控制速度。一个成熟司机,脑子里一直在同时处理很多信息。长时间驾驶很累,累的不是手,而是注意力。所以很多人第一次体验辅助驾驶的时候,都会有一种很奇怪的感觉:有个东西开始帮你分担工作了。高速自动跟车、自动保持车道、堵车自动走停、自动泊车。过去需要一直自己盯着的事情,现在开始有人帮忙了。

但很多人会觉得,智驾像是这几年突然冒出来的新东西。可实际上,它已经折腾几十年了。上世纪八十年代,欧美和日本就已经开始研究自动驾驶。那个时候,大家的思路很直接:既然车看不懂世界,那就去改世界。

1986年,德国研究机构做出过一辆实验车,名字叫VaMoRs。这台车很特殊,它头顶装着摄像头,车里塞满电脑,可以自己识别道路、控制方向。但受限于当时计算能力,它跑得很慢,而且只能在非常理想的环境下工作。





到了1995年,德国工程师团队又搞了一次更大胆的实验。他们把一辆改装过的奔驰开上高速,从德国慕尼黑一路跑到丹麦哥本哈根,往返超过一千公里。大部分时间,车辆都在自己完成转向、超车和车道保持。



今天看起来很普通,但放在30年前,这已经非常科幻了。但问题很快暴露出来。当时整个系统,几乎塞满了后备箱。计算机性能还不如今天手机的一小部分,而且只能应对提前设计好的情况。一旦出现复杂路况,系统立刻就会发懵。

与此同时,日本人也在试另一条路。他们觉得,与其让车自己思考,不如给车提前准备答案。于是有人开始研究“智能道路”:在道路下面埋磁钉,在道路旁边安装电子设备,车辆通过接收这些信号行驶。听起来挺合理,车不够聪明,那就让路变聪明。结果很快发现,这方案根本推不动。因为代价太大了。总不能为了让车学会开车,先把整个城市翻修一遍。



于是大家慢慢明白:车必须像人一样,自己看懂这个世界。自动驾驶进入第二阶段:感知。

摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达开始越来越多地出现在汽车上。过去的车,眼睛可能只有一个后视镜;今天的车,身上可能有十几个摄像头、几十个传感器。因为机器和人不一样,人看见一个路口,大脑几乎一瞬间就能理解:前面是红绿灯,旁边是行人,远处是自行车。但对于机器来说,它看到的只是无数像素点和信号。



真正推动行业变化的,是2004年。那一年,美国国防高级研究计划局举办了一场比赛:谁能造出一辆完全无人驾驶的车,在沙漠里跑完240公里。结果很尴尬,15支参赛队,没有一辆跑完全程。最远的一台车,只跑了十几公里,就撞上障碍物退出。







但第二年再办比赛,情况突然变了。冠军车跑完全程,速度接近50公里每小时。又过两年,比赛直接从沙漠升级到城市。车辆要识别路口、避让车辆、遵守交通规则。

后来回头看,这场比赛影响非常大。因为今天自动驾驶行业很多核心人物,都来自那里。后来谷歌自动驾驶项目、Waymo团队里,很多人都参加过。



真正有意思的是,从那个阶段开始,行业思路又变了。

早期自动驾驶更像在写考试答案。工程师提前告诉系统:红灯怎么办,加塞怎么办,前车急刹怎么办。写得越细,系统理论上越聪明。但现实世界不是考试,没有标准答案。总有人突然横穿马路,总有人逆行,总有人干出奇怪动作。工程师发现,规则根本写不完。于是最近几年,随着AI大模型出现,行业又开始切换思路:不再教规则,而是让它自己学。以前工程师像老师,一条条写代码;现在更像教练,给系统喂海量驾驶数据。几百万公里不够,就几亿公里。人怎么开车,它就怎么学。所以今天很多车企拼的已经不是单个功能,而是数据规模。因为智驾越来越像一个学生:见得越多,它越知道怎么处理陌生情况。这也是为什么很多人会觉得,这两年智驾突然像开了加速器。因为以前升级的是功能,现在升级的是能力。

回头看这一百多年,车轮转得很快。从蒸汽,到内燃机;从电动化,到智能驾驶;从四个轮子带着人跑,到一套系统开始理解人的需求。每一次技术升级,都在改变坐进驾驶位之后的感受。很多年后再回头看,人们记住的可能不是某台经典发动机,也不是某块芯片参数,而是那些已经习惯到察觉不到的瞬间——你靠近车,它知道你来了;你说一句话,它知道你要去哪;你累的时候,它开始帮你盯着路......



车轮转了一百多年,看起来是汽车在不断进化,但真正变化的,始终是人。

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