懂车帝这次做的《封闭高速辅助驾驶比拼》很有些意思，如果没看过的，我建议看一看。

我看之前，觉得高速场景对现在辅助驾驶能力来说，可能相对容易一些。但看完了，我的感觉四个字儿可以形容：“疯狂、未知”。

1：疯狂的地方在于：某些品牌的车在高速辅助驾驶时，跟车距离是完全无视法规规定的违法驾驶行为。按照《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》第五节第八十条规定：“机动车在高速公路上行驶，车速超过每小时100公里时，应当与同车道前车保持100米以上的距离，车速低于每小时100公里时，与同车道前车距离可以适当缩短，但最小距离不得少于50米。”。当我看到某些我不敢提名字的车企在高速路上以 120 时速、 50 米出头的距离跟住前车时，我非常惊讶。我查了查这台车 100-0 标称制动距离为 34.5 米。倒推了一下 120 公里时速，它的理论最佳制动距离为 49.7 米左右。要注意这是理论值，是瞬间发出最大 1.14g 减速度下的制动距离。所以这种跟车距离用疯狂形容没什么问题。第二个地方在于，它不顾道路交通参与者安全的疯狂行为。包括夜晚场景通过维修区与货车场景，这个场景有台车表现非常惊艳，以 70 多公里时速，穿过一个 2.4 米的空档。还有些车是直接钻进维修区域，只要我不撞大车就行。再有就是光想着强行并线“丝滑”绕行，完全不顾他人安全，强行侵入其它车道的做法。

2：未知：这个未知在于，辅助驾驶能力与车辆价格，车上装备的雷达、传感器多少、形式，车上用的是端到端还是 VLA 等等都没什么关系。除了特斯拉两台车表现比较稳定以外，其它的车就是处于一个随机状态。它们从发现到决策再到操作，全部未知。有点撞大运的感觉，你今天遇到的情况如果车辆正好做了标定，而且做标定的这个人本身在驾驶时正确处理过这个场景，那可能结果就不错。但是换一种情况，或者换了个人标定，结果就有可能直接反转。

疯狂和未知，其实对我来说都还好，因为我从头到尾都不信这些辅助驾驶，对他们的能力一直保持高度警惕态度。真正让我觉得可怕的是，这行疯狂的行为和未知的决策，背后到底是为什么？从片子内鲁教授的话，结合我自己浅薄认知来看，这就是端到端、VLA 这种学习模型上车后最大的问题。这种模型有着很高的自学习能力和泛化迁移能力，这是厂家经常吹嘘的点。并且厂家也会连带吹嘘自己有着海量驾驶数据支撑这一系统不断学习进化。但是，模型自己很难分辨这些数据里那些是懂驾驶会开车，深刻理解防御性驾驶的人做出的操作，哪些是所谓“老司机”做出的骚操作。我们知道真会开车开的好的人毕竟少数，多数人的驾驶不说不堪入目吧，也是乏善可陈。所以随着这种近乎无效，甚至有害的数据越来越多，系统不加分辨持续累积学习的情况下，做出什么疯狂的举动我都不意外。这就是给 AI 下毒的一种情形。随着中毒越来越深，但用户使用辅助驾驶越来越多，这个模型获得优质数据的机会越来越少，会变得越来越不守规矩，越来越疯狂。所谓模型从中毒到最终饿死就会发生。这也是鲁教授在视频中提出的现在这些模型：“过程不可解释，界限不清晰，结果不可完全预测 ” 的原因。

结果很明显，专注搞学习模型，但是在基础规则模型上又给的不足(所谓规则模型就是按照法律法规，安全角度出发的硬性规定，你看跟车距离就知道这东西就没发挥作用)。导致了你这台带有高阶智能辅助驾驶的车，会在你使用这些功能时表现出极大的不确定性。所谓开车像“老司机”，车企也永远不会告诉你它像哪种老司机，比如在国道车道内随地停车的媒体老师这种。

视频做的不错，但是我建议还是理性看待结果就好。因为项目失败的车，可能再做一次就通过了。上次通过的车，可能再来一次就失败了。都没谱的，驾驶安全最终还是掌握在自己手里。

别不正经说车汽场全开大v聊车