对于很多已经用上智能驾驶辅助系统的车主来说，可能都遇到过一个不大不小却格外影响心情的时刻。
想象一下，在高速公路上，你开启了车辆的领航辅助功能，双手轻轻搭在方向盘上，车辆自动保持车道、自动跟车、甚至能自动变道超车，一路顺畅，科技带来的松弛感油然而生。
然而，就在前方出现收费站的龙门架时，仪表盘上会突然弹出一个提示，伴随着一声清脆的警报：“前方路况复杂，请驾驶员立即接管车辆！”这一下，瞬间就把人从未来的科技体验拉回到了现实，刚才的轻松惬意荡然无存，取而代之的是一种被打断的割裂感。
你得立刻集中精神，在多条匝道和车流中寻找自己要去的那条ETC通道，手动完成减速、对准、通过这一系列操作。
这种体验，让所谓的“全程智能驾驶”在关键节点上掉了链子，成了一个需要人工弥补的“断点”。
这个看似不起眼的问题，实际上是横在智能驾驶通往真正实用化道路上的一道坎。
而最近，比亚迪似乎正准备用它的“天神之眼”高阶智能驾驶辅助系统，来把这个恼人的“断点”彻底连上。
根据一些已经公开的实测信息，比亚迪即将通过系统升级，让车辆具备自动通行高速ETC收费站的能力。
这听起来可能只是个小小的功能增加，但对于整个智驾体验的完整性来说，却是一次意义重大的突破。
它意味着，智能驾驶正在从“路段化”的辅助，向着“全旅程”的无缝衔接迈进。
从流出的实测画面来看，比亚迪这套系统的表现确实让人印象深刻。
当车辆行驶至收费站前那片开阔但复杂的广场区域时，系统并没有像很多现有智驾那样“不知所措”。
首先，它能够准确地识别出远处的各种指示牌，分清楚哪些是ETC专用道，哪些是人工或混合收费车道。
更智能的是，它并不会死板地选择第一条看到的ETC车道，而是会像一个经验丰富的人类司机一样，动态地观察前方几条车道的排队情况，实时计算后，选择一条车辆最少、预计通行时间最短的路线。
这种动态决策能力，已经超越了简单的循迹行驶，展现出了一定的“思考”能力。
在行进过程中，如果遇到突发情况，比如某条车道因为施工或事故被临时的锥桶路障封锁了，系统也能及时识别并从容地规划出新的路线进行绕行，整个过程非常流畅，没有出现犹豫不决或者需要驾驶员干预的情况。
最能体现其细节把控能力的，是在通过ETC栏杆的那一刻。
系统能够精准地计算车辆与栏杆的距离，控制车速平稳地减速，并在栏杆抬起的一瞬间恰到好处地加速通过，整个过程的平顺度甚至超过了不少新手司机。
而这一切操作，都是在车道线模糊不清甚至完全缺失的收费站广场上完成的，这背后依靠的，正是强大的感知硬件和算法。
要实现这种高难度的操作，靠传统的摄像头视觉方案是远远不够的。
比亚迪为其“天神之眼”B系统配备了包括激光雷达在内的多传感器融合感知方案。
激光雷达就像是给汽车装上了一双能够洞察三维空间的“火眼金睛”，它通过发射和接收激光束，可以实时构建出周围环境厘米级精度的立体模型。
无论是收费亭的轮廓、防撞护栏的位置，还是前方车辆的精确距离和动态，甚至是那个小小的抬落杆，在激光雷达的“眼中”都是清晰的3D数据点云。
这使得车辆的感知不再严重依赖于地面上的车道线，而是转为对整个物理空间的理解。
再加上算力高达每秒254万亿次的英伟达Orin-X芯片作为“超级大脑”，对这些海量数据进行实时分析和处理，才能在暴雨天等恶劣天气下，依然保持稳定可靠的感知和决策，做出堪比老司机的判断。
当然，技术再先进，如果不能让广大普通消费者用得上，那也只是实验室里的“屠龙之技”。
比亚迪最让市场感到“压力”的地方，恰恰在于它强大的成本控制和技术普及能力。
在目前的汽车市场上，一套能够同时支持高速公路和部分城市道路领航辅助驾驶，并且配备了激光雷达的智驾系统，通常都搭载在售价30万元以上，甚至是40万元级别的中高端车型上。
很多时候，这套系统还需要额外花费数万元进行选装。
而比亚迪却打破了这个价格壁垒，直接将这套“天神之眼”B系统下放到了售价20万元级别的海豹DM-i荣耀版和宋L等主力车型上。
这意味着，普通家庭用车的预算，就已经可以享受到行业内第一梯队的智能驾驶体验，这无疑是“技术平权”理念最直接的体现。
这种做法不仅极大地提升了自身产品的竞争力，也推动着整个行业加速智能驾驶技术的普及。
这种趋势在比亚迪的产品线上非常明显，例如，其百万级高端车型仰望U8上展示的“易四方”原地掉头、蟹行等功能，如今也开始通过OTA软件升级的方式，下放到三十多万的腾势Z9GT上，让更多消费者能够体验到前沿科技的魅力。
然而，我们必须清醒地认识到，任何技术在走向成熟的道路上都不可能一帆风顺，智能驾驶尤其如此。
就在人们为比亚迪攻克ETC通行难题而喝彩时，也有专业的汽车博主在进行深度测试时，遇到了令人心惊胆战的一幕。
在一次模拟城市路况的无保护左转测试中，测试车辆竟然对路边一个体积极其庞大的高架桥桥墩视而不见，毫无减速意图地径直向前行驶，似乎在它的“世界观”里，这个巨大的障碍物并不存在。
幸好测试人员反应迅速，在碰撞前一刻紧急踩下刹车并接管了方向盘，才避免了一次严重的事故。
这次事件暴露出了当前智能驾驶技术一个普遍存在的软肋：对“异形障碍物”或“极端场景”（Corner Case）的识别和处理能力依然存在短板。
在人工智能模型的训练过程中，工程师会喂给它海量的道路数据，其中包含了各种形态的汽车、行人、自行车等常见交通参与者。
但对于像桥墩、路边奇特的雕塑、侧翻的货车、散落一地的货物等不常见的物体，训练数据库中的样本量就相对稀少。
这就可能导致系统在现实中遇到这些“知识盲区”时，出现感知失灵、识别错误，甚至完全“漠视”的情况。
这不仅仅是比亚迪一家面临的问题，而是整个自动驾驶行业都需要共同攻克的难题。
当车企们在宣传自己的智驾系统能覆盖多少城市、识别多少种物体时，更应该关注的是，如何应对这百分之一甚至千分之一的极端情况。
因为在关乎生命安全的驾驶场景中，一次失误就可能造成无法挽回的后果。
比亚迪这次着力解决高速收费站这一实际痛点，体现了其务实的产品思路，值得肯定。
但类似桥墩识别这样的致命漏洞，也必须引起最高级别的重视，并尽快通过算法优化和模型训练来弥补。
毕竟，智能驾驶的最终目标，是让出行更安全、更便捷，而不是让车主用自己的安全，去为尚不完善的系统进行“公测”。
全部评论 （0）