智能輔助駕駛技術從出現就一直備受關注，伴隨智能化概念的發展，它也被認為是未來汽車發展的重點趨勢之一，但是任何新事物的發展道路都不是一帆風順的，智能輔助駕駛技術的發展也體現了前進性和曲折性的統一。

最近，汽車的智能輔助駕駛系統頻頻出問題，根據車質網2021年一季度汽車投訴分析報告顯示，僅“車載互聯故障”單一故障問題投訴量就達到778件，在故障投訴排名中位于第六，這也是智能輔助駕駛系統出現的最典型的故障。此外，制動踏板失靈、突然加速等都是智能輔助駕駛系統常出現的問題。究竟現在各家車企爭相吹捧的智能輔助駕駛技術應用如何，以及為何會出現各種質量問題，記者進行了多方調查，旨在為這一問題給出相對客觀的分析。

智能駕駛頻出問題　相關投訴引起重點關注

3月23日，一名中國臺灣的特斯拉Model 3車主在當地試用智能輔助駕駛功能時發生事故，車輛在闖過紅燈后撞上多臺橫，此前一周，在美國密歇根州一輛特斯拉Model 3撞上了一輛靜止的警車，引來了美國國家公路交通安全管理局的調查。

自動駕駛技術的安全問題很早就引起了美國安全部門的關注，今年3月18日，美國國家公路交通安全管理局正式宣布，將開展關于27起特斯拉自動駕駛系統的安全事故的調查，其中至少有3起是幾周內集中發生的。

對于消費者來說，智能駕駛技術是為了更好輔助駕駛，但當其屢屢出現故障，給用戶帶來的安全隱患就遠遠大于正面體驗了。北京蔚來車主張一加對輔助駕駛功能比較感興趣，他告訴記者：“現在新能源汽車的自動駕駛功能做得還不是很完善。許多車友也反映，輔助駕駛功能像是機器人開車，機械且遲鈍，在遇到變線或者轉彎等路況的時候，反應會特別突然，提醒敏感，接觸提醒的閾值又過大，用戶駕駛體驗不太好。”此外還有車載聯網等問題，他說：“地圖導航有時候會崩潰。此外，有些電動汽車由于溫度太低，車載屏幕會直接凍到黑屏，或者斷網，這可能跟信號基站連接有關。”

中國汽車召回網上同樣不乏對智能輔助駕駛技術的投訴：去年11月2日，桂先生反映一輛自購車以來無法使用自動啟停功能等;今年2月4日，盧先生反映車輛有時會出現自動巡航系統失靈、水溫不顯示等問題，被告知可能是傳感器問題;4月16日，盧先生的車輛啟動后出現自適應巡航故障燈點量，預碰撞故障燈點亮等問題。可以看出，自動駕駛的故障問題既有軟件問題也有硬件問題，但無論哪一類出現故障，都會對用戶的使用造成負面影響，嚴重的還會危及用戶生命，因此對自動駕駛技術安全性問題的關注必須提到更高的程度。

從全產業鏈審視故障問題

對于智能輔助駕駛出現的種種問題，需要從全產業鏈角度來系統性地認識。汽車的研發設計、生產到銷售管理，是一個系統性的工程，一旦某一環節出現故障問題，可能會牽一發而動全身，必須引起足夠重視。

雖然輔助駕駛系統屢次出現故障問題，但就記者采訪情況來看，消費者和專家方面普遍認為主要問題尚未到制造這一環節上，主要還是設計研發和宣傳理念的問題。

清華大學蘇州汽車研究院院長助理戴一凡指出：“智能輔助駕駛系統顧名思義，從它的產品定義或者說法律監管上來看，它的定位就是輔助作用，這也意味著從產品設計之初，車企就沒有考慮過它能應對所有的工況，因此導致智能輔助駕駛系統在很多場景下會受到一些技術上的限制，比如傳感器與感知融合的局限、復雜環境下決策能力與車輛控制的局限等，導致出現各種相關問題。”無人駕駛技術由于交通場景的長尾效應問題，短期內還很難有大的突破。

工信部賽迪研究院汽車產業研究中心邵元駿博士也認同這一觀點，他表示：“主打自動駕駛技術的特斯拉頻繁出事故，其實可以向上追溯到其研發思路的問題。特斯拉的研發思路是，初代產品投入市場，然后基于用戶數據，再對整個程序進行迭代升級以此實現產品的成熟化。所以從整個系統來看，它的自動駕駛技術并不是一個設計完整的系統，如果數據收集不夠充分，或者升級不完全，就可能會出現各種故障。”

“汽車傳感器和自動駕駛系統在執行動態駕駛任務時，可能會由于傳感器故障、誤識別或策略不合理等問題，導致系統失效而產生系列安全問題，當然這也屬于功能安全和預期功能安全問題。”同濟大學汽車學院研究員畢欣提出了自己的觀點，汽車硬件和軟件解耦后，傳感器、車載計算單元、電子架構等方面發生巨大變化，關鍵核心部件同時面臨如何實現車規級開發，以及生產一致性等能力問題。

對于輔助駕駛系統出現的故障問題，張一加認為應當辯證看待。“我了解的問題主要有兩種，第一種，受限于環境問題導致輔助駕駛功能退出，以L2級輔助駕駛為例，其功能主要是輔助，決定權還是人掌握，一旦退出輔助駕駛模式，就恢復到由人主導的駕駛模式。第二種就是機械故障問題或者軟件故障問題，這種情況其他車友遇過，基本重啟或者呼叫維修就可解決，其主要原因是由于軟件不穩定或其他因素造成的。”他表示，“畢竟自動駕駛或輔助駕駛都是機器來開車，肯定會出現突發故障。”

技術進步需要時間

面對復雜環境的感知融合，復雜場景的決策以及線控底盤的性能控制等是現階段智能輔助駕駛系統常面臨的難題，只有逐個解決這些問題，才能重新提升消費者對智能輔助駕駛系統的信任。戴一凡指出，目前關鍵還是在研發環節下功夫，包括對產品功能安全、預期功能安全、信息安全問題的考慮，以當前的技術水平，還只能在限定區域限定場景去用高等級自動駕駛。同時他認為，輔助駕駛工作的邊界條件需要預先界定清楚，要讓消費者明白并習慣，什么情況下可以使用哪一等級的智能輔助駕駛，什么情況下它會失效。

畢欣認為，車企在產品特征傳播過程中，應避免誤導消費者。“目前量產的智能駕駛車輛仍屬于輔助駕駛系統，駕駛員作為責任主體，需要實時監控車輛，必須明確告知消費者這一點。”他指出，“另外，在開發過程中企業應遵循智能網聯汽車產品的開發流程，完善設計開發、仿真分析、試驗驗證、關鍵零部件和供應商的可追溯體系等能力，并由國家及行業專業評測機構，提供仿真和受控場地相應的測試評價報告，有關部門要加強針對每個環節的管理和審核。”

邵元駿表示：“未來智能輔助駕駛不僅僅是單車智能，隨著車路協同趨勢的發展，消費者的操作需要依賴可靠性更高的決策系統，這就需要車企以及有關部門的共同努力。解決故障問題，提高用戶信任，從目前的方向上來看，本質還是提高系統的感知度，降低智能輔助駕駛系統的失誤率，這也將是未來的趨勢。”

“我認為輔助駕駛功能的使用也分階段，最開始的輔助駕駛主要是自適應巡航外加車道保持功能，從L2級輔助到后期的L2.5或者說L2+級輔助，已經實現了很大的跨越，在使用體驗和科技感上提升很多。”張一加對智能輔助駕駛系統的發展充滿信心，“每家車企對于算法和邏輯的思維是不同的，導致每家車企的汽車在使用輔助駕駛功能感受也不同，但我認為現在智能輔助駕駛系統總體來說做得還是很不錯的。”

但是對于切實存在的故障問題，張一加認為還應當以解決問題為主，不能單純只顧提升性能。“頻繁出現的問題應該著力解決，比如發布演示視頻，或提供示范性解決方案，鼓勵少部分極客用戶去嘗試，給予意見以及反饋，從而得到一個更加穩定的解決方案。”

“未來的汽車應用生態，可能將基于各種智能化終端建設，智能輔助駕駛乃至全自動駕駛雖尚未成熟，但其一定是趨勢所在，這是一個慢慢普及的階段，需要我們給予足夠的時間。”邵元駿表示。

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