特斯拉Waymo都在犯同一个错误？专家曝光：完美AI是最危险的幻想

景点排名 2025年09月29日 05:36 1 admin

当特斯拉的AI主管公开承认公司在自动驾驶技术上"落后Waymo几年"时，整个行业都震惊了。

但更让人深思的是，无论是特斯拉还是Waymo，这些顶尖科技公司都在追求一个根本不可能实现的目标——完美的AI。

你是否想过，我们对自动驾驶技术的期望本身就存在巨大误区？

为什么越先进的AI系统，反而越容易出现致命错误？

真实世界的无限复杂性

自动驾驶面对的现实世界，比任何实验室环境都要复杂无数倍。每天路上都可能出现AI从来没见过的情况：倒在路边的自行车、超载的三轮车、突然横穿马路的行人，甚至是被风吹歪的路障。

3月29日22时44分，一辆搭载NOA智能辅助驾驶系统的小米SU7标准版在安徽德上高速公路池祁段疾驰，时速达116公里。

因经施工临时改道路段，车辆虽检测到障碍物并发出预警，但仅在碰撞前2秒启动减速。这起事故带走了三名年轻女孩的生命，也再次暴露了AI在面对复杂路况时的局限性。

类似的情况在全球各地都在发生。AI系统在绝大多数标准情况下表现不错，但一遇到"边缘案例"就可能出问题。问题是，现实世界就是由无数个"边缘案例"组成的。

特斯拉选择纯视觉方案，成本低但在极端天气下容易出错。Waymo用激光雷达，精度高但成本贵，而且雨雪天气信号也会散射。两种方案各有优劣，但都无法应对所有可能的情况。

人机共存的智慧

既然AI无法完美，那人类司机的作用就变得至关重要。但这里有个悖论：系统越好用，人就越容易放松警惕。当你开着装有L2辅助驾驶的车在高速上巡航时，很容易就会分神看手机或者打瞌睡。

这就是为什么现在很多车企开始强制安装驾驶员监控系统（DMS）。这套系统会用摄像头盯着你的眼睛和脸部表情，一发现你分神或者疲劳，立马就会警告你重新集中注意力。

美国率先发布自动驾驶事故报告，Waymo特斯拉均被点名，但有意思的是，Waymo态度就比较积极：在自动驾驶发展的早期阶段，有这么一份全国性的标准统一事故报告，对社会公众来说大有裨益。

这种态度值得学习。承认AI不完美，并且建立相应的监管和安全机制，才是负责任的做法。

责任界定的法律困境

当AI犯错导致事故时，到底谁来负责？这个问题在法律界争论了很久。AI既不是人（不能承担刑事责任），也不是简单的工具（它能独立决策）。

NOA（Navigate on Autopilot），即领航辅助驾驶，也被称为自动辅助导航驾驶或导航辅助驾驶。根据我国《汽车驾驶自动化分级》标准，NOA被业内认为处于L2与L3级自动驾驶之间。而正是这一区间，使得争议不断扩大。

目前的共识是：L2级别的辅助驾驶，责任还是在人类驾驶员身上。但当系统升级到L3甚至更高级别时，责任界定就变得模糊了。

一些国家开始要求自动驾驶车辆安装"黑匣子"，记录事故发生时的详细数据，这样至少能搞清楚在关键时刻控制车辆的到底是人还是机器。

数据说话：不完美但更安全

虽然AI不完美，但数据显示它们的整体表现确实比人类司机要好。截至2024年，Waymo的叫车服务在旧金山、洛杉矶和凤凰城成功运营，完成了超过200万次行程，事故率明显低于普通驾驶员。

特斯拉FSD的累计行驶里程已经超过16亿英里，虽然偶有事故，但从统计学角度看，自动驾驶的安全性已经超过了人类平均水平。

关键在于理解什么叫"相对安全"。我们不需要一个永远不出错的AI，而需要一个在大多数情况下比人类做得更好的AI。就像飞机一样，虽然偶尔会出事故，但整体安全性远超其他交通工具，所以我们还是选择坐飞机。

未来发展的正确路径

自动驾驶作为大模型技术在物理世界的重要应用，发展潜力巨大，吸引着科技巨头纷纷入局。但发展方向不应该是追求绝对完美，而是在承认不完美的前提下，通过技术手段来管理和降低风险。

具体来说，车企应该明确定义自动驾驶的"运行设计域"（ODD），告诉用户系统适用于哪些场景。

同时建立多重冗余系统，确保主系统出错时还有备用方案。监管部门也应该建立相应的法规框架，明确不同等级自动驾驶的责任界定。

最重要的是，我们需要改变对AI的期望。不要把它当成万能的神，而要把它看成一个有特定能力和局限性的工具。

在它擅长的领域发挥作用，在它不擅长的地方人类来补位，这才是人机协作的正确打开方式。

总结

完美的AI是个美好但不现实的幻想。特斯拉和Waymo都在学着接受AI的不完美，并通过工程手段来管理风险。

对我们普通人来说，理性地看待自动驾驶技术，既不盲目崇拜也不因噎废食，才能真正享受到科技进步带来的便利和安全。

未来的路上，人与AI将继续携手前行，共同创造更安全、更高效的交通环境。

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