G15 沈海高速上海至常州段的 LED 屏上，“嚴禁使用輔助駕駛” 的紅色警示燈仍在滾動閃爍。這則未配套處罰措施的提示，卻像一記重錘砸在智能汽車行業(yè)的神經上 —— 當部分高速路段明確禁止 L2/L2 + 級系統(tǒng)啟用，當市場監(jiān)管總局與工信部的新規(guī)嚴令禁止 “L2.5”“脫手駕駛” 等模糊宣傳，曾經被車企當作核心賣點的輔助駕駛功能，正在政策紅線與技術局限的雙重擠壓下褪去光環(huán)。當輔助駕駛這張牌不再奏效，車企的破局之道藏在何處？

輔助駕駛 “退潮”：被揭穿的技術泡沫

輔助駕駛的 “啞火” 并非偶然，而是技術局限性與商業(yè)夸大碰撞后的必然結果。去年一起追尾致死事故至今仍令人警醒：前車爆胎后未及時撤離，后車的輔助駕駛系統(tǒng)因未能識別靜止車輛，最終造成 2 人死亡。車企在《智駕必讀告知書》中早已明確列出免責條款：系統(tǒng)無法識別靜止車輛、緩慢行駛的工程車、異形掛車等場景 —— 這些 “不能” 恰恰暴露了當前技術的真實邊界。

高速禁令的三大理由更直指核心矛盾。在施工改道路段，不規(guī)則擺放的錐桶、臨時設置的限速標志，常常超出毫米波雷達與攝像頭的融合感知范圍；節(jié)假日車流量激增時，ACC/AEB 系統(tǒng)的誤判急剎可能引發(fā)連環(huán)追尾；而現行法規(guī)要求駕駛員全程負責的條款，讓 “輔助” 與 “自主” 的責任邊界始終模糊。某起工程車碰撞事故中，系統(tǒng)未識別超車道上的作業(yè)車輛，駕駛員發(fā)現時已來不及避讓，最終車企以 “屬于系統(tǒng)識別局限” 為由免責，這樣的案例正在消耗消費者的信任。

新規(guī)的出臺則徹底撕開了營銷話術的偽裝。市場監(jiān)管總局明確禁止將輔助駕駛宣傳為 “無人駕駛”，要求車企在 APP、用戶手冊中顯著標注功能限制 —— 那些曾被用來吸引眼球的 “高速飆車”“脫手炫技” 宣傳視頻，如今已成為違規(guī)典型。數據顯示，國內 L2 級輔助駕駛滲透率已超 50%，但 60 分的技術水平被包裝成 90 分的安全保障，這種透支信任的模式注定難以為繼。

多模態(tài)交互：重構車輛與物理世界的對話方式

當 “輔助駕駛” 的宣傳噱頭失效，真正的技術競爭轉向車輛對物理世界的理解深度。多模態(tài)模型的突破，正在讓汽車從 “單一傳感器執(zhí)行者” 進化為 “環(huán)境理解者”，這恰恰是解決當前技術局限的關鍵路徑。

物理世界AI大模型通過 “多模態(tài)認知 - 場景推理 - 決策進化” 的三層架構，正在填補這一斷層。800 萬像素攝像頭捕捉路面情況的細微變化，4D 毫米波雷達穿透雨霧識別錐桶陣型，激光雷達精確繪制工程車的異形輪廓 —— 這些數據不再是孤立的信號，而是轉化為 “施工路段需減速 30%” 的決策依據。

更重要的是，系統(tǒng)開始理解 “人的狀態(tài)”。新規(guī)要求的駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)不再是簡單的 “脫手警告”，而是通過方向盤扭矩感知、眼球追蹤、心率監(jiān)測等多維度數據，構建駕駛員的實時狀態(tài)模型。當檢測到駕駛員閉眼超過 1.5 秒，系統(tǒng)會先通過座椅震動預警，若未響應則立即開啟雙閃并緩慢減速至停車 —— 這種 “漸進式干預” 既符合法規(guī)要求，又避免了突兀制動的安全風險。

物理世界的 “場景預判” 能力則彌補了算法的經驗短板。通過將 G15 高速施工路段、車輛事故場景等高危案例轉化為訓練數據，物理世界AI大模型能模擬數千種危險情境的演化路徑。在 “前車突然爆胎” 的虛擬測試中，系統(tǒng)可毫秒級內完成 “警示后車 + 開啟雙閃 + 平穩(wěn)減速” 的組合操作，比人類平均反應速度快 2 倍以上。這種 “用數據喂大” 的預判能力，正是解決 “特殊場景應對不足” 的核心方案。

數據質量與 AI 大模型：重塑安全與效率的平衡

新規(guī)強調 “將警示路段場景數據反哺算法訓練”，這一點直指行業(yè)痛點：智能駕駛的進化速度，從來不是由傳感器數量決定，而是由數據質量與模型能力決定。物理世界 AI 大模型的價值，正在于讓每一次駕駛都成為系統(tǒng)的 “學習樣本”。

高質量的場景數據正在攻克 “識別死角”。針對輔助駕駛最頭疼的 “靜止車輛誤判”問題，當某車企建立了包含 10 萬 + 案例的專項數據庫，覆蓋晴天、暴雨、逆光等 23 種環(huán)境條件。通過對比分析事故案例中 “爆胎車輛的姿態(tài)特征”“工程車的反光條分布”，模型逐漸掌握了 “非常規(guī)靜止物體” 的識別規(guī)律。

多車博弈場景的智能決策則體現了模型的進化。在車流量激增的高速路段，傳統(tǒng)ACC 系統(tǒng)常因 “跟車過近”“急剎避險” 引發(fā)連鎖反應。而物理世界AI大模型通過學習百萬次真實車流交互數據，能預測周圍多輛車的行駛軌跡，計算出 “保持秒級車距 + 預留足夠加速空間” 的最優(yōu)策略。

這種效率提升正反向賦能城市交通。當搭載智能模型的車輛形成 “協同感知網絡”，交通管理部門可實時掌握路網瓶頸。

從 “賣功能” 到 “賣生態(tài)”：車企的價值重構

輔助駕駛的 “啞火” 本質上是行業(yè)的 “祛魅” 過程 —— 當技術回歸理性，車企的競爭維度從 “誰的功能更炫” 轉向 “誰的生態(tài)更安全”。新規(guī)推動的 “技術實用化 - 需求增長 - 市場擴大” 良性循環(huán)，恰恰指明了這個方向。

透明化的安全承諾正在取代夸大宣傳。按照新規(guī)要求，車企在 APP 中設置 “智能駕駛安全中心”，實時展示 “系統(tǒng)在當前路段的能力評分”“近 30 天的功能優(yōu)化項”。這種 “坦誠溝通” 反而提升用戶信任度，增加輔助駕駛的日均使用時長增加。當消費者明白 “系統(tǒng)能做什么”“不能做什么”，理性的使用習慣自然形成。

OTA 升級的規(guī)范化則保障了技術進化的安全性。新規(guī)要求軟件更新必須備案審查，這倒逼車企建立 “測試 - 驗證 - 推送” 的全流程管控。

最終，真正的競爭力在于構建 “人 - 車 - 環(huán)境” 的和諧關系。當車輛能理解施工路段的復雜路況，能感知駕駛員的狀態(tài)變化，能融入城市交通的整體效率提升，它就不再是單純的交通工具，而是智能出行生態(tài)的核心節(jié)點。這或許正是輔助駕駛 “啞火” 的積極意義。

當物理世界AI大模型把每一條道路、每一輛車、每一個行人變成可計算節(jié)點，賣車邏輯就升級為賣“城市效率基礎設施”。到那時，車不只是車，而是城市 AI 的終端；車企不只是車企，而是交通效率的運營商。智能汽車的未來，不在 “脫手駕駛” 的噱頭里，而在每一次安全抵達的承諾中。

       原文標題 : 當輔助駕駛 “啞火”，車企將如何重構城市交通的智能基因