智能驾驶：技术曙光下的风险与挑战

本文围绕长城汽车服务器故障事件展开，探讨了智能驾驶系统目前存在的问题、发展阶段、推广中的成本与风险，同时也肯定了智能驾驶的发展前景，并提醒车企要摒弃急功近利的营销思维，注重系统训练以提升竞争力。

题图由豆包生成，提示词：智能驾驶

在当今这个科技飞速发展的时代，智能驾驶已经逐渐走入人们的生活。然而，智能驾驶系统并非十全十美，偶尔也会出现令人担忧的状况。万幸的是，在近期的一起事件中，没有人是在驾驶过程中遭遇服务器问题。因为一旦系统故障发生在驾驶期间，那其风险系数将会直线上升，后果不堪设想。

撰文丨陈白

时光回溯到十年前，恐怕没有人能够想象到，如今启动自己的汽车，仅仅有车钥匙还远远不够。有时候，车辆会因为云服务器故障，让车主被困在车外，毫无办法。

就在 3 月 21 日，多位长城汽车用户反馈，当天上午他们尝试通过长城 App 进行车辆操作时，意外收到了“503 Service Unavailable”的错误提示。故障发生后，许多车主在社交媒体上表达了不满和困惑。他们纷纷表示，由于无法使用 App 进行车门解锁，只能无奈地“罚站”在车门外，场面十分尴尬。

到了中午，长城汽车发布了服务器异常公告。公告中称，由于服务器出现异常，五品牌 App 及长城汽车 App，部分用户可能无法登录或正常使用。

在人工智能应用蓬勃发展的当下，无人驾驶都已经开始逐步落地运营。然而，汽车智能驾驶系统却时常表现不佳，这不禁让人发问：为什么汽车智能驾驶系统却还是宛如智障？

01 智能驾驶：现状与挑战

站在 AI 革命爆发的视角来看，智能驾驶系统未来势必会成为车企未来的核心竞争力。上汽此前提出的“灵魂论”也并非毫无道理。但如果从一位驾龄超过十年的老司机的角度来看，目前智能驾驶的程度顶多只能算是驾驶员的助手，要成为汽车的灵魂还为时尚早。

因为软件服务问题而影响汽车驾驶，长城汽车这次并非首例。之前极越汽车暴雷，首先受到冲击的就是极越车主。在系统故障之后，原本智能的汽车瞬间就变成了一块“砖头”，毫无用处。

不过，系统风险大多还是个别案例，真正的关键问题其实在于技术发展的阶段。目前全球智能驾驶技术大致处于 L3（有条件的自动驾驶）到 L4（高度自动驾驶，车辆能够完全自主完成驾驶任务）之间，部分车型在特定场景下可以实现 L4 级别的自动驾驶。这意味着在某些条件下，车辆能够独立完成所有驾驶任务，但在大多数情况下，驾驶员仍需随时准备接管车辆。

尽管特斯拉的 FSD（Full Self – Driving）宣称能力介于 L4 到 L5 之间，但实际体验会发现，其能力可能仅相当于新手司机的水平。道路交通是一个极为复杂的判断决策系统，自动驾驶要想取代熟练的驾驶员，哪怕是 FSD 都还有很长的路要走。

特斯拉尚且如此，目前市面上大部分汽车配备的仍然是 L2 级别的高级驾驶辅助系统（ADAS）。这些系统提供了诸如自适应巡航控制、自动紧急刹车等功能，但驾驶员必须始终保持对车辆的控制。

更让老司机们恼火的是，在路况不佳的情况下，路上还会遇到试图让智能驾驶完全取代驾驶员操作的车主。很多时候，他们的这种行为就是导致道路拥堵的原因。而且，这几年来因为司机过度依赖智能辅助驾驶而酿成的车祸数不胜数。当年的林志颖车祸案，很多人就怀疑和自动驾驶系统有直接关系。

02 智能驾驶平权：成本与风险

或许是黎明前总是格外黑暗，当我们处于技术爆发的前夜，新技术与传统用户习惯、原有体制之间的摩擦就会变得更加明显。特别是在技术尚未成熟的情况下，车企已经开始大力推广所谓的“全民智驾平权”。

这不仅仅是定位中端左右车型的长城汽车在做，比如就有车企宣布，从最便宜的 7 万元以下车型开始，全系标配智能驾驶系统。让更多普通消费者能够享受到科技带来的便利固然值得称赞，但真正的问题却被忽视了，这是不是有点本末倒置呢？

要真正实现 L4 级别的智能驾驶，是需要大量资金投入的。实现 L4 级别的自动驾驶不仅需要高度精确的软件算法支持，还需要配备一系列高端硬件设备，如高分辨率摄像头、激光雷达等，而这些硬件的价格相当昂贵。

而且，智能驾驶系统的维护和升级同样是一笔不小的开销。随着技术的发展，软件需要不断更新迭代，以应对新的路况和安全挑战。对于普通消费者而言，他们可能并未准备好承担这样的持续性支出。

此外，智能驾驶系统对网络连接的要求较高，尤其是在执行复杂的决策时，实时数据传输至关重要。这就涉及到数据流量费用以及网络安全问题，而这又进一步增加了用户的隐性成本。

智能驾驶平权固然是好事，但其中成本和收益到底该如何平衡，车企却并没有给出明确的答案。更为关键的是，这种智驾的滥用直接导致了用车风险的上升。本次长城汽车所出现的服务器故障案，就是最好的证明。万幸的是，没有人是在驾驶过程中遭遇服务器问题，如果系统故障发生在驾驶期间，其风险系数将会直线上升。

03 智能驾驶未来：机遇与思考

当然，说了这么多，并不是要否定智能驾驶的发展。相反，2025 年智能驾驶绝对还是会是最值得关注、大概率也会有巨大突破的赛道之一。毕竟随着人工智能技术的不断进步，人机协同的智能化程度也在不断提高。

而汽车作为手机之外最重要的智能应用生态场景，还有着巨大的想象空间。而且，从长期来看，智驾的普及肯定是能够缓解交通拥堵的现状的。在高密度城市交通环境中，通过 V2X（车对外界的信息交换）技术，车辆可以与周围环境进行高效沟通，从而有效地提高道路使用效率。

只是，当车企用“科技平权”的叙事试图加速智能驾驶普及，让汽车真正成为数字世界的新入口时，真正需要警惕的不仅是技术缺陷本身，更是技术到底如何与人类交互以及与人类世界交互。前者意味着需要更懂得人类的决策系统，而后者需要更好地适应复杂的交通场景。

从机械工业时代的封闭车企生态，转向如今智能网联、开源协同的行业发展未来，对于还在押注流量的车企们来说，当下更加需要的是汽车产业摒弃急功近利的营销思维。正如人类驾驶员要从新手变成老司机，需要不断地驾驶磨炼才能形成肌肉记忆，对于机器来说亦是如此，智能驾驶系统更需要海量的长尾场景训练来不断提升智能驾驶系统的反应速度和能力，而这才是未来车企的真正竞争力所在。

本文以长城汽车服务器故障事件为切入点，深入分析了智能驾驶系统在当前发展阶段存在的问题，包括技术不成熟、推广中的成本与风险等。同时也肯定了智能驾驶的发展前景，提醒车企要摒弃急功近利的营销思维，注重系统训练以提升竞争力，实现技术与人类、交通场景的良好交互，推动智能驾驶行业的健康发展。