我們究竟需不需要輔助駕駛？

當“輔助駕駛”成爲車圈熱詞，當“技術平權”被視作人人應享的出行權利，現實卻給我們潑了一盆冷水——近年來，多起涉及輔助駕駛的交通事故讓公衆重新審視這項技術的可靠性。

有人質疑：“這些功能還不夠成熟，根本靠不住！”也有人反駁：“技術無罪，關鍵看你怎麼用。”雙方觀點看似對立，但或許我們該思考一個更本質的問題：在人類交通文明的發展歷程中，我們是否真的能完全依靠自身能力安全出行？還是說，輔助駕駛技術，其實是歷史演進的必然選擇？

公元640年的絲綢之路上，一支商隊遭遇突如其來的沙暴。漫天黃沙中，人的肉眼能見度不足十步，連經驗最豐富的嚮導也失去了方向感。就在生死攸關之際，商隊首領取出一件司南，這個利用地球磁場指引方向的古老儀器，最終帶領整支隊伍脫險。而在同一時期的長安西市，那些常年往返於西域與中原的商販們，則更願意相信跟隨自己多年的老馬——這些生靈似乎天生就能在暴風雪中找到回家的路。

人類自身的感知能力存在天然的侷限。我們的眼睛無法穿透雨雪霧霾，我們的耳朵難以分辨遠處的危險聲響，我們的大腦更不可能像計算機那樣精確計算周圍每一個物體的運動軌跡。正因如此，從司南到指南針，從老馬識途到現代導航系統，人類交通文明的發展史，本質上就是一部不斷尋找更可靠"感知外延"的歷史。

時光流轉到21世紀，當我們駕駛着智能汽車穿行在複雜的城市道路時，面臨的是比古代商隊更爲嚴峻的挑戰——現代交通環境中，我們需要同時處理數百米範圍內數十個移動物體的動態信息，要在眨眼之間做出正確的判斷和反應。這時，智能輔助駕駛系統就成爲了我們的"現代司南"。

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目前主流的感知方案各有所長。純視覺派認爲，既然人類僅靠雙眼就能駕駛，那麼高精度的攝像頭配合強大的算法也應該足夠。這種方案確實有着硬件成本低的優勢，而且隨着數據積累，系統的識別能力會像老司機一樣越來越強。但就像人眼在暴雨中會視線模糊一樣，純視覺系統在極端天氣下也有一定可能"抓瞎"，等系統反應過來時可能爲時已晚。

相比之下，激光雷達像給汽車裝上了一雙"透視眼"。它發射的激光束可以精確測量周圍物體的距離，精度能達±2釐米。在複雜的城市十字路口，像是處理橫衝直撞的電動車、異形三輪車、還有突然冒出來的行人等等突發情況，這種精確測距能力尤爲重要。麻省理工學院在2022年的一項研究就表明，配備了激光雷達的融合方法將夜間的感知精度提高了數倍，可以降低自動緊急剎車系統（AEB）的誤觸發次數。不過，這套“貴裏貴氣”的系統也有自己的煩惱：高昂的成本令很多車企望而卻步，而且在雨雪天氣時，空中的降水會像無數面小鏡子一樣干擾激光的傳播。

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於是，工程師們開始思考：既然單獨依靠某一種傳感器都有侷限，爲什麼不把它們的優勢結合起來呢？

這就催生了多傳感器融合方案。這種方案就像組建了一支各有所長的探險隊：攝像頭擅長識別物體類別，毫米波雷達可以準確測速，激光雷達則負責構建精確的三維環境模型。當這些傳感器協同工作時，即使遇到惡劣天氣，系統也能通過數據交叉驗證，來保持可靠的感知能力。不過，性格迥異的同事很難搞，要讓這些專長不同的"隊員"默契配合也並非易事。不同傳感器採集數據做到時空同步就是個技術難題，更別提還要有強大的計算平臺來處理海量數據——目前比較成熟的融合傳感系統每秒要處理超過2000幀的環境信息（人類眼睛的極限大約60幀每秒），這對硬件和算法都是極大的考驗。

站在技術發展的十字路口，我們不禁要問：究竟哪種方案纔是最適合當下出行需求的"現代司南"？這個問題的答案，或許就藏在那些成功平衡了性能、成本和安全的產品之中。

人類的歷史，某種程度上就是一部權力讓渡的歷史。而今天，當我們討論是否該將方向盤的部分控制權交給機器時，同樣面臨着類似的靈魂拷問：我們該讓渡多少？又該保留多少？

長久以來，交通事故的歸因大多指向“人爲失誤”——疲勞駕駛、分心、誤判……據統計，全球約94%的交通事故與人爲因素直接相關。於是，輔助駕駛技術應運而生，它的初衷很純粹：用更穩定的系統，彌補人類注意力的侷限。

但問題也隨之而來：如果技術本身還不夠完美，我們是否真的敢把安全託付給它？就像特洛伊人不知道木馬裏藏着什麼一樣，許多人對輔助駕駛的可靠性心存疑慮。畢竟，任何系統都可能存在盲區，而一旦出錯，代價可能是生命。

果殼實驗室最近就用極狐阿爾法S6三激光雷達版進行了一次極限挑戰，讓你更直接地感受如何搭建全面的安全守護網。

首先，極狐阿爾法S6“不怕撞”的底氣源自高強度籠式車身，在1500MPa熱成型鋼的加持下，爲"不怕撞"的被動安全提供了堅實保障。真正的智能駕駛安全是一個系統工程，需要主動防護與被動保護的完美配合。就像古代特洛伊人如果對木馬保持適度警惕，或許就能避免悲劇發生一樣，今天的我們也需要在享受科技便利的同時，保持必要的安全意識。

更聰明的是，極狐阿爾法S6採用了全面的傳感器融合方案，配有3個激光雷達，6個毫米波雷達和12個超聲波雷達，以及13個高清攝像頭傳感器，配合華爲乾崑系統，來實現了“撞不着”的主動守護策略。它就像一位不知疲倦的副駕駛，用三雙"眼睛"時刻觀察着周圍環境。在漆黑的夜晚，當人眼可能錯過遠處的障礙物時，它的激光雷達依然能清晰識別200米外的物體，並及時反應制動。在伸手不見五指的煙霧中，當後視鏡模糊不清時，它的傳感器仍能準確判斷側後方來車的距離和速度。

這種能力的背後，是一套精密的CAS3.0全向防碰撞系統在默默工作。它不像人類會因情緒或疲勞影響判斷，而是保持冷靜和專注。當遇到突然竄出的行人（也就是俗稱的"鬼探頭"情況），從識別到啓動制動只需要100毫秒——這比職業賽車手的反應速度還要快上數倍。更重要的是，它的"視線"沒有盲區，能夠同時關注前後左右各個方向的潛在危險，給車輛裝上了全方位的保護罩。

然而，最精妙的系統也需要與駕駛者達成某種默契。就像優秀的舞蹈搭檔，人和機器需要相互理解、相互配合。在日常駕駛中，系統會溫和地提醒偏離車道的危險；在緊急情況下，它會果斷地介入制動；而在複雜的城市路況中，它又會聰明地把最終決策權交還給更有經驗的人類駕駛者。這種動態的權力分配，正是當前智能駕駛技術最智慧的體現。

如果大家細細端詳《清明上河圖》，就會看到一場即將發生的車禍事故現場——拉貨的驢車飛速衝下坡。前後兩個車伕拼命拽，一個往前頂，一個往後拉。旁邊一對父子正在挑玩具，完全沒注意到這輛急速而來的驢車。眼看就要撞上他們了，畫面定格在這驚險的一刻。

驢和馬是八百年前車輛的主要動力來源，還兼顧了一些“輔助駕駛”功能，但它們卻很容易失控，打破駕駛的規則。19世紀倫敦街頭首次亮起的交通信號燈，不僅照亮了工業革命時期的街道，更點燃了現代交通文明的曙光。而在智能駕駛時代，"輔助系統"承載着至關重要的規則意義。人類出行方式雖歷經鉅變，但對安全與秩序的追求卻始終如一。在今天規則至上的駕駛環境中，我們能否有能力完全掌控輔助駕駛？

事實上，技術的每一步躍進都需要明確的規則邊界。極狐阿爾法S6搭載的華爲乾崑ADS3.3系統正是這種規則意識的典範體現：它的GOD障礙物檢測網絡就像一位經驗豐富的老司機，不僅能識別常規車輛行人，更能準確、及時地判斷倒地的大樹、側翻的車輛、散落的碎石等非常規障礙。當系統在山區道路遇到滑坡的巨石，或在城市街道發現運輸掉落的紙箱時，那種精準的識別與應對能力，正是在嚴格規則框架下實現的突破。

這種規則意識也體現在系統的功能設計中。極狐阿爾法S6的城市導航輔助系統（NCA）像一位熟悉每條街巷的本地嚮導，高速NCA則如同一位專注的遠程駕駛夥伴，而輔助泊車功能則化身貼心的停車助手。每個功能都有明確的適用場景和邊界，絕不越界承諾無法實現的能力。就像交通信號燈用紅黃綠三色規範路權一樣，這些功能都在明確的規則範圍內爲用戶提供最大化的便利。

好比優秀的舞蹈搭檔，人和機器需要相互理解、相互配合，最精妙的輔助系統也需要與駕駛者達成某種默契。在日常駕駛中，系統會溫和地提醒偏離車道的危險；在緊急情況下，它會果斷地介入制動；而在複雜的城市路況中，它又會聰明適當地把最終決策權交還給更有經驗的人類駕駛者。這種動態的權力分配，正是當前輔助駕駛技術最智慧的體現。

歸根結底，我們並非要把駕駛權完全讓渡給機器，而是在尋找一種更安全的出行方式。就像當年特洛伊人如果對木馬保持適度的懷疑，或許就能避免悲劇的發生。今天的輔助駕駛系統也是如此——它既不是需要全盤接受的"黑箱"，也不是應該完全拒絕的威脅，而是一位需要慢慢了解、逐步信任的出行夥伴。在這段關係中，安全始終是衡量一切的標準，也是技術發展的終極目標。

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