文章核心观点 - 终端市场对辅助驾驶能力边界存在显著的“反常识”认知鸿沟，即消费者认为简单的场景对机器而言可能极其复杂，这是当前辅助驾驶安全面临的核心挑战 [2][3] - 行业认为，明确并教育市场认知辅助驾驶的能力边界是提升安全性的重要前提，同时正通过技术进步和用户培训来解决问题 [2][8] 辅助驾驶的认知鸿沟 - 行业高管指出，关于辅助驾驶能力边界的信息从技术团队到营销团队再到终端消费者传递过程中出现失真和模糊，导致消费者认知偏差 [3] - 消费者普遍认为辅助驾驶应能轻松识别大型静止物体如箱子、砖头、翻倒货车等，但实际上这些是技术上的长尾难题，识别难度大 [3] - 具体案例显示，一辆开启ACC（自适应巡航控制）的车辆在高速路段未能识别静止工程车和雪糕筒警示物，未减速导致追尾，引发消费者对辅助驾驶识别能力的困惑 [3] 技术挑战与“反常识”逻辑 - 工信部L2强制性国标征求意见稿中最难的试验场景是50厘米纸箱子障碍物探测，该场景高度依赖高性能激光雷达，目前能通过该试验的车企很少 [4] - 人类大脑是超级复杂精密的大模型，能基于常识瞬间识别通用障碍物，而机器感知系统完全依赖数据和概率，需海量数据训练和标注才能识别 [4][6] - 智驾系统对静止物体识别尤其困难，因为道路上大部分静止物是道路一部分，无需避让；若对每个静止物都反应会导致频繁“幽灵刹车”，危害更大 [6] - 系统内置重要安全策略是对静止物体识别非常谨慎甚至“忽略”，而更易识别和处理移动物体，因其可通过连续帧图像或雷达回波计算速度和轨迹 [6][7] 行业解决方案与努力 - 技术层面通过多传感器融合方案如激光雷达、4D毫米波雷达做感知安全冗余，并加速收集极端案例数据填充模型认知空白，攻关长尾问题 [7] - 企业通过试驾路线培训，制定销售人员与用户沟通辅助驾驶功能的内容，让用户理解适用场景和当前技术能力边界，并做成培训材料 [8] - 行业价值观上强调对安全的敬畏心，汽车软件对工程质量、流程、纪律要求高，需要沉重的责任感 [7] - 行业目标为加速推动智能驾驶三年“Handsoff”（脱手），5年“Eyesoff”（闭眼开），10年“Mindsoff”（随心开），实现完全自动驾驶 [7]