目前,可靠性和稳定性是汽车智能化发展中迫切需要解决的问题。随着技术的突破,车辆的智能感知能力在快速提升,但在车辆的实际运行中,不成熟的技术也带来了各种风险。应该说,智能车辆对行驶环境的认知还处于学习和积累的过程中,还有很多未解决的问题,集中表现在对外界事物的错误感知,甚至因未能及时感知周围环境而引发交通事故。近年来,从特斯拉到蔚来小鹏理想,都有车辆智能感知系统误判导致的人员伤亡,充分说明车辆智能化还有很长的路要走。
众所周知,汽车智能化的最终目的是推广无人驾驶,避免或减少交通事故是发展无人驾驶的目的。如果自动驾驶不能有效降低交通事故发生的概率,它的价值就会大打折扣。当然,这个目标不可能一蹴而就。汽车智能化水平的提高,需要海量数据的积累。现在各方都在积极创造门槛,为其提供良好的开发环境,以期探索更多的应用场景,通过不断的实验和数据积累成长,提高技术的安全性和可靠性。
目前,国内部分自动驾驶测试示范地区已经允许完全无人驾驶的无安全员车辆上路测试,部分地区已经开始试点自动驾驶汽车的商业化运营。这在一定程度上也意味着,技术不完善可靠性100%的无人车,在路测和商业化运营探索过程中,将会受到更加严格的安全测试。如何发现技术水平的不足,快速解决问题,是无人车在路测和商业探索中需要完成的任务。
一方面,智能汽车还不够成熟,在不断试错中成长;另一方面,一些智能功能已经在量产车上投入使用。纵观目前的汽车市场,车辆的智能化水平已经成为车企在推广新车时的重要卖点。消费者对智能汽车的接受度与日俱增的同时,对智能功能的期待也在不断增加,希望有更好的用车体验。在这种情况下,车企一定要把好智能汽车的“可靠性”,快速提升车辆的智能化水平,避免宣传与实际使用的差距,影响行业的可持续发展。
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