[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]隨著自動駕駛技術的日益成熟，人們對它的定位也在不斷演進，究竟是要打造一個能為駕駛者提供更佳體驗的“智能副駕”，還是完全替代人類駕駛員，讓汽車在任何道路環(huán)境下獨立行駛？在這場看似簡單的“增強人”與“替代人”之爭中，其實折射出自動駕駛不同發(fā)展階段的技術演進、市場需求與社會倫理等。要深入理解這一話題，我們需要從自動駕駛的技術路徑談起，逐步剖析它在不同階段的目標與挑戰(zhàn)，再回到“增強”與“替代”兩種截然不同的愿景上，才能找到平衡點。

最初期的自動駕駛技術，更多地被稱為高級駕駛輔助系統（Advanced Driver Assistance Systems，簡稱ADAS）。在這一階段，汽車還是由人類駕駛員主導，系統的定位是及時監(jiān)測環(huán)境、輔助判斷并在必要時給予警示或干預。例如前向碰撞預警系統（Forward Collision Warning）和自動緊急制動（Automatic Emergency Braking）通過毫米波雷達或攝像頭檢測前方障礙物，當判斷存在碰撞風險時，為駕駛員發(fā)出警示，甚至自動施加制動；車道偏離預警（Lane Departure Warning）與車道保持輔助（Lane Keeping Assist）系統則在車輛無意偏離車道時進行糾正。此時的技術核心在于傳感器的精度與算法的可靠性，即要能夠及時、準確地感知周圍靜態(tài)與動態(tài)目標，還要在毫秒級時間內做出決策，確保干預既果斷又平滑，不給駕駛員帶來突兀的操作體驗。這個階段的自動駕駛，顯然是“增強人”思路的典型代表——它把人類放在主導地位，在安全與便利性方面為人類提供助力，卻不剝奪人類的駕駛權。

隨著人工智能與高性能計算平臺的進步，第二階段的自動駕駛進入了部分自動化與有條件自動化領域，也就是SAE定義的L2級別。在L2級別，系統可同時控制轉向與加減速。駕駛員可以在高速公路等相對簡單的場景中，將手放開方向盤，但仍需隨時準備接管。從系統設計角度來看，這個階段需要更加復雜的環(huán)境感知與路徑規(guī)劃算法，尤其是要解決多傳感器數據融合的問題，讓攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和超聲波傳感器互為補充，才能減少誤檢與漏檢。同時，還要具備對道路標志、信號燈及前車動態(tài)等元素的精確理解，以及對駕駛員是否專注的監(jiān)測功能。可以說，這一階段已經不再是簡單的“警示與干預”，而是部分執(zhí)行駕駛任務；但在緊急情況或算法判斷失誤時，駕駛權仍會回歸到人類駕駛員手中，因此它仍然延續(xù)了“增強人”的理念——把決策權仍然交給人，但用更智能的方式分擔繁重且枯燥的駕駛工作。

當技術再進一步，自動駕駛進入L3（部分自動化）、L4（高度自動化）與L5（完全自動化）階段時，系統將有能力在特定區(qū)域（L4）或任何道路環(huán)境（L5）中獨立完成感知、規(guī)劃與執(zhí)行等全過程，此時自動駕駛系統理論上可徹底替代人類駕駛員。為達到這一要求，自動駕駛平臺需要應對更加復雜、多變的交通場景，雨、雪、霧等惡劣天氣條件下的傳感器衰減；突發(fā)道路施工場景的異狀識別；行人、自行車等弱勢交通參與者的不可預知動作；甚至是網絡安全與車載系統的實時信息更新等，都是不得不考慮的場景。其技術難度在于如何使整個軟硬件系統在邊緣計算條件下實現大規(guī)模神經網絡推理、精準定位與高效決策，還要保證在極端情況下的“可控失效”與多重冗余備份。若能成功，這一階段的自動駕駛顯然是“替代人”的最佳體現，它不再需要人承擔判斷與操作，汽車將變成一個真正的移動智能體。

但從市場與社會接受度來看，直接跨越到“替代人”的愿景并不現實。從法律與責任角度考慮，誰來為自動駕駛系統的失誤負責？現有交通法規(guī)和保險框架尚未完善，難以為完全無人駕駛提供合規(guī)保障。從用戶心理出發(fā)，乘客或車主對自主控制系統并非百分百信任，特別是在復雜城市路況中，更傾向于保留“人+機”共同決策的安全冗余。因此，即使技術上具備了L3/L4能力，商業(yè)化推廣也會結合區(qū)域限制、場景限制等方式，逐步放開“無人監(jiān)控”的邊界。

在這樣的背景下，“增強人”與“替代人”的爭論更多呈現為一種漸進式的折中，自動駕駛系統在可控場景中實現高度自動化，但仍保留人工接管機制；在更復雜或法律尚不明晰的區(qū)域，則繼續(xù)以底層輔助為主。比如在封閉園區(qū)、特定城市示范區(qū)等環(huán)境中，L4級別的自動駕駛班車或配送車已經開始試運營；而在公開道路上，具備部分自動化能力的車型，仍需駕駛員全程監(jiān)控，且對接管時機與方式制定了嚴格規(guī)范。

從技術研發(fā)角度出發(fā)，“增強”與“替代”之間并非對立，而是一條由淺入深的連貫路徑。早期研發(fā)重心偏向于提升單一場景下的輔助功能，逐步積累數據與算法經驗；中期則著重于跨傳感器數據融合與場景理解，構建可遷移的自動駕駛框架；后期則將注意力集中在端到端學習、決策可解釋性與軟硬件一體化協同上。這個過程中，數據標注、仿真測試、道路測試三大環(huán)節(jié)共同支撐著系統的迭代與優(yōu)化，也讓從“增強”到“替代”的轉換變得可量化且可控。

“增強人”并非純粹的妥協策略，它有其獨特價值。通過讓駕駛員與系統形成協同效應，既可降低意外發(fā)生率，又能滿足公眾對安全感與可控性的需求。在這一模式下，駕駛員從繁復的操控中解放出來，可以更專注于環(huán)境監(jiān)控或處理緊急狀況，同時系統承擔重復性高、計算密集的感知與決策任務，二者優(yōu)勢互補。此外，“增強”路徑有助于技術平穩(wěn)過渡，廠商可在現有車型上逐步推出新功能，不需要一次性投入高昂的全自動化硬件；監(jiān)管部門也能在逐步摸索中完善法規(guī)，降低社會成本。

當然，“替代人”的終極愿景同樣不可或缺，只有在真正實現全場景、全天候的無人駕駛之后，才能徹底改變出行方式，解放道路空間，實現運輸效率與能源利用的最大化。特別是在交通擁堵、物流配送、公共出行等場景中，無人駕駛車隊可通過中央調度與車與車之間的協同，提高道路通行能力；在極端環(huán)境或遠程地區(qū)，無人駕駛車輛可接近人類駕駛無法企及的邊界，提供更廣泛的服務。長遠來看，這一目標關系到智能交通、智慧城市乃至未來社會形態(tài)的重構，因此從技術、商業(yè)與政策層面“替代人”都是最終目標。

自動駕駛的發(fā)展并非一蹴而就，而是在“增強人”和“替代人”兩種思路中不斷切換與融合。從ADAS到部分自動化，再到高度與完全自動化的技術躍遷，每一個階段都承載著不同的市場需求與社會期待。對“增強人”的聚焦，讓技術更快進入公眾生活，積累了寶貴的安全數據與用戶認知；而對“替代人”的追求，則指引著行業(yè)不斷突破技術邊界，探索未來出行的新模式。在可預見的未來，我們或許會看到一種混合態(tài)，在特定場景下無人物流與出行普及，而在更多開放環(huán)境中，人機協同依舊是主要方式。這條從“增強”到“替代”的技術路徑，不僅是自動駕駛技術自身的發(fā)展脈絡，也是人類在擁抱智能時代時，對安全、效率與掌控欲之間平衡的深刻思考。


審核編輯 黃宇