[首發于智駕最前沿微信公眾號]隨著自動駕駛技術的發展，組合輔助駕駛功能已經逐步走向實用化，但由于技術并未成熟，L5級別的自動駕駛尚未實現，組合輔助駕駛功能在使用過程中，依然需要人類駕駛員隨時做好觀察交通環境并隨時接管的工作。但就是這一簡單需求，車企在自動駕駛系統與人類駕駛員的接管邊界并未給出明確的界定。有很多實際案例表明，在系統無法處理復雜路況時，會突然彈出“請立即接管”的提示，而駕駛員此時可能正在放松或分心，根本來不及接手。這種突兀的“甩鍋式退出”，被很多網友在社交媒體上調侃“0.1 秒退出智駕”，這也反映出當前部分自動駕駛產品在接管邏輯設計上仍存在不小的問題。而真正成熟的智能駕駛系統，應該是在適當時機平穩、可控地實現人機接管，讓車輛與駕駛員之間達成默契式配合。

自動駕駛系統接管的本質，是在車輛運行過程中實現人與機器之間的控制權交接。在理想狀態下，這種交接應當如同兩位經驗豐富的司機在開長途車時輪換駕駛，既提前預知，又留有余地；而不是像某些系統那樣，在突發情況下瞬間將任務“拋回”給人類，而人類來不及反應，從而造成悲劇。因此，判斷自動駕駛系統何時接管或退出，需要從多個技術維度進行系統化設計。

自動駕駛系統依賴包括攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器來“看懂”周圍環境，它們像是系統的眼睛和耳朵。系統需要通過感知模塊，實時構建周邊環境的動態模型，以實現識別車輛、行人、障礙物、道路標線、交通燈乃至天氣變化。在感知范圍之內，系統對環境的掌控是可靠的；一旦感知邊界被突破，比如在大霧天氣、隧道入口或視線遮擋的彎道中，系統便可能因信息不足而無法做出安全決策，此時就要考慮是否需要觸發接管請求。對于感知邊界的界定，是決定接管時機的技術基礎。

但光有感知還不夠，系統必須能夠對潛在風險進行評估和預測。如在高速路上前方出現一輛慢速車輛，系統需要判斷其速度、相對位置、未來幾秒的行駛軌跡，并結合當前車速和車距，預測是否存在碰撞風險。通常系統會基于一套預設的“安全模型”來計算風險程度，一旦風險指數超過某個閾值，就可以發出接管警告。然而這里存在一個設計難點，風險閾值到底設多高才合適？如果系統頻繁要求接管，但實際并不危險，多次提示后會讓駕駛員失去信心，逐漸忽視提示；反之，若系統過于自信，從不主動請求，反而在突發狀況中“硬剛”，也會讓駕駛員對系統的安全性產生懷疑。因此，理想的接管機制要做到可解釋性強，讓駕駛員理解為什么發出提示，在提示后又能快速順利地完成控制權交接，不打斷駕駛節奏。這一點與語音助手“打斷人說話”的問題類似，好的系統應該像一個有禮貌的副駕駛，懂得什么時候說話、怎么說話、何時閉嘴。

智駕最前沿以為，風險閾值應該不是固定的，而是需要考慮車速、路況、駕駛員狀態、系統自信度等多種因素動態調整。如在高速公路上，由于車速高、風險放大效應明顯，系統要更早、更清晰地發出接管請求；而在城市道路中，雖然復雜度高，但車速通常較慢，留給系統和人的反應時間也相對充裕，系統可以在觀察數次異常后再發出接管提示。甚至可以根據道路類型、天氣狀況、駕駛員過去的反應習慣，動態調整接管提示的靈敏度和策略。一位經驗豐富且反應快的駕駛員，可能只需1秒鐘提示就能順利接管；而對于新手或者注意力不集中的駕駛員，系統則需更早介入，甚至直接介入控制以保障安全。

駕駛員狀態的監測則是接管邏輯中另一個不可忽視的變量。通過攝像頭與眼動追蹤系統，車內可以實時判斷駕駛員是否在注視前方，是否有疲勞跡象。若系統發現駕駛員處于分心或困倦狀態，即使當前路況暫時安全，也應主動提高接管預警等級，提前激活控制權交接流程。也就是說，接管不僅是對外部環境的響應，也是對內部駕駛員狀態的同步適應。未來，隨著AI算法在表情識別、姿態分析、注意力估計等方面的發展，這一機制或將更加智能化和個性化。

接管還有一個關鍵環節那就是人機交互的設計。接管并不是單方面的“通知”，而是一次雙向的溝通。一個理想的接管請求，應該通過視覺、聽覺、觸覺等多種形式聯合發出，讓駕駛員第一時間察覺系統的請求。中控屏和儀表盤上可以出現閃爍提示燈，語音播報當前情況并提示“請接管車輛”，方向盤和座椅也可以輕微振動，吸引駕駛員的注意力。這種多模態提醒機制，是為了應對駕駛員在實際使用組合輔助駕駛時存在的“注意力下降”問題。尤其是在高速行駛或長時間巡航時，駕駛員往往容易分神，一旦出現突發狀況，若沒有足夠強烈的提示，可能會錯過接管時機。

再強烈的提示其實也無法回避一個事實，那就是人類的反應速度是有限的。心理學研究顯示，從人接收到警示信號到完成駕駛操作，通常需要0.5到2秒不等，這取決于當時的注意力狀態和動作復雜度。如果系統在檢測到風險時，才立刻要求駕駛員“馬上接管”，留給人的緩沖時間可能根本不足以避免事故。因此，系統必須提前做出預測，計算從當前狀態發展到不可控狀態所需的時間，在這個時間窗口之前發出接管提示。如果系統評估未來5秒后可能發生碰撞，它就必須至少提前2秒開始提醒駕駛員接手。提前量越足，駕駛員的響應越從容，系統的可靠性也就越高。

這種預測性的接管策略要求系統具備較強的軌跡規劃和風險演化建模能力。不僅要看當前有沒有問題，更要判斷未來是否會出問題。這也是高階自動駕駛系統與傳統輔助駕駛的核心差異之一。很多“0.1 秒退出智駕”的嘲諷，實質上就是網友對系統只在檢測到當前已無法應對時才“緊急下車”，而不是在還能處理但即將失控時就預判風險、平穩過渡。

接管的觸發往往需要跨越感知、決策、控制多個模塊。這對車載計算平臺更是提出了較高的實時性與魯棒性要求。在接管前，系統必須迅速整合感知數據，計算多種駕駛路徑的風險指標，決定是否發出接管請求，并在短時間內通過各類人機交互模塊完成提醒過程。所有這些過程需要在毫秒級完成，且不能有任何中斷或信息丟失。因此，高階自動駕駛平臺往往需要高性能的集中計算單元、實時操作系統以及冗余架構來支持穩定的接管邏輯執行。

接管之后的流程同樣重要。系統退出后，駕駛員并非從0開始控制，而是需要系統保留一定輔助能力，比如提供剩余軌跡建議、顯示周邊危險信息、保持車輛穩定等，這種“軟著陸”式的退出設計，能有效降低接管后的操作壓力。同時，車輛也應將接管相關數據進行存儲和回傳，用于后續分析和系統學習。每一次接管事件，都是一次駕駛行為的交互反饋，能夠反哺算法模型的更新迭代。

從長遠來看，隨著L4級甚至L5級自動駕駛的逐步推進，系統對人的依賴將逐漸減弱，接管邏輯也將由“請求人類幫助”演變為“自我保護處理”。在復雜情況中，系統會優先選擇執行應急避讓、自動停車等保守策略，而非再交由人類操控。但在這轉變之前，如何把接管機制做到“及時、溫和、可信”依然是整個行業必須攻克的工程課題。

自動駕駛不只是讓車輛自動行駛即可，而是要做到如何在風險臨近時做出正確的決策，如何在控制權交接時確保安全與體驗的平衡。接管邏輯的合理設計，正是衡量自動駕駛系統智能化、人性化、安全性的重要標尺。越是接近全自動化的未來，人機之間的邊界越需清晰且靈活。而這一切的關鍵，就藏在那些被低估、卻又無比關鍵的“0.1 秒”之間。

審核編輯 黃宇