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什么样的智能驾驶系统,能够给用户带来足够的安全感?

什么样的智能驾驶系统,能够给用户带来足够的安全感?

科技


智能驾驶与安全两者不可分裂


受技术成熟度、政策法规等因素的影响,人机共驾已然成为业内高阶辅助驾驶向自动驾驶过渡的共识。


作为国内首个实现智能驾驶全栈自研量产落地的品牌,小鹏内外两手抓:一是重研发投入,不断丰富功能应用场景;二是加强用户教育,积极引导用户正确认知智能驾驶概念。


从体验的角度来看,这无疑是消解用户与技术隔阂的一种有效方式。


今天,我们一起来看看打造用户「敢于用」、「愿意用」、「喜欢用」智能驾驶功能,小鹏汽车做了什么?


01

一套优秀的智能驾驶系统是如何炼成的?


一套「好」的智能驾驶系统应该是什么样子?


早期,消费者评价一套智能驾驶系统主要从感知硬件下手,聚焦的是硬件数量,包括激光雷达、大算力芯片、高像素摄像头等高规格硬件。


随着智能电动汽车的快速普及,消费者开始意识到:光靠硬件的堆砌换不来体验,更无法解决「人机共驾」之间的安全感和信任感。


这也说明,一套安全、稳定、全面的智能驾驶系统不仅要解决场景的问题,还包括系统如何与驾驶员建立起默契的合作。



从这个角度出发,小鹏通过功能体验、人机交互和用户教育,构建了一套完整的「智能驾驶安全」体系。


首先是更安全的功能体验。


安全」是小鹏智能辅助驾驶功能向用户开放的第一前提。


一套可靠的智能驾驶系统需要付出大量的测试时间和成本试错,才能做到十足的安全。


据工程师的介绍,每一行代码改动,小鹏的智能驾驶团队会通过 5 千万公里的仿真里程,5000+个核心模拟场景,挑战 17000+个专项模拟场景,确保功能迭代的可靠性。


作为国内首个量产城市领航辅助驾驶功能,小鹏自城市 NGP 开放以来,平均每百公里安全被动接管仅 0.6 次


不过,高阶智能驾驶并不意味着前期通过大量的模拟场景、仿真里程就可以完全应对各种场景的挑战,而是在功能推送之后仍然需要不断的打磨升级。



在功能交付之后,小鹏会将根据用户使用过程中发生的接管或碰撞等问题分析归类,并且通过整车 OTA 进行优化与修复。


以小鹏 P7 的高速 NGP 为例,2022 年 7 月发布的最新版本,与 2022 年 1 月发布的版本相比,事故率降低 68%


安全驾驶提升的背后,主要是小鹏利用 UE 引擎进行仿真训练系统,在遇到数据量难以满足训练需求时,小鹏会利用「定向仿真」来在虚拟世界中建立大量类似场景,在虚拟世界中对网络进行训练。针对部分弱势场景,小鹏的智能驾驶团队会设置更安全的处理模式或者提醒驾驶员接管。


简单来说,小鹏打造一套安全的智能驾驶系统分三步走:


  • 研发阶段:设定严格的性能指标,反复打磨测试,保障系统的可靠性;

  • 开放阶段:通过数据驱动快速迭代,保障用户的体验;

  • 安全保障:在一些弱势场景中,通过更安全的处理模式或者提醒驾驶员接管,使用户在不同场景下使用更安心。


其次是更安心的人机交互。


抛开技术安全和技术逻辑,「人」才是目前「人机共驾」中最复杂的 X 因素。


目前大部分车企在推出智能驾驶功能,都会明确提示驾驶员随时接管车辆,但何时交给驾驶员接管,辅助驾驶功能在哪些场景适用,每一家车企都有不同的功能和规则设计。

 

这意味着,人机交互层面的保障尤为重要。


因为大部分用户不信任智能驾驶系统,根源在于用户不清楚车辆看到了什么、要做出什么操作,比如特斯拉 NOA 系统虽然在图形界面会给出行动提醒,但是缺失了语音和显著的文字提醒,多少还是会让用户担心。



相比之下,小鹏的 NGP 运行时,中控屏和仪表上都有行业首创 SR 智能辅助驾驶环境模拟显示,让用户能直观了解车辆所处位置、周围道路环境状态、现在在干什么、接下来准备干什么等信息。


对于听觉层面的信息,语音交互助手小 P 则是发出语音提示,告诉驾驶员必要的驾驶信息,如环境变化和操作提示等,提升安全感和信任感。


可视化的信息、恰当的语音提醒,这正是小鹏给足用户「安全、信任」的交互体验,由此也将安全提示划分为四个清晰的分级提醒:


  • 告知——语音播报

  • 提示——语音播报 + 视觉提示

  • 警示——语音播报 + 视觉提示 + 警示音

  • 强警告——语音播报 + 视觉提示 + 警示音 + 体感反馈(安全带预警)

 

一定程度上,智能驾驶系统带给驾驶员的安全感和信任感,主要依赖人机交互实现,让驾驶员更清楚了解「AI 司机」的所见、所想、所做全过程。


最后是更完善的用户科普教育。


众所周知,用户对智能驾驶及使用规范的了解程度直接决定了驾驶过程中的安全问题。


如果用户不够了解辅助驾驶的能力边界,对于辅助驾驶的可靠场景和不足场景缺乏清晰概念,意味着其在使用过程中存在常被忽略的问题和风险。

 

消除认知偏差的前提是学习正确的认知,目前大部分车企都有相对应的辅助驾驶安全教育及考试。

 


举个例子,如果小鹏车主想要使用 NGP 功能,必须在 App 上观看功能介绍的视频,并通过考试题,最后才能在车机上的辅助驾驶设置菜单中,开启这个功能。

 

通过用前教育、准入考试的层层把关,小鹏以「智驾分」的形式在业内首创了智能驾驶的安全体系,再加上严格考核的新手模式,小鹏形成了循循善诱的用户教育方式。


可以看出,从满足量产需求、安全可靠的辅助驾驶功能,到简洁直观的人机交互、再到学考一体的用户教育,小鹏每一步的策略显然是与「安全」紧紧相扣。


这正是加速提升智能辅助驾驶达到可用、好用的地步。


从技术角度讲,功能推送前的「千锤百炼」、推送后的「快速优化」,安全永远是不可逾越的基线。


从体验角度而言,消费者并不会关心车企到底如何做到极佳的体验,只会从直观感受方面对其评价,从而影响其购买决策,而「人机交互」可以说是最直接撬动消费者的核心锚点。


技术与体验之后,小鹏自信地担负起了规则制定者的角色:先后推出行业首创的智能驾驶辅助安全考试,以及「智驾分」概念,推动关于智能驾驶的知识科普、安全考试和智驾评分完整体系。


02

模糊宣传、认知偏差,

智能驾驶安全的「羁绊」


易车研究院数据显示,超过 92.77% 的中国汽车用户担心辅助驾驶的安全性,其中还有很大一部分用户最担心的是辅助驾驶易发生故障/系统错误。


不可否认的是,智能驾驶的有用性(技术)和可用性(产品)还存在明显的鸿沟,这就好比智能驾驶的「卖家秀」(技术角度)和「买家秀」(产品角度)一样。


车主与厂商之间,认知与预期的偏差,是事故的罪魁祸首。


首先是车主的认知。


在 2018 年特斯拉推出 NOA 后,国内新造车蔚小理也先后推出了 NOP、NGP 和 NOA,虽然本质上都属于导航辅助驾驶,但也许正是这些配置名字和实际能力的细微差别,很容易让消费者混淆。


此外,由于不同车型搭配不同的硬件配置,或者是消费者订阅不同版本的辅助驾驶功能。


那么可能就会存在一种情况:


有些购买了低配车型的车主,在没有认真了解车辆配置的情况下,误以为自己的辅助驾驶系统也具备高配车型的功能与可靠性,但在实际的道路行驶中,用户对功能和性能边界的混淆和误判,往往为事故的发生埋下了祸根。


对每一位用户而言,辅助驾驶不等于自动驾驶,目前的量产自动驾驶技术还远没有能够达到让人开车走神的地步,市面上交付给用户的所有功能都还处在驾驶员承担行车安全责任阶段。


与此同时,不同的辅助驾驶功能,也对应着不同的使用范围及场景,比如小鹏的高速 NGP 智能导航辅助驾驶仅适用于高精地图覆盖的高速及城市快速路。


谨慎合理地应用辅助驾驶,不做超出其能力极限或边界的尝试,这是每一位用户使用辅助驾驶功能最理智的行为。



其次是车企的责任。


在对外宣传上,难免存在车企夸大自家辅助驾驶功能,以及故意模糊自动驾驶和辅助驾驶之间的概念,再加上销售人员的鼓吹或者试驾专员的演示,部分消费者直接就把「辅助驾驶」当成了「自动驾驶」。


类似「脱手」、「完全自动」、「躺平」等宣传口径,背后其实是在一次次推动消费者挑战辅助驾驶边界的好奇心。


2022 年 8 月,工信部发布的《工业和信息化部关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》提出,生产具有驾驶辅助和自动驾驶功能的车辆时,应当明确告知车辆功能及性能限制、驾驶员职责、人机交互设备指示信息、功能激活及退出方法和条件等信息。


智能驾驶正处于一个场景不断延展的阶段,在不断提升智能驾驶能力的同时,车企应当更加谨慎、具体的阐述辅助驾驶功能,控制用户预期。


此外,车企不仅需要在使用前,明确向用户表明辅助驾驶系统的利弊,加强功能使用端的准入考核和监管。


还需要防止不靠谱车主,轻而易举就可以绕过「辅助驾驶」开启的必要规则,以及双手离开方向盘、注意力不集中等危险驾驶行为。


解决智能汽车的安全硬伤,无疑是车企与用户之间的一场双向奔赴。


03

智能驾驶安全,一场必打的硬仗


如今,汽车的智能化已经成为行业内无可争议的事实。


在新造车头部阵营中,如果说蔚来是以用户服务和社区运营支撑了品牌定位,理想用增程动力方案另辟蹊径,那么小鹏则没有太多迂回,直奔汽车行业的核心命题——智能化。这是特斯拉独领汽车行业的核心优势,也自然成为小鹏安身立命的基础。


对于小鹏汽车而言,一套安全可靠的智能驾驶系统既是对公司商业路径的兑现,也是抢夺智能化下半场的关键筹码。


不可否认的是,小鹏在中国道路场景下的智能驾驶研发,已经具有明显的领先优势。



无论是第一个量产激光雷达的车型,还是跨层停车场记忆泊车功能,再包括今年推出的城市 NGP,小鹏的智能驾驶技术已经拿出了不少具有独创性的功能,这背后的付出我们难以现象。


但今天我们所面对的是行人、非机动车、人工驾驶车辆以及辅助驾驶车辆混行的交通环境,尤其在中国拥挤、狭窄以及不规范的道路环境中,我们还远远没有达到「0 事故的自动驾驶时代」。


这也说明,人机共驾会是自动驾驶发展进程中一个长期的状态。


在这个漫长的「人机共驾」阶段,系统就像一个从零技能开始、慢慢积累的新生账号,我们也需要对它包容适应、遵守使用习惯;直到系统逐渐强大后,为人类提供更多的辅助驾驶功能,越来越多地解放人类驾驶的时间和空间,提供更周到的服务和情感陪伴。


当下的辅助驾驶系统还存在很多的局限性和门槛,而概念和意识的播种需要时间和环境。安全将始终是汽车产业发展永恒的主题,比人类驾驶更安全的新交通时代才刚刚开始。





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