目前,可靠性稳定性是汽车智能化在发展过程中亟待解决的课题。 随着技术的突破,车辆的智能感知能力迅速提高,但在车辆的实际运行过程中,技术不成熟也带来了各种风险。 应该说,对智能汽车行驶环境的认识还处于学习积累的过程中,很多问题还没有解决,由于对外界事物的感知不及时,导致了交通事故的发生。 近年来,从特斯拉到尼奥小鹏理想,车辆智能化感知系统均出现误判伤亡事故,充分说明汽车智能化还有很长的路要走。
众所周知,汽车智能化的终极目标是推动无人驾驶,避免或减少交通事故是发展无人驾驶的目的。 如果自动驾驶不能切实有效地降低交通事故发生的概率,其存在价值将大大降低。 当然,这个目标并不是一蹴而就的,汽车智能化水平的提高还需要巨大的数据积累。 目前,各方也在积极搭建门槛提供良好的发展环境,探索更多应用场景,不断在实验数据积累中成长,提高技术安全性可靠性。
目前,国内一些自动驾驶测试示范区允许完整的自动驾驶道路测试,不配备安全员,部分地区已开始试点自动驾驶车辆商业化驾驶。 这在一定程度上意味着,技术尚不完善可靠性达不到100%的自动驾驶汽车在开始路测和商业化运营探索中将受到更为严峻的安全考验。 如何发现技术水平的不足,快速解决问题,是自动驾驶汽车在道路测量和商业化探索中要完成的任务。
另一方面,智能汽车还不成熟,在反复试验中成长; 另一方面,部分智能功能已经“上车”,在量产车中使用。 纵观当前汽车市场,车辆智能化水平已经成为汽车企业进行新车推广时的重要卖点。 在消费者对智能汽车日益接受的同时,对智能功能的期待也越来越高,期待更好的车身体验。 在这种情况下,汽车制造商必须把好智能汽车的“可靠性”关,迅速提高车辆的智能化水平,以免出现宣传与实际使用之间的落差,影响产业可持续发展。
发表评论