汽车供应链如何应对「双碳」目标挑战，在保证产业高质量发展的同时，实现低成本降碳的新目标？
最新的消息，小鹏汽车此事的回应：初步分析为在碰撞前，系统的前车识别及车辆控制、安全带震动提示、车辆预警、AEB等功能均处于正常工作。进一步分析结果将待车主恢复后，共同复盘并征得其同意后，及时向媒体进行相关说明。 从这个回复来看，我个人的理解是在车辆行驶过程中，目前看来还有一些更多的消息并没有被披露出来，而且这种消息似乎是需要车主同意后才能公开。 还是那句老话： 智能辅助驾驶并不是全自动驾驶，驾驶员需要保持监控，并及时采取必要的干预措施来确保安全。 根据国家市场监管总局（标准委）出台的《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准（GB/T 40429-2021），其中针对中国道路交通状况进行了更加详细的规范。 从这个表格中我们可以看出，小鹏P7处于2级驾驶自动化等级上，在这个等级上“感知周边”的任务由系统和驾驶员共同完成，而且规定了“动态驾驶任务后援”由驾驶员完成。 所以，在事故中，在车辆感知前方障碍物失败，未能在安全距离下进行减速的情况下，驾驶员应该执行“动态驾驶任务后援”，立即采取干预措施确保驾驶安全。 在小鹏P7上，对于前向障碍物提供了视觉摄像头和毫米波雷达双重感知体系，双重体系互为冗余，并进行相互验证。 举个例子就很好理解： P7在行驶途中，前方发现一辆车 毫米波雷达：前方150米，发现轿车车一辆，车速80。（感知） 摄像头：前方方形物体疑似轿车，当前交通标志限速120。（感知） P7：向左侧变道，超越前车。 在上面你的例子中，摄像头和毫米波雷达就互为验证，证实了车辆前方有轿车这个事实。 但不幸的是，在这次事故中，个人判断可能车机系统的操作逻辑是这么进行的： 毫米波雷达：前方150米，发现卡车一辆，车速80。（感知） 摄像头：前方未能检测到类似卡车图形。（感知） P7：删除毫米波雷达信号，继续前进…… 从上面的视频截图中也可以看出，前方平板车的截图影像确实存在一定的不规则情况，导致摄像头未能识别出，该图形属于卡车，这也是我们平时所说的视觉识别中的长尾场景。其实在日常中，这样的长尾场景还有很多，同样举几个例子： 场景一：一个骑自行车的人手中拿着一个Stop Sign标识牌。不知道何时会举起标识牌。车辆如何理解这种场景，需要做到即使他举起了Stop Sign标识牌，车辆也不应该停下来。 场景二: 上述的骑车人如果是交通管理部门人员（警察、路政、交通等部门执法人员），车辆如何理解这种场景，并依照指令停车。 场景三：路口绿灯，车辆拥有路权，但必须为后方的特种车辆（救护车、消防车）让行。 ………… 这些都是比较常见的长尾场景，这些场景不按常理出牌，样式繁多，处理难度大，也是我个人认为造成这次追尾事故的最主要的原因。 在上面部分里，有不少人会问“既然毫米波雷达已经发现了货车”为什么不相信毫米波雷达呢，车辆的判断逻辑是不是应该把“and”改成“or”,就是只要有一个感知装置发现有信号， 系统就判定存在异物？ 这是因为，如果按照上述“or”的逻辑，车几乎就没法开了，因为我们的车辆在行驶过程中，毫米波雷达和摄像头都可以看到太多的东西，比如路牌，路灯杆，高速旁的广告牌，各种标志，如果我们不加识别，只要有信号返回就确认，车辆基本上在路上就会陷入频繁的错误减速而无法前进体验极差的情况。所以，我们只有在行驶过程中做加法，就是把确认的东西加进去，比如确认有个面包车，我再减速。 那遇到各种没有能够确认的情况怎么办呢？这就是因为目前依然是自动化驾驶2级的原因，在这个级别里，我们认为驾驶员是为全车提供确保安全的控制和感知最后冗余，在这个情况下，设计上把最后的安全冗余实际上说交到了驾驶员手上，也就是说，克服那些长尾场景，设计上认为是要驾驶员来干预的，还是用上面的例子，形象的说明一下： 毫米波雷达：前方150米，发现卡车一辆，车速80。（感知） 摄像头：前方未能检测到类似卡车图形。（感知） P7：删除毫米波雷达信号，继续前进……（避免错误减速） 驾驶员干预：这就是卡车，我踩刹车。 P7：驾驶员接管，全车服从驾驶员控制。（偷偷记下来，原来这个是个卡车） 首先，必须明确的是，视频里的情况完全是真实存在的，作为一名自动辅助驾驶的爱好者，在我使用自动辅助驾驶的过程中，也发生过类似的问题，确实会出现自动辅助驾驶不能完成任务，甚至可能导致安全事故的情况。但是，是否因为这些问题，我们就需要彻底否定这个功能？ 讨论这个问题之前，我想到分享一个词“非黑即白”。 我想请问大家：这世界上的人和事，是不是要么好人要么就是坏人，要么黑色要么白色？ 讲真，我以前一直单纯的认为世界是非黑即白，不是对就是错。《后出师表》里那一腔热血的“汉贼不两立，王业不偏安”应该是最好写照。但随着时间的流逝，慢慢就发现，其实这个世界除了黑与白，还有黑与白交织的各种颜色。 但不幸的是，现实中把事情描述得非黑即白的情况通常会比较“有市场”，也能够得到更多人群的支持和讨论。我们自幼接受的教育往往就是用各种非黑即白的话语来教导我们，谁是好人，谁是坏人。谁是自己人，谁是敌人。谁是榜样，谁是反面教材。只有怎样，才能怎样。只有先这样，才能做那样。惯性思维养成好，就会给一件事物进行非黑即白的定性，然后分类化，简单化，商品化，标签化。 但其实在现实中，我们都知道，好人也会做坏事，坏人也会做好事，对于朋友来说是一个热心的好人，可能对家庭来说是一个不负责任的爸爸，对于长官来说是一个负责的下属，可能对于下属来说是一个专断的独裁者。 回到我们讨论的自动辅助驾驶技术来说，这项技术作为一个时代的新生事物，去了解和认知它是有成本的，这个成本包括时间，精力和资源等等各个方面。如果你需要全面去了解它，需要付出时间甚至金钱，而大多数人其实是没有意愿去付出这些成本去深入了解的。往往这种时候“非黑即白”就必然出现，黑的人会直接把自动辅助驾驶技术打包成两个字：“骗局”。亦或定性成：“人傻命多”，“小白鼠”。白的人事实也会很粗暴，他们会定性成：“无人驾驶”，“全自动”，“吊打XXX”等等。 其实自动辅助驾驶就处于这两个极端之间，因为这一技术的产生也给用户带来了很大的方便，比如在更多的为用户完成了控制方向、加减速的简单重复劳动，在驾驶过程中给予用户更多的提示和选择（比如可以自行选择是车辆自动变道还是等你确认后再变道），又比如在行驶过程中，大多数情况下可以缓解用户疲劳，提高用户单次出行的里程等等等等。 经常有人说菜鸟司机开车还不如自己开，自己看着都累。如果换个说法，当菜鸟能开的时候让菜鸟开，我轻松一点看着就行了，当情况复杂的时候，我接管过来自己开，让菜鸟学着点。你会发现，时间久了，也许菜鸟就没有那么菜了。比如下面的视频中，原来G3通过不了的弯道，通过几次OTA之后，就可以过去了。 毕竟百闻不如一见，一见不如体验，让这些用辅助驾驶更多的人来谈谈看法，更清晰的去了解驾驶自动化的边界和定义。 我是大包子狸，智能科技控和新能源汽车爱好者; 已经陆续免费推荐超过100+朋友选择适合他们的新能源车; 我会持续更新各种新能源车的体验，以及相关知识、股票等经历的分享; 有任何新能源汽车的问题欢迎交流，星辰大海，一起遇见!