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车云网 16小时前

为智能泊车损失兜底,比亚迪为百万车主立下“军令状”

原创|苗正 编辑|Cong

2025 年 7 月 10 日,比亚迪围绕其 " 天神之眼 " 智能驾驶辅助系统抛出了一则重磅消息,宣布其智能泊车功能可实现 " 媲美 L4 级 " 的体验,并为此提供 " 全面兜底 " 的终身责任保障。这一举动在汽车行业和消费者群体中迅速引发了广泛的讨论。在特定场景下,提前将未来 L4 时代的核心要素——权责划分——清晰地摆在了公众面前。

L3 与 L4 的核心差异,并不在于车辆 " 能做什么 ",而在于 " 当系统做不了时,由谁来负责 "。这背后是责任主体的根本性转移。L3 级别,即 " 有条件的自动驾驶 ",允许驾驶员在特定条件下 " 脱手 ",但要求其保持注意力,随时准备接管车辆。这便引出了 L3 最致命的缺陷—— " 接管困境 "(Handoff Problem)。

系统必须在自己能力达到上限之前,提前预判并向驾驶员发出接管请求。然而,一个已经将注意力从驾驶任务上移开的人,其恢复情景感知并做出正确决策需要时间,这段 " 接管窗口期 " 充满了巨大的安全隐患。如果窗口期太短,人类反应不过来;如果窗口期太长,又会大大限制 L3 系统的可用场景。更重要的是,这种人机共驾的模糊状态,导致了责任归属的混乱。

事故发生时,究竟是系统未能及时预警,还是驾驶员未能有效接管?这个问题的裁定异常困难,也使得众多车企对推出 L3 功能望而却步。

而 L4 级别,即 " 高度自动驾驶 ",则从根本上解决了这个问题。在它的运行设计域(ODD)内,系统承诺可以处理一切状况,包括自身的故障。它不再需要人类驾驶员作为后备,如果系统遇到无法处理的问题,它必须有能力自行将车辆带入 " 最小风险状态 ",比如安全地靠边停车。这意味着,在 ODD 内,责任主体是清晰且唯一的,那就是系统提供方。驾驶员可以真正地 " 脱脑 ",将自己从驾驶任务中解放出来。

由此可见,从 L3 到 L4 的跨越,并非简单的技术指标提升,而是一次质的飞跃。它要求系统具备完整的故障应对和安全冗余能力,这需要对车辆的感知、决策、执行等所有关键部件进行双重甚至多重备份。它不再是一个驾驶辅助系统,而是一个完整的、能够独立承担责任的驾驶主体。这背后是成本的急剧增加和技术复杂度的指数级攀升。

回看比亚迪的策略,其高明之处就在于,它没有陷入 L3 的 " 接管困境 " 和权责泥潭,而是直接在 " 泊车 " 这个高度受限的 ODD 内,提供了 L4 级别的体验和责任承诺。它向市场证明,自己有能力、也愿意在可控范围内承担起完整的系统责任。

这既是一次成功的市场营销,也是对未来自动驾驶商业模式的深刻洞察——技术的价值最终需要通过清晰的责任划分来体现。当消费者购买的不再仅仅是一项功能,而是一份明确的安全保障时,高阶自动驾驶的商业闭环才能真正形成。

当我们将视线从聚光灯下的泊车场景移开,投向更广阔的开放道路时,会发现真正的 L4 级自动驾驶技术所面临的挑战,远比一个可控的停车场要复杂得多。比亚迪的 " 泊车 L4" 之所以能够实现,正是因为它巧妙地规避了当前 L4 技术在开放道路下面临的核心难点。

完全的 L4 级自动驾驶技术难以大规模商业化,其困境并非源于单一的技术瓶颈,而是一个由感知、决策、执行、验证以及法规共同构成的复杂系统性难题。首先是环境感知的 " 长尾问题 "。自动驾驶系统依赖于摄像头、雷达、激光雷达等传感器构建对世界的认知,但在开放道路上,极端天气(如暴雨、大雪、浓雾)、复杂光线(如隧道口的强光抑制、夜间弱光)以及无穷无尽的 " 边缘场景 "(Corner Cases)构成了巨大的挑战。

一个滚落在路上的轮胎、一个突然冲出的动物、一组不合规范的交通信号灯、一次异乎寻常的人类驾驶员的挑衅行为,这些偶发但致命的场景,数量之多、形态之诡谲,构成了难以穷尽的 " 长尾 "。在数据驱动的 AI 模型中,这些罕见场景的样本数据极其稀缺,系统很难通过常规训练完全覆盖。而停车场的环境则相对单纯,障碍物多为静态的墙壁、立柱和车辆,动态物体也主要是低速行驶的车辆和行人,行为模式相对可预测,这极大地降低了感知系统的压力和 " 长尾问题 " 的复杂度。

决策规划的 " 社会性 " 难题。自动驾驶不仅要遵守交通法规,更要理解并融入人类驾驶员形成的、充满潜规则的驾驶文化中。例如,在拥堵路段的加塞与被加塞、在无灯路口的博弈与礼让,这些行为背后是复杂的社会交互逻辑。一个纯粹理性的 " 机器司机 " 可能会因为过于 " 守规矩 " 而寸步难行,或者因为无法理解人类的意图而做出错误决策。

L4 系统需要具备近乎人类的推理和预测能力,才能在复杂的动态交通流中做出既安全又高效的决策。而在泊车场景中,这种复杂的博弈被简化为路径规划和避障,车辆间的交互大大减少,系统的决策模型得以显著简化。

对于任何一个商业化的 AI 而言,系统验证与可靠性的 " 天文数字 " 困境。如何证明一个 L4 系统比人类驾驶员更安全?

业界普遍认为,需要通过数十亿甚至上百亿公里的道路测试来验证其可靠性。这在物理世界中几乎是不可能完成的任务,因此虚拟仿真测试成为了主要手段。但仿真的有效性又取决于其对真实世界模拟的保真度,这又回到了对无穷尽边缘场景的构建难题上。没有一个公认的、绝对权威的测试标准和流程,使得 L4 系统的 " 毕业考试 " 迟迟无法到来。相比之下,泊车功能的验证则简单得多,其场景可以被轻松地穷举和复现,测试成本和周期都呈几何级数下降。

此时回顾比亚迪的承诺就会发现,这种做法,不仅开创了行业内车企为智能泊车功能全面兜底的先河,也通过免除用户对保费上涨的担忧,极大地降低了用户尝试和信任高阶智能驾驶功能的心理门槛。

当然,权责对等,比亚迪也明确了免责条款,主要集中在人为因素、车辆自身损伤以及明确的第三方责任事故上。这保证了责任界定的合理性,避免了将所有泊车相关的事故都归于系统,体现了其背后严谨的法务和技术考量。目前,超过一百万台搭载 " 天神之眼 " 的比亚迪车辆行驶在路上,这一庞大的基数既是其推出此项权益的底气来源,也使其承诺具备了非凡的市场影响力。

可以说,比亚迪通过在 " 智能泊车 " 这个相对封闭、低速、可控的场景中率先扛起 L4 级的责任,完成了一次精妙的商业和技术实践。它不仅是在展示技术肌肉,更是在用真金白银培育用户心智,为未来更高阶的自动驾驶功能铺平道路。

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