芯耀
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隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，組合輔助駕駛功能已經(jīng)逐步走向?qū)嵱没捎诩夹g(shù)并未成熟，L5級別的自動駕駛尚未實現(xiàn)，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(huán)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(tǒng)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(tǒng)無法處理復(fù)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(wǎng)友在社交媒體上調(diào)侃“0.1?秒退出智駕”，這也反映出當前部分自動駕駛產(chǎn)品在接管邏輯設(shè)計上仍存在不小的問題。而真正成熟的智能駕駛系統(tǒng)，應(yīng)該是在適當時機平穩(wěn)、可控地實現(xiàn)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(tǒng)接管的本質(zhì)，是在車輛運行過程中實現(xiàn)人與機器之間的控制權(quán)交接。在理想狀態(tài)下，這種交接應(yīng)當如同兩位經(jīng)驗豐富的司機在開長途車時輪換駕駛，既提前預(yù)知，又留有余地；而不是像某些系統(tǒng)那樣，在突發(fā)情況下瞬間將任務(wù)“拋回”給人類，而人類來不及反應(yīng)，從而造成悲劇。因此，判斷自動駕駛系統(tǒng)何時接管或退出，需要從多個技術(shù)維度進行系統(tǒng)化設(shè)計。
自動駕駛系統(tǒng)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(huán)境，它們像是系統(tǒng)的眼睛和耳朵。系統(tǒng)需要通過感知模塊，實時構(gòu)建周邊環(huán)境的動態(tài)模型，以實現(xiàn)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(nèi)，系統(tǒng)對環(huán)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(tǒng)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(fā)接管請求。對于感知邊界的界定，是決定接管時機的技術(shù)基礎(chǔ)。
但光有感知還不夠，系統(tǒng)必須能夠?qū)撛陲L險進行評估和預(yù)測。如在高速路上前方出現(xiàn)一輛慢速車輛，系統(tǒng)需要判斷其速度、相對位置、未來幾秒的行駛軌跡，并結(jié)合當前車速和車距，預(yù)測是否存在碰撞風險。通常系統(tǒng)會基于一套預(yù)設(shè)的“安全模型”來計算風險程度，一旦風險指數(shù)超過某個閾值，就可以發(fā)出接管警告。然而這里存在一個設(shè)計難點，風險閾值到底設(shè)多高才合適？如果系統(tǒng)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(tǒng)過于自信，從不主動請求，反而在突發(fā)狀況中“硬剛”，也會讓駕駛員對系統(tǒng)的安全性產(chǎn)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(fā)出提示，在提示后又能快速順利地完成控制權(quán)交接，不打斷駕駛節(jié)奏。這一點與語音助手“打斷人說話”的問題類似，好的系統(tǒng)應(yīng)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(yīng)該不是固定的，而是需要考慮車速、路況、駕駛員狀態(tài)、系統(tǒng)自信度等多種因素動態(tài)調(diào)整。如在高速公路上，由于車速高、風險放大效應(yīng)明顯，系統(tǒng)要更早、更清晰地發(fā)出接管請求；而在城市道路中，雖然復(fù)雜度高，但車速通常較慢，留給系統(tǒng)和人的反應(yīng)時間也相對充裕，系統(tǒng)可以在觀察數(shù)次異常后再發(fā)出接管提示。甚至可以根據(jù)道路類型、天氣狀況、駕駛員過去的反應(yīng)習慣，動態(tài)調(diào)整接管提示的靈敏度和策略。一位經(jīng)驗豐富且反應(yīng)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(tǒng)則需更早介入，甚至直接介入控制以保障安全。
駕駛員狀態(tài)的監(jiān)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(tǒng)，車內(nèi)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(tǒng)發(fā)現(xiàn)駕駛員處于分心或困倦狀態(tài)，即使當前路況暫時安全，也應(yīng)主動提高接管預(yù)警等級，提前激活控制權(quán)交接流程。也就是說，接管不僅是對外部環(huán)境的響應(yīng)，也是對內(nèi)部駕駛員狀態(tài)的同步適應(yīng)。未來，隨著AI算法在表情識別、姿態(tài)分析、注意力估計等方面的發(fā)展，這一機制或?qū)⒏?a class="article-link" target="_blank" href="/tag/%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%8C%96/">智能化和個性化。
接管還有一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)那就是人機交互的設(shè)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(yīng)該通過視覺、聽覺、觸覺等多種形式聯(lián)合發(fā)出，讓駕駛員第一時間察覺系統(tǒng)的請求。中控屏和儀表盤上可以出現(xiàn)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(tài)提醒機制，是為了應(yīng)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(xiàn)突發(fā)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(yīng)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(tài)和動作復(fù)雜度。如果系統(tǒng)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(tǒng)必須提前做出預(yù)測，計算從當前狀態(tài)發(fā)展到不可控狀態(tài)所需的時間，在這個時間窗口之前發(fā)出接管提示。如果系統(tǒng)評估未來5秒后可能發(fā)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(yīng)越從容，系統(tǒng)的可靠性也就越高。
這種預(yù)測性的接管策略要求系統(tǒng)具備較強的軌跡規(guī)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(tǒng)與傳統(tǒng)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(zhì)上就是網(wǎng)友對系統(tǒng)只在檢測到當前已無法應(yīng)對時才“緊急下車”，而不是在還能處理但即將失控時就預(yù)判風險、平穩(wěn)過渡。
接管的觸發(fā)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(tǒng)必須迅速整合感知數(shù)據(jù)，計算多種駕駛路徑的風險指標，決定是否發(fā)出接管請求，并在短時間內(nèi)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(tǒng)以及冗余架構(gòu)來支持穩(wěn)定的接管邏輯執(zhí)行。
接管之后的流程同樣重要。系統(tǒng)退出后，駕駛員并非從0開始控制，而是需要系統(tǒng)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(wěn)定等，這種“軟著陸”式的退出設(shè)計，能有效降低接管后的操作壓力。同時，車輛也應(yīng)將接管相關(guān)數(shù)據(jù)進行存儲和回傳，用于后續(xù)分析和系統(tǒng)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(tǒng)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?yōu)椤白晕冶Ｗo處理”（相關(guān)閱讀：自動駕駛是為了 ?“增強人”，還是為了“替代人”？）。在復(fù)雜情況中，系統(tǒng)會優(yōu)先選擇執(zhí)行應(yīng)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(zhuǎn)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(yè)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(quán)交接時確保安全與體驗的平衡。接管邏輯的合理設(shè)計，正是衡量自動駕駛系統(tǒng)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(guān)鍵，就藏在那些被低估、卻又無比關(guān)鍵的“0.1 秒”之間。
