大火的辅助驾驶发展到哪一步了？

　　随着人工智能和自动驾驶技术的不断进步，智能辅助驾驶系统在汽车行业中得到了广泛应用。这些系统包括自动紧急制动、自适应巡航控制、车道保持辅助等功能，大大提高了驾驶安全性和舒适性。以小鹏、华为为代表的国内智驾企业也在迅速崛起，持续扩张的落地城市与功能也一再刷新纪录。预计未来几年内，随着智能汽车的普及和消费者对安全驾驶的需求增加，智能辅助驾驶市场将继续保持快速增长。那么目前为止，已经走向我们生活的L2+辅助驾驶已经发展到哪一步了?真正实用的功能又有哪些呢?

　　01

　　自动驾驶的初级阶段——辅助驾驶

　　辅助驾驶系统(ADAS)是智能汽车的重要构成，是利用安装在车上的各式各样传感器(毫米波雷达、激光雷达、单双目摄像头以及卫星导航)，其在汽行驶过程中随时来感应周围的环境收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶地舒适性和安全性。

　　自动驾驶跟辅助驾驶，本质上来说，区别在于驾驶员是否需要一直尽监视的义务。曾经"自动驾驶"仿佛一夜间成了***的代名词。***夸大的宣传，误导消费者，间接导致消费者在驾驶过程中，没有意识到自己在驾驶中的监视责任，掉以轻心甚至睡着，发生了多起惨剧。驾驶只有Level2辅助驾驶系统的汽车，司机是有义务且必须时刻对车辆进行监视的。虽然***官网已经将"自动驾驶"改成了"自动辅助驾驶"，但让民众详细了解辅助驾驶与自动驾驶的区别，笔者认为是非常必要且关键的。

　　一般来说，自动驾驶分为L0-L5六个等级，而Level2及以下，目前都称为辅助驾驶，直到Level3才开始称得上“自动驾驶”，开始允许驾驶员不必一直尽监视义务。但也是在某个特定的交通环境下让驾驶员不用控制和监视汽车，一旦检测到环境的变化便有可能返回驾驶员驾驶模式。这也是为何国内智驾企业一直声称自己是L2+而非L3，因为需要驾驶员监视的边界始终难以确定。

　　对于辅助驾驶来说，司机必须时刻关注着车辆的运行状态，并且在危险路段需要尽快接管使其退出，毕竟就目前的技术来说，现实生活中还有许多的corner case是难以解决甚至极少遇到的，对于没有这部分极端场景案例数据的车厂来说，遭遇这类情况时发生问题的概率是比较大的，因此辅助驾驶时切记需要保证注意力的集中。

　　02

　　实用的辅助驾驶功能

　　那么目前市面上比较常见且用户经常会用到的辅助驾驶功能主要有哪些呢?它们具体又能怎样帮助到我们的日常驾驶呢?

　　1. 自动紧急刹车(AEB：Autonomous Emergency Braking)

　　AEB可以说是最为民众所熟知的辅助驾驶功能了，前段时间华为和小鹏在线上的隔空对线便是围绕这一功能展开，也让AEB成功出圈，让消费者知道了这个关键时刻可以保命的主动安全系统。作为最基本的主动安全功能，当传感器检测到前方一定距离内有车辆行人或障碍物时，便发出警报提醒。当小于安全距离时即便驾驶员没有来得及踩刹车，系统会自动制动，以减少伤害。

　　2. 追踪巡航控制(ACC：Adaptive Cruise Control)

　　ACC基础版是在自动巡航功能的基础上，通过摄像头或毫米波雷达等传感器监测前方车辆，与前车的速度保持一致。更高级版本ACC也可以在堵车时使用，跟随前车停止或启动。相较于它，还有更高级的功能LKAS(Lane Keep Assist System)，相当于加入了车辆的横向控制能力。系统通过对于车道线的识别，规划出横向的行驶路径，再通过控制方向盘使自车保持在车道中央。

　　3. 变道辅助功能(LCA：Lane Change Assist)

　　前几种功能属于辅助驾驶系统的标配功能，现在也有不少车企像奔驰、日产等开始提供被动或主动变道辅助功能，驾驶员通过拨动转向灯向系统提出转向变线要求，系统根据周边的车流情况，控制方向盘和速度，实施变道。由于对周边车辆检测精度要求很高，一般前后都配有摄像头和毫米波雷达等，已达到精确的车辆信息。

　　除了上述主流的辅助驾驶功能外，还有自动泊车，盲点显示，车道偏移预警，前车防撞预警，交通标志识别，驾驶员疲劳探测，远近光灯辅助功能等等。

　　03

　　2024，辅助驾驶卷什么？

　　就目前而言，高速NOA的功能在多家车企上已经可以落地，在高速路或者高架上，很多城市的智驾功能已经开放，消费者可以线下去实车上体验实际的乘坐效果。一方面由于高速上场景较简单，且车道线标志清晰，另一方面高速上也没有红绿灯和行人、非机动车横穿的场景，实现起来难度小很多。在2024年，多家车企已经将目光放在了城区NOA上，去年年底，正在恶补智能驾驶短板的理想汽车就正式推出覆盖超过100座城市的智驾功能。在智能驾驶领域一直被认为走在“造车新势力”阵营前列的小鹏汽车宣布，新增27个无高精地图覆盖的城市导航辅助驾驶(XNGP)。同期，宝马、奔驰先后宣布，于近日分别拿到北京、上海L3级(有条件自动驾驶)高快速路自动驾驶测试牌照。一时之间，城市NOA风头无两。

　　所谓的城市NOA，即面向城市场景的智能辅助驾驶，车辆可以实现在城市道路自主行驶，完成跟车、变道、超车、转弯、过红绿灯等动作，最终到达目的地。值得一提的是，城市NOA被视为L2级辅助驾驶的最后一役，是从L2跨越到L3至关重要的一步。

　　目前，城市NOA距离大规模普及还将遭遇多重难点与挑战。首先便是成本问题，城市NOA技术成本较高，叠加在车辆价格上可能导致消费者负担加重。据市场调研，目前城市NOA硬件成本比较高，主要在30万元以上的车型上配置。

　　硬件成本中，自动驾驶感知环节的硬件占“大头”，在该环节，主要通过摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达等多融合传感器感知周围环境。其中，激光雷达的价格高昂。与此同时，软件成本也同样不容忽略：要实现城市NOA功能，需要采集大量数据并进行处理，包括高精度地图数据、车辆传感器数据、交通信号数据等，这需要强大的算力与存储支持，对车企来说同样是巨大的成本投入。

　　纵然面对这些挑战，城市NOA普及的前景与希望也让各家车企纷纷摩拳擦掌，想要在未来的智驾领域中占据一席之地。可见，在2024智驾的战场上，车企不仅需加大技术研发的投入，而且要在法规、市场策略等方面进行综合施策，才能在这场竞争中脱颖而出。