自动驾驶：谁在掌控方向盘下的代码江湖？
当特斯拉车主松开方向盘的那一刻，真正接管车辆的是一套精密复杂的代码系统。从摄像头捕捉图像到最终轮胎转向，这段旅程中每个代码模块都在争夺话语权。感知算法坚持"眼见为实"，决策系统主张"运筹帷幄"，而控制模块则强调"令行禁止"。这场看不见的权力游戏，正在重塑自动驾驶的技术版图。
感知系统的"视觉霸权"
毫米波雷达在雨雾中固执己见，激光雷达用点云描绘世界，摄像头则坚持色彩还原——多传感器融合就像联合国安理会，每个成员都带着自己的偏见和优势。特斯拉的纯视觉派与Waymo的多传感器阵营，本质上是在争夺感知阶段的话语权。当不同传感器给出矛盾信息时，最终听谁的？这个问题的答案价值连城。
深度学习模型在这些年逐渐获得了感知领域的主导权。但黑箱特性让它们像掌握秘传武功的长老，只给结论不给解释。当一辆自动驾驶汽车误将白色卡车认作天空时，没人能说清是哪个卷积核出了问题。这种不可解释性正在催生新的确权需求——如果感知出错，责任应该追溯到训练数据、标注质量还是模型架构？
决策模块的"道路政治学"
路径规划算法像精明的政治家，在安全、舒适、效率三个选民群体间寻找平衡点。激进派主张抓住每个变道机会，保守派坚持"宁停三分不抢一秒"。更微妙的是，不同地区的驾驶文化正在渗透进决策逻辑——在德国高速公路上合理的跟车距离，到了北京五环可能就被后车疯狂闪远光。
行为预测模块最近获得了更多投票权。它们像读心术专家，试图从行人晃动的肩膀预测穿越意图。但当遇到推着婴儿车的母亲突然转身，这种预测就变成了概率游戏。最新的技术趋势是让决策系统具备"元认知"能力——不仅要做决定，还要评估自己决定的可靠程度。这相当于给代码赋予了自我怀疑的权利。
控制执行的"机械民主"
转向和制动系统是代码世界的基层执行者，它们用PID控制器这类朴素工具实现上层意志。但当决策系统命令"立即制动"时，线控制动系统会根据自己的物理极限重新计算减速度曲线。这种"阳奉阴违"实际上是必要的安全机制，就像宪法对行政权力的约束。
有趣的是，车辆动力学模型正在获得更多话语权。它们像老练的赛车手，知道在积雪路面转向时应该多打几度方向。当决策系统发出违反物理定律的指令时，这些底层模块会启动"和平演变"，用渐进的方式修正上层错误。这种分权制衡，可能是避免"软件决定翻车"的最后防线。
当我们在讨论自动驾驶责任划分时，其实是在追问：在这套精密运转的代码联邦中，谁该为错误决定买单？是收集数据的传感器？分析环境的感知模块？制定策略的决策系统？还是最终执行的控制器？答案可能像交通信号灯一样需要分时段变化——在正常行驶时决策系统主导，紧急情况下控制模块夺权，而事故重建时感知数据又成为关键证据。这场代码世界的权力游戏，才刚刚拉开序幕。