为什么一再明确规范化辅助驾驶技术？
今日，中国汽车技术研究中心有限公司、清华大学、华为技术有限公司三方联合编写的《汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书》正式发布。我们来一起看看具体都说了些什么。
首先要了解本文的目的和作用是为了明确辅助驾驶发展过程中一些模糊、易混淆的概念；分析如今技术原理和发展水平；规范智能辅助驾驶技术产业的政策法规和合规要求并阐明一条未来的发展方向。
我们挑一些重点来总结一下
智能驾驶分类
这里则是基于之前工信部所指定的GB/T 40429—2021《汽车驾驶自动化分级》，再次明确了自动化驾驶0-5级的分类，并且明确的区分了2级与3级的差异化。
比如L2级别的车辆是作为组合驾驶辅助使用，驾驶员需要承担驾驶任务切随时要准备接管车辆，而车辆则是在某些特定情况实现自动转向、加速、变道、制动等功能，这个期间驾驶员仍然要时刻保持注意力，所以责任主体依然在驾驶员。
而在L3级来说自动驾驶系统可以执行全部的驾驶任务（如上述所说，且包括城市和高速公路等），可以允许驾驶员不持续性的监管道路环境，但是这里的核心重点在于，驾驶员需要在系统进行功能请求时随时接管车辆，所以驾驶员所能进行的非驾驶活动是有限的，所以不是说开着辅助驾驶就去后面睡大觉或者看视频了。且在责任认定上，若L3级辅助系统激活时发生问题，是会经过相关部门的认定后做出判决，比如驾驶员在系统进行功能请求时未及时接管车辆，可能就会导致驾驶员依然需要承担全部责任。
此外，白皮书中也强调，截至发布日期，市场上的汽车均处于L2级及以下的阶段，没有能达到L3级别的车辆，所以也就是说，现在按照交规，你开着辅助驾驶出现事故，无需相关部门进行认定，驾驶员必然需要承担法定责任的。这样也是为了规范化的对辅助驾驶等级进行限定，不要存在模糊混淆和侥幸心理。
杜绝车企过度营销
现如今车企比拼和内卷现场也滋生出过度营销化的乱象，最关键的点在于对汽车技术层面上的传播其实是由误差的，打的就是一个认知信息差，文章中提到的我们简单化的来叙述。
首先就是部分车企对于算力芯片、雷达等硬件参数的过度传播，单纯的去说算法的能力强度，但其实辅助驾驶系统的完善度是多方要素的融合，不单单是算力硬件的强度。算力高≠辅助驾驶牛，事实上这些是需要海量的数据训练，各种复杂的安全性测试，可靠的场景理解算法等等，缺一不可，算力只是其中一环。消费者其实所理解的只是宣传话术层面的数据，然而实际上的关键参数是非常复杂的，这也映射出市场的无序竞争导致消费者的认知混乱，从而对于市场造成消费失衡，一个恶性循环。文章所要规范的就是间里技术科普体系，明确算力等数据的实际意义和性能，帮助消费者去理解和认识到这些所谓的高科技硬件实际上是用在哪里。
其次就是，文章中规范了对于车端推理算法的要求。一是车端推理模型需要具备多传感器、多模态的感知数据的并行处理能力。二是在车端推理模型与云端训练模型的协同上，需要辅助驾驶专用的云端模型去提升效率，例如将开源通用语言大模型为基础进行二次训练或过滤出辅助驾驶模型，用来解决庞大的模拟数据导致的效率低下和费时。
总结
上述所总结的，只是很小一部分白皮书中的内容，感兴趣的朋友可以自行查看原文。我所列举的其实也是如今新能源汽车发展到现在AI辅助驾驶下消费者所面临的问题，可能有人会说，这不是给车企看的，我们老百姓看了有啥用？其实不然，这些规范和定义，很大一部分受益人就是消费者。我们在选车买车是车企所列出满满登登的数据参数时，过渡的宣传和网络上错误的信息其实很容易让消费者忽略掉许多问题。例如过于相信辅助驾驶从而无视法律法规的进行驾驶活动，过于追求某些不重要的参数而忽略了实际的车辆品质安全，所以如今的市场是需要一个普及技术知识体系给消费者的存在。
大家都在说“科技平权”“技术平权”然而真正平权到了百姓身上，我们对于这些曾经没有接触过的科技和技术领域真的又非常了解吗？我想，我们需要的不只是一篇白皮书，而是懂得这背后所真正给予我们的是什么。