怎么安全的去使用汽车智能辅助驾驶，有什么好的建议吗?

智能驾驶辅助可以作为行车安全的辅助，但不能完全依赖它。 #生活技巧# #驾驶技巧# #智能驾驶辅助#

作为一位沃尔沃S90T8的车主，我觉得可以就汽车智能辅助驾驶的相关问题发表一些看法。

想要安全地使用汽车智能辅助驾驶功能，我们首先要对所驾驶车辆的这些功能有一个清晰的认识。了解它们能做什么，每项功能的边界在哪里，以及在使用过程中可能存在的盲区。目前的技术水平下，辅助驾驶只能对我们的驾驶过程进行一定程度的修正，还无法完全替代人类的驾驶。

现阶段，辅助驾驶主要依赖于摄像头、毫米波雷达、超声波雷达，以及近期备受关注的激光雷达。以特斯拉为代表的车企，更倾向于使用车载摄像头系统进行图像与维度分析。这种视觉系方案的优势在于，通过算法能够更直观地对外界作出反应，提供更逼真的预判与决策，更贴近日常使用习惯。但需注意的是，因依赖视觉感知，一些未被摄像头捕捉到的内容或障碍可能会被系统误判，特斯拉就有因此发生事故的案例。尽管如此，特斯拉的产品在辅助驾驶的落地性和功能全面性上仍具有代表性。

而宝马、奔驰、沃尔沃等传统车企则倾向于使用更为传统的方案。这些方案通常由Mobile Eye等辅助驾驶供应商提供，依托雷达和单目或多目摄像头进行环境感知。这类方案在稳定性和功能拓展上表现更为稳定，能够较好地实现车道保持、自适应巡航以及简单的变道超车等功能。然而，雷达和摄像头的探测距离与感知范围有限，给予系统判断的时间较短，在实际驾驶中可能对道路标线等辅助内容的识别产生误判。在极端天气条件下，其使用更是受到较大限制。

以蔚小理为代表的新势力车企则开始尝试使用激光雷达。目前来看，这些激光雷达能够提供较好的视距，但对辅助驾驶的实际提升并未达到预期效果。

当前技术水平在算力方面已有所突破。例如，英伟达已实装的Orin能够提供200+TOPS的算力，而计划中的下一代Thor更是能够提供超过1000TOPS的算力。相比之下，特斯拉的HW3.0算力为72TOPS，而传统车企如沃尔沃、奔驰、宝马的产品算力水平则仅有个位数。从算法层面来看，已有车企具备满足L2甚至L3级别的算力能力。然而，目前算法仍是瓶颈所在，尽管每天都在更新优化，但仍无法覆盖所有驾驶场景。即使是奔驰宣称的L3级别辅助驾驶，也仅限于在工况更好的高速和快速路段使用。

目前在国内能接触到的辅助驾驶功能主要停留在L2级别，整体功能表现尚不丰富，因此在使用过程中需注意以下几点：

3.1、始终牢记辅助驾驶仅为辅助，建议全程保持高度参与监管，随时做好刹车准备。

3.2、由于大部分辅助驾驶功能的使用场景非常有限，建议主要在高速和快速路区域使用，并全程进行监管。强烈反对在城市工况，尤其是有行人的情况下使用辅助驾驶功能。

3.3、注意使用环境的限制。目前大多数功能都需要雷达和摄像头共同参与，因此在异常天气如雨雪天时应减少辅助驾驶的使用。特别是雪天对摄像头的干扰会大大增加系统误判和失控的风险。

3.4、充分了解辅助功能的极限，合理控制各种道路中的辅助行驶速度上限，以提高整体安全系数。对于目前的辅助驾驶而言，大角度转弯是一个复杂且考验系统的测试场景，遇到此类情况建议尽早人工介入。

3.5、部分产品的刹车和油门并未完全被系统控制，因此存在额外风险。驾驶者应熟悉自己车辆的特性，并根据需求合理使用产品。

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