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摄像 | 董鹏

近期，自动驾驶相关话题又占据了网络热搜。前有理想宣布城市NOA，后有小鹏G6以低价+XNGP的组合引爆朋友圈。你有没有发现一个有趣的现象，以前各路制造商在宣传产品时，总爱标榜驾驶辅助技术属于L几，比如L2、L3等。但如小鹏、理想、特斯拉这种头部企业更愿意直接叫自己技术的名称。那么无论是XNGP、NOA还是FSD，这些辅助驾驶技术，究竟是个什么水平？

提到自动驾驶，首先就要把SAE搬出来，SAE全称是国际自动机工程师学会，会员均是航空航天、汽车和商用车辆行业的工程师和相关技术专家。对我们来说，SAE最主要的作用就是开发一致性标准。其中大名鼎鼎的自动驾驶分级，L1到L5，就是他们提出的。在2021年又经过一次更新，细化了L1\L2属于驾驶辅助，L3以上为自动驾驶，两部分的核心差异是人在驾驶还是机器在驾驶。

回过头来再看小鹏理想他们自己的驾驶辅助系统，无论是城市NOA还是XNGP，核心都是在没有高精地图的情况下、通过激光雷达实现接近人类司机的驾驶表现。说人话就是你人怎么开，它就怎么开。这样一来，驾驶辅助就可以在城市复杂路况中使用。举个例子，在以往的L2自动驾驶辅助中，程序往往设定成严格遵守交通法规，未知风险出现时，最终逻辑就是一脚刹车。而在我们日常驾车过程中，由于交通环境的复杂，老司机们往往会做出一些违反交通法规但又不太影响其他交通参与者的驾驶行为。比如压实线绕过逆行快递三轮车、躲避强行掉头、并线的前车这些。

前文提到的NOA和XNGP，就是通过算法模拟老司机的驾驶行为，更贴近人的驾驶风格，该躲躲、该绕绕。因此激光雷达的好处就凸显出来了，探测范围大、角度广、灵敏、受恶劣天气影响小，从而帮助电脑实现快速决策。其实你也可以把它看成是视觉方案的一种，只不过是机器的视觉。因此，这类城市驾驶辅助更像是一些具有L3特征的L2，依旧跨不过法规这道坎。原因则是万一发生事故，如何明确是人还是机器的责任。

还记得我们开头给大家画的重点吧？SAE对自动驾驶分级进行了升级，L2之前责任主体是人，L3之后是机器。这也是目前L2想跨越到L3的一个最大阻碍——人性！城市驾驶辅助的出现带来了效率，但同时也增加了风险。

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