龔夢澤
在資本的熱捧與技術(shù)的快速迭代中,智能駕駛從科幻概念逐步落地為現(xiàn)實功能,成為全球汽車產(chǎn)業(yè)競爭的焦點。然而,當(dāng)技術(shù)光環(huán)遭遇復(fù)雜路況、營銷話術(shù)碰撞法律空白,智能駕駛行業(yè)暴露出的不僅是技術(shù)欠缺,更是一場關(guān)于信任與責(zé)任的博弈。
營銷倫理方面,部分車企利用消費者對技術(shù)術(shù)語的認(rèn)知模糊,以“L2+”“L2.99”等營銷話術(shù)包裝功能,將輔助駕駛與L3級自動駕駛混為一談,使得用戶過度信賴系統(tǒng)能力,導(dǎo)致安全隱患。技術(shù)成熟度方面,即便是技術(shù)領(lǐng)先的車型,在城市道路中,對施工圍欄的誤判、對異形車輛的識別延遲等問題頻發(fā),凸顯出算法在復(fù)雜環(huán)境中的局限性。責(zé)任界定方面,現(xiàn)行法律框架下,駕駛員仍是“最后責(zé)任人”,但若系統(tǒng)誤判導(dǎo)致事故,車企是否應(yīng)承擔(dān)技術(shù)缺陷責(zé)任?保險條款又如何界定人機(jī)責(zé)任比例?這些問題尚無明確答案。
筆者認(rèn)為,要打破僵局,智能駕駛行業(yè)需跨越三重門檻。
一是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。推動動態(tài)場景數(shù)據(jù)集建設(shè),引入真實路況的連續(xù)幀標(biāo)注,而非依賴靜態(tài)圖像。比如,制定動態(tài)數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn),明確傳感器數(shù)據(jù)頻率、環(huán)境參數(shù)采集維度,并規(guī)范多源數(shù)據(jù)(攝像頭、激光雷達(dá)、GPS)的時空對齊規(guī)則;建立多源數(shù)據(jù)融合機(jī)制,整合車企、第三方機(jī)構(gòu)及公共道路數(shù)據(jù),解決數(shù)據(jù)孤島問題;引入AI分析模型,自動識別行人軌跡、車輛變道等動態(tài)事件,標(biāo)注準(zhǔn)確率需達(dá)95%以上,并建立人工抽檢復(fù)核機(jī)制。
二是重塑宣傳倫理。監(jiān)管部門應(yīng)強(qiáng)制要求廣告明示技術(shù)邊界,對虛假宣傳企業(yè)處以罰款,并限制其參與智能駕駛示范項目,同時通過信用公示系統(tǒng)強(qiáng)化社會監(jiān)督。車企應(yīng)借鑒金融產(chǎn)品“風(fēng)險提示”模式,構(gòu)建“風(fēng)險提示+技術(shù)說明書”雙軌披露制度,避免誤導(dǎo)性營銷,如在廣告中明確標(biāo)注系統(tǒng)適用場景、硬件限制及軟件版本。
三是完善責(zé)任框架。探索技術(shù)過錯推定原則,同時建立第三方數(shù)據(jù)存證平臺,確保事故可追溯。包括建立事故數(shù)據(jù)存證平臺,要求車企實時上傳車輛日志、傳感器數(shù)據(jù)及系統(tǒng)決策記錄,確保事故重現(xiàn)分析的客觀性;完善責(zé)任追溯鏈條,對事故車輛實施從硬件到軟件、再到數(shù)據(jù)的全生命周期溯源。
智能駕駛的終極目標(biāo)絕非替代人類,而是構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的安全出行方式。在真正的L5級自動駕駛到來前,人仍是駕駛的核心。在此之前,與其追逐概念,不如踏實深耕。唯有以安全為基石,避免急功近利,才能真正實現(xiàn)科技平權(quán)。
衛(wèi)星通信管理制度及政策法規(guī)進(jìn)一步完善……[詳情]
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