首页/文章/ 详情

来自小米SU7高速事件的教训,建议将“紧急救命”功能单独出来进行智驾评价,怎么重视都不为过

8月前浏览127

       

这些年,智驾技术的过度宣传,让普通消费者很容易就以为智驾无所不能了。


在L1~L5这个从低到高的智驾等级中,一个L2等级的NOA功能,会被宣传成L4的全能智驾,然而目前的行业普遍现实却是一个L1等级的AEB都做不好。

作者 | 李慢慢

编辑 | 李慢慢

出品 | 车路漫漫

01

小米SU7高速事件


2025年3月29日晚,一辆小米SU7在安徽德上高速撞上隔离带水泥桩,随后起火燃烧,车内三名女大学生全部遇难。  
 

截图来自:微博@小米公司发言人


02

关于事件的思考


在这起事故中,有一系列发人深省的问题:非车主驾驶是不是该强制学习该车辆的智驾能力(否则不允许其使用智驾功能)?晚上光线差是不是应该禁止激活NOA(领航辅助)功能?NOA功能激活后遇到搞不定的场景只提前2秒提醒驾驶员接管是不是太仓促?NOA退出后,AEB(自动紧急制动)为什么没有激活以帮助刹车?AES(自动紧急转向)为什么没有激活以帮助避障?


上面所问的每一个问题,都有可能是避免事故发生的一道锁。


曾经,我们是希望通过智驾技术大幅度降低交通事故概率,而现状却可能是因为智驾的不成熟而导致了交通事故的发生。


这里,我没有资格点评这起事故是谁的责任,但是我作为一名智驾仿真测试人员,却也是软件质量的守护者中的一员,因此也有一些关于软件质量测试的一些思考,希望和诸位同行共同探讨。  


思考1:

现在有很多法规标准和评测机构在对智驾技术或者车辆安全进行评价,比较著名的是IVISTA和CNCAP。我不知道这些详细的评测结果是否会在车辆销售时如实详细的向客户进行介绍和培训。但我想如果只是一个轻飘飘的四星或者五星的安全水平介绍给消费者时,在行业内五星满天飞的簇拥下,消费者其实并不会真正的清楚某辆车的真实安全水平。就比如在CCRs-30场景(主车30kph追尾前方静止车辆)中,AEB是否会激活,其实最终对得四星还是五星评价的影响其实并不大。这样的藏在某个庞大的评测体系里的某个小小的场景评价很差,会被其它好评给平均掉以至于最后完全被忽略。所有我想,一个庞大的评测体系并不一定是个好事。


思考2:

现有法规的评测场景,大都是一些简单的固定的片段场景,这样的测试就像是抽几道题给学生做,就算学生都答对了,这能代表学生的能力强吗?就比如,某辆车在遇到水泥柱场景下是无法激活AEB功能的,而这样的场景都没有在CNCAP的法规测试场景体系中,那么它最终给出某辆车五星安全的好评,这合理吗?消费者能信赖它吗?


思考3:

由于智驾算法的一致性和传感器的误差等问题,很多时候AEB容易误触发(就是在不该触发AEB的时候它触发了然后给你来一个冷不丁的莫名其妙的刹车),这非常容易引起消费者投诉甚至造成安全事故。所以厂商可能宁愿漏触发,也不要误触发,但这也会导致很多时候该触发的时候不作为,这样参加国家法规考试的时候肯定就考不过了嘛。怎么办呢?那么有没有某种方法可以实现在考试的时候都能激活AEB,不在考试的时候都不激活AEB呢?方法肯定有很多的(法规测试中的那些假人假车的感知算法识别可太简单了),这种“作弊行为”是否存在我不知道,但这种“作弊行为”目前似乎并没有什么法规评测来检测。总之,因为各种原因,导致某些车在测试时成绩贼好,但在需要它救命的时候,它却没反应。


03

关于“紧急保命”功能的一些测试法规建议


鉴于上述的一些思考,我这里也在尝试想一些办法来解决:  


1、专门设定一个智驾功能的“紧急救命”能力的法规,即在紧急情况下它能让车辆制动、转向、靠边停车等操作。只要司机接管就退出智驾并不合理,因为司机紧急接管后的一些慌张操作更可能导致事故发生。总之不管有没有被接管,“紧急救命”的能力都是值得研究的课题。


2、该法规的测试场景一定要特别丰富,对于现实世界遇到过的交通事故,都应该有相应的测试场景,如果实车测试搞不定,就结合仿真测试来执行。


3、为了避免五星评价满天分的情况建议将评价等级差异化,比如测试结果的评分建议设置为0-100分,让各家车辆的“紧急救命”能力等级差异扩大,给消费者更直观的印象。如果各家车辆的能力都在90-100的水平,那就降低某些容易场景的得分系数,扩大难点场景的系数。


4、在对消费者进行培训时,就把这个法规项目的得分情况详细平铺给消费者,让他们知道哪些场景搞不定,给他们解释搞不定的原因。


5、为扩大该法规的影响力,建议将保险也考虑进来,得分低的保险费高。为了提高该法规的公信力,建议由政府牵头,设立专门的第三方评测机构。同时接受民间测评(比如懂车帝)的结果挑战。


以上,本文完。

来源:车路漫漫
燃烧
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-12-10
最近编辑:8月前
李慢慢
硕士 自动驾驶仿真工程师一枚
获赞 14粉丝 93文章 320课程 0
点赞
收藏
作者推荐

怎么用仿真测试来提升智驾安全呢?来看看51Sim怎么做的吧

前言近日,装备工业一司召开智能网联汽车产品准入及软件在线升级管理工作推进会,会议强调,汽车生产企业要充分开展组合驾驶辅助测试验证,明确系统功能边界和安全响应措施。并着重指出:采用模拟仿真、封闭场地、实际道路、网络安全等必要测试方法开展充分测试,确保智能网联汽车产品满足安全要求。在智能驾驶安全验证体系中,高置信度仿真测试已成为助力极端场景验证不可或缺的手段。面对行人"鬼探头"、暴雨雪盲效应、道路滚石突现等长尾危险工况,仿真测试可以用更低的测试成本更好地复现场景。51Sim作为智驾仿真技术的引领者,正与众多车企、标准制定单位、科研机构开展合作,共同推动智驾安全性的提升和标准的完善!提升案例泛化性,补足长尾场景突发性事件、极端事件这类长尾场景在路测实采数据中出现概率较低,无法完全覆盖所需的安全测试场景。51Sim通过高效的感知挖掘能力和高精度感知场景还原及泛化能力,实现了极端场景数量指数级的提升。同时,依托合成数据能力和多年来积累的具备中国道路特色的SOTIF场景库,能够全方位地构建各类极端的场景,以确保大规模精确地重现真实世界里的小概率事件,支撑车企边缘场景数据增补,助力其智驾研发和测试团队充分实现算法的训练和验证,有效提升算法对此类场景的应对能力。“死磕”仿真置信度传感器如同整个智驾系统的眼睛,是感知道路中突发事件的关键。在实际应用中,传感器会受到各种影响,如固有的噪声、光学畸变和激光雷达的异常数据。同时在应对突发交通事件或极端气候条件时,感知系统的稳定性和准确性将面临极大的考验。在高阶智驾向端到端架构迭代的趋势下,其测试需要同时涵盖感知与规控环节,必须使用完整的原始传感器数据进行整体仿真,这对感知仿真的精度、仿真场景的真实性和数据置信度提出了更高的要求。51Sim 自主研发的 3DGS混合渲染技术将 3D 高斯与传统图形渲染深度融合,显著提高了场景视觉真实度,并大幅提升了泛化能力。同时基于成熟的高精度物理传感器模型仿真能力及一致性和有效性,51Sim智驾仿真平台SimOne已匹配各品牌和型号传感器,可实现多视角相机、激光雷达、毫米波雷达等物理级多传感器仿真,充分针对极端场景进行测试,确保仿真的置信度,大幅提升智驾算法在上路前的安全保障。云仿真集群提升测试效率测试效率是智驾系统升级迭代的又一个重要因素,SimOne 基于云端高并发的端到端SIL仿真集群,可以实现相较于路测的百倍的测试效率提升,满足智驾系统的多样化、复杂化、高频化的测试需求,进而充分实现对于极端场景的穷举式测试,充分提升上路前的安全性。携手生态伙伴完善行业标准和规范智驾安全领域的行业标准与法规的完善,需要全行业共同努力。51Sim目前正与众多车企、标准制定单位、行业协会及科技公司携手合作,针对道路车辆功能安全标准、智能汽车仿真可信度评估等标准及规范进行研究。51Sim将始终致力于利用先进技术为智驾安全保驾护航,助力车企确保“安全”这一终极命题。以上,本文完。来源:车路漫漫

未登录
还没有评论
课程
培训
服务
行家
VIP会员 学习计划 福利任务
下载APP
联系我们
帮助与反馈