CHE的主人不是麝香

7月，北京的大雨即将停止，但是该计划“知道汽车智能改进”导致了试验领域的另一场风暴：36个配备了辅助驾驶系统的著名型号 - 从Tesla 3 Model Model Model，向世界M9询问，从小米SU7到Byd Han-将其转至BYD HAN-将15率转移到83.3％的15率。 “我们花了6个月的时间来抛光测试场景，每个场景都来自在过去三年中完善国家大数据交通事故。”负责Dongchedi测试项目的工程师Zhao Yu告诉采访，测试小组访问了12个省和城市的交通警察支队，只是为了确保场景设计的真实性。从发行的两个问题来看，36款模型“高速事故情景模拟”的性能显然有所不同。 尽管汽车皇帝否认了测试结果的排名，但特斯拉的两个模型表现更好。马斯克在社交平台上迅速通过了这一结果，并带有“自动驾驶力量”的标题不再需要单词。”但是行业对此的反应更加复杂。”特斯拉的绩效与技术积累一致，问题是一个测试不能定义所有内容。协助，不会取代驾驶员的操作。驾驶员必须始终保持专注。” 他们的官方态度不是目的。根据不完整的统计数据，涉及2024年全国助理驾驶行动的交通事故投诉的数量达到327，到2023年同期增加了47％。“消费者在辅助驾驶中的认知偏见比技术缺陷更危险。” Li Jianlin，Chi汽车消费者权利保护专家委员会成员NA消费者协会无瑕地表示，测试结果的开放性可能会加剧这种认知不对对准。 更多的评论认为，这项测试似乎是特斯拉的亮点，特斯拉实际上打开了明智的驾驶行业的秘密伤痕：许多汽车公司将“安全安全”用作宣传动词，但用户在错误的安全感上误导了。 1 在“汽车智能汽车智能炼油农场”测试清单中，诸如“高速突然障碍”，“继续插上的场景”和“盲盖大型车辆”之类的场景都来自具有前15个交通事故率的高风险情况。在测试期间，车辆将必须以100公里/小时的速度进入预设方案，并且该系统将必须在1.5秒内有效响应 - 这次是指国际自动机工程师协会（SAE）的安全响应标准。 “该标准测试的价值在于建立C在试验之后，访谈说，企业已经对企业进行了分类。 “实际的道路状况。” BYD Engineering智能驾驶实验室主管Wang Liang提出，在试验期间，“突然从紧急车道跳来跳去的车辆”小于0.03％，因为障碍障碍和监测障碍的障碍和监测障碍。 一些汽车公司还询问了测试方法。负责新力量品牌测试的人透露，其模型失败了由于测试中使用的模拟光源的强度高达8,000流明，因此“隧道入口和退出强烈的光线干扰”方案。 “这相当于中午直射的三倍，在现实中几乎不可能见面。”作为回应，Zhao Yu回答说：“测试的本质是探索系统限制，例如每小时50 km/h的碰撞测试速度，目标是确定安全的冗长降低。” 争议的重点迅速转向了测试的“公平”。一些网民要求变量控制不严格，并且变量设置“充满漏洞”。有人猜测“测试是否已专门调整车辆”，以特定品牌拥有的一组汽车... ITOR仅具有行业中的深层冲突的争议。 “当辅助驾驶从概念到受欢迎程度时，应提供第三方测试以打破茧的信息“明林华大学汽车工程系教授李·凯奇安格（Li Keqiang）也认为，即使是理解汽车皇帝的尝试也不是完美的，”至少它使行业可以看到建立单个测试标准的更容易的事。于2025年发行。 还有一个相对合理的反应。 “测试就像镜子一样，它反映了在极端情况下行业的常见技术瓶颈。” Lantuautomobile CBO Shao Mingfeng在社交平台上撰写了文章。他的讲话淹没在汽车公司的沉默中 - 除了特斯拉以外，几乎没有公共品牌声称这张卡报告。 面对疑问，这位技术博客作者的回应李南指出：“有人告诉您真实道路上的事故现场？”他认为，尽管达奇迪（Dachedi）的达奇迪（Dachedi）测试并不完美，但它首次将“实验室数据”与“人类风险”联系起来。当新力量的工程师被私人揭示出“行业测试”通常在完美的照明下进行，并且结果比实际的30％强了30％，这是“非实验性”的30％，这是一个困难的事实。 2 该测试的暴露远不止于此。 “我们的汽车配备了三个帽子，这是Katumbas为该系统提供三重保险！”在他的新闻发布会上，汽车公司的宣言就在他耳边。但是，在对汽车皇帝的测试中，许多配备LIDAR的型号未能包括“夜灯”场景 - 看起来像是泛滥的巨大的光线“泛滥”感官传感器的眼睛。 这是智能驾驶过程中的“降低安全性”：汽车公司有一堆硬件（LIDAR，雷达波雷达，高精度地图），以创造出“完全安全”的幻想，而用户则错误地认为该系统是“从来都不是Mi Mi”固定”，但相当放松。数据表明，有47％的汽车所有者会在辅助驾驶之后干扰查看手机，而事故驾驶员的统计数据中的公共安全部则导致驾驶员的完全解雇。 Tsinghua University车辆系教授Wang Zhenhua指出：“多余的设计应该是一个备用降落伞，但有些人不努力将主要降落伞从机器上跳下来。”他曾经删除了一种在实验室中推广“ L2.999”的模型：在大雨季节仅7秒钟后，其理解系统倒塌了，而Manu -Car Company用很小的话语标记了“在极端天气中使用它在极端天气中使用它”。 也许马斯克有理由感到骄傲：在没有有关中国道路条件的数据的情况下，特斯拉的纯视觉解决方案通过多传感器融合变为家用汽车，证明了其算法的弹性。但是“奖杯”背后的裂缝仅在审判发布后的第二天，特斯拉的股价下跌了8％，其第二季度的净利润下降了20.7％。对资本市场的冷淡接受表明一个更加苛刻的事实：封闭审判中的“冠军”可能不会通过真正的风暴评估。 以前，深圳的汽车拥有的汽车在他的朋友圈中发布了一个令人兴奋的视频：ighteely，它打开了FSD，突然在大雨中加速了，直奔水积水区。汽车的相机被诸如冷冻眼镜之类的雨帘所挡住，并且系统错误地将累积的水判断为“阴影”，并继续向前移动。 “纯粹的视觉解决方案就像是知识渊博的天才，”张王（Zhang Jing）是自主驾驶算法的工程师，审查了。 “在标准情况下，它的得分很高，但仍可以在“超息税”之前提交一张空白纸，其中包括中国物业，例如水路和左转道。” 3 after测试风暴，该行业遭到损害。 Dongchedi在官方网站上默默地添加了三个新的审查原则：可以以80 km/h确定静态障碍吗？收购的迹象明确吗？降雨率和模糊的日子是什么？ 这些简单的问题直接指向当前审查系统的致命盲点。 “我们必须用'冗余'寿命系数替换'通过率'。”中国汽车工程协会智能分支的专家陈Yu建议。他认为，新标准必须在系统崩溃之前测量“挽救生命缓冲液”，就好像它可以提前1.5秒警告，并且是否在故障后保持基本制动。 已经开发了这种类型的技能：EU NCAP计划在2026年包括“平滑的人机癫痫发作”，而特斯拉的“安全模式”（当系统失败时自动缓慢而双闪光灯）也被视为冗余设计模板。 你Ser Awakening也会改变。在汽车测试皇帝的视频下，一位高度赞扬的评论反映了：“过去，我曾经通过查看参数来选择汽车，但是今天我只是问了一个问题：这辆车的最弱道路状况在哪里？” 当测试结果偏离实际安全性时，该行业开始反映：如何定义安全性的冗余？ “现在的问题是每个人都在谈论冗余，但没有人解释冗余的标准是什么。”中国汽车工程协会智能连接车辆分支机构秘书长王Ya（Wang Yao）认为，建立安全量的标准已成为一项紧迫的任务。 缺乏这些标准直接导致该行业陷入“硬件竞争”。在2024年推出的新车中，配备LIDAR的模型比例为63％，计算功率芯片的峰值性能是2022年的三倍，但AMerican Highway安全保险协会IIHS试验表明，硬件与实际安全性能之间的相关性仅为0.37。 “这就像为汽车安装10个安全气囊，但是没有指定弹出时间和安全气囊，无论有多少，它们都是毫无用处的。” 许多当事方已回应建立数量标准的呼吁。欧盟促进“智能驾驶系统中的安全法规”显然要求汽车公司披露23个特定参数，包括“在不同的照明和天气条件下对传感器的识别率”，“系统故障后的预警时间”。 “数量不是目标，而是赋予了解消费者的权利。”欧洲委员会流动性部门的卡特林·舒尔茨（Caterin Schultz）表示，在实施了规定后，禁止符合标准的模型，禁止促进“高安全性和冗余”。探索国内标准也加快了速度。中国汽车技术研究中心（C-NCAP）计划在2025年版分析方法中添加新的“标记项目的安全有效性，包括诸如传感器抗干扰和系统决定错误的容忍度之类的指标”。如果未解决，将扣除。 C-NCAP技术部主任Liu Shiru确定，该标准进入了征求汽车公司意见的阶段。 对于特斯拉来说，这可能是一个更大的挑战。它的纯视觉路线总是争议“缺乏掩护”。如果数量标准集中在多传感器融合性能上，则技术途径可能是调整压力。 幸运的是，工业协议发展：安全和冗余的竞争最终将从“数量比较”转变为“有效性比较”。 “将来，消费者不会问，”多少摄像机？ “，但是问，” H多米，您在繁忙的日子里看到清晰。 对Dongchedi测试的解释的讨论最终可能指出了整个行业的伦理学的安全。网民评论说：当马斯克作为技术认可提倡特斯拉的测试结果时，更有必要更加意识到，辅助驾驶的最终目的不会通过测试，而是用用户的安全。正如Li Keqiang教授所说：“真正的安全始终在路上，而不是在试用笔录中。” 该内容是集合的莫纳特性，并不代表Huxiu的位置。未经许可，不得复制复制。请联系[email protected]获取同意问题