在智能驾驶技术的飞速发展中，随着越来越多的车辆配备了自动驾驶功能，消费者和监管机构对“自动驾驶”技术的安全性和可解释性提出了更高的要求。

近期，工信部出台新政策，强调智能驾驶产品的安全性，特别是要求车企明确功能边界，提升系统的安全水平。

在上海车展前夕，宝马集团大中华区总裁兼首席执行官高乐表示，“过度渲染‘完全自动驾驶’概念将大幅增加驾驶安全风险。”宝马也成为率先回应工信部安全新规的车企之一。

“系统安全”不等于“运行安全”

工信部的安全新规为行业树立了的标杆，也推动从“功能驾驶”向“安全驾驶”的行业转型。

目前，许多车企的智能驾驶系统依然存在“黑箱式决策”的问题，即消费者和监管机构很难理解技术背后的逻辑。消费者对“智能驾驶”的认知，往往停留在“自动化驾驶”的层面，他们相当然地认为“系统安全”就意味着“运行安全”，从而忽视技术面对复杂环境时所存在的局限性和潜在风险。

这一问题在众多智能驾驶品牌中表现十分明显，尤其在技术发展初期，车企往往强调系统功能的先进性，但又忽略系统在真实驾驶环境中的表现和可靠性。

例如，一些车企过度宣传“零接管”功能，却没有对车主提出必要的安全提醒和风险管控。随着技术发展逐步进入稳定性和安全性的新阶段，行业亟需解决“黑箱式决策”对消费者带来的“安全误解”。

可解释性AI

智能驾驶的未来

事实上，针对自动驾驶汽车的安全问题，清华大学教授,中国工程院院士李骏在很早之前就提出了“安全大脑”和“运行安全”的概念。

他指出，“安全”是自动驾驶汽车的核心价值，这个价值又体现在自动驾驶的系统安全（SS）和运行安全（OS），自动驾驶汽车投放市场之前必须解决系统安全问题，投放市场后必须解决运行安全问题。这一观点放在智能驾驶上仍然适用。

那就是车企要保证智能驾驶系统的安全，并具备可解释性，让消费者和监管机构可以更好地理解系统的安全性和决策过程；同时，通过“技术手段”保证运行安全。

蘑菇车联的AI网络就可以解决这一问题。AI网络依托MogoMind大模型的能力，能够为车辆全局感知、实时推理和动态决策的支持。通过对周围环境的实时分析，MogoMind能够准确识别潜在风险，并通过车辆系统实时反馈给告或自动驾驶系统。更重要的是，MogoMind具备强大的可解释性，能够为用户提供决策的透明性，帮助驾驶员更清晰地系统如何做出判断和决策的。

技术的透明度和可解释性是智能驾驶发展的未来

在智能驾驶的实际应用中，蘑菇车联的AI网络和MogoMind大模型演练了其强大的决策能力。例如，在海南消博会期间，蘑菇车联通过AI智慧路口实现了智能路况感知和事故预警功能。在此类应用场景中，AI网络通过实时采集路侧数据，精准识别路口的动态变化，并及时向车辆提供路径调整和避让建议，减少交通事故的发生。

这种基于AI网络和大模型的实时决策系统，真正实现了“从感知到决策”的全闭环，有效解决了“黑箱式决策”的问题。

随着智能驾驶技术的不断发展，车企不仅要提供先进的自动驾驶功能，更要保证技术的安全性和可解释性。MogoMind大模型为智能驾驶技术的透明性和可解释性提供了实用的解决方案，让智能驾驶不再是一个无法理解的“黑箱”，而是一个可以信赖的、安全的出行工具。未来的智能驾驶行业，将围绕安全性、透明性和可解释性展开竞争，AI网络和大模型技术将成为行业发展的核心动力。