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本文以技术筑基、中国突围与未来展望为脉络，将智能驾驶的百年征程凝练为上、中、下三篇，带您穿透概念迷雾，直击核心：

上篇：智能驾驶的来路——从实验室构想到技术革命

中篇：智能驾驶的征途——中国突围与面临挑战

下篇：智能驾驶的将来——演进方向与可信发展

我们一起来见证

中国智驾以1.2亿公里路测里程、L2级渗透率突破50%的加速度突出重围

如何在暴雨中激光雷达失效、系统误判车门解锁的“长尾困境”里

拷问着技术狂飙的代价

一、中国现状

我国智驾发展

（1）里程破亿

截至 2024 年 9 月，中国自动驾驶测试里程已突破 1.2 亿公里，预计 2025 年将接近 1.5 亿公里。这一成就得益于政策支持、企业投入和基础设施升级，但仍需在数据闭环、成本控制和法规适配等方面持续突破。未来，随着车路云一体化技术的成熟和政策的进一步开放，中国有望在全球自动驾驶竞赛中保持领先地位。

全球重要国家区域测试里程现状

（2）技术水平不断提升

• 辅助驾驶功能普及：L2 级智能驾驶渗透率从 2019 年的 7.3%（（中汽协数据） 增长至 2024 年上半年的 50%（乘联会统计）；2024 年中国具备 L2 级组合辅助驾驶功能的乘用车新车占比达到 57.3%（工信部《新能源汽车推广应用推荐车型目录》），2025 年 L2 智驾的新车渗透率已接近 60%。自适应巡航控制系统、辅助停车、变道辅助等辅助驾驶功能已较为成熟，高速导航辅助驾驶、城市导航辅助驾驶等高阶智驾功能，正快速向 10 万元至 20 万元的主流价格区间车型普及。
• 高阶智驾积极探索：部分车企在高阶智能驾驶方面取得进展，如2024年广汽就计划启动国内首个 L3 自动驾驶车型的量产上市销售，还将与滴滴合作推出首款 L4 自动驾驶前装量产车型，并计划到 2027 年正式推出面向个人用户的 L4 自动驾驶车型。

（3）市场规模持续扩大

• 新能源汽车主力：中国已成为全球最大的智能网联汽车市场，新能源乘用车销量月度渗透率在 2024 年下半年已经超过 50%，预计 2025 年下半年超过 60%。智能驾驶技术成为推动汽车产业向电动化加速转型的核心驱动力之一，2024 年中国智能网联汽车产业规模 11082 亿元，增速达 34%，预计到 2030 年市场规模有望突破 5 万亿。
• 消费者关注度提高：消费者对智驾功能的关注度大幅提升，具备先进智驾功能的中低端车型在市场竞争中更具优势。

（4）产业生态逐渐完善

• 产业链成熟：中国已形成相对完整的智驾汽车产业链，覆盖激光雷达、毫米波雷达、摄像头、高精度地图等产业上下游所有环节。产业链上游的传感器和芯片市场已进入快速增长期，部分自动驾驶零部件产品在全球居于领先地位；中游自动驾驶系统集成等在技术解决方案等方面取得了明显进展。
• 车路云一体化发展：中国在通信、卫星、基础设施建设等领域的技术和产业积累，为发展车路云一体化提供了良好基础。全球在车路协同领域普遍采用的 C - V2X（蜂窝车联网）国际标准，由中国率先提出和实践，具有明显的先发优势。

（5）政策支持力度加大

• 从 2015 年开始，中国先后出台《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》《智能汽车创新发展战略》《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》等一系列政策举措，不断优化政策环境，推动自动驾驶产业健康发展。

（6）面临的核心挑战

成本问题：部分车企为追求智驾 “标杆”，盲目堆砌激光雷达、高算力芯片等硬件，导致成本居高不下，提高了车辆售价，限制了智驾技术在更广泛市场的普及。

安全与伦理法规：智驾安全要求极高，目前技术仍依赖海量数据迭代，且伦理与法规配套严重滞后，如事故责任界定、数据安全保障等问题亟待解决，否则将制约智驾技术的大规模应用。

优势突破

中国凭借政策连贯性（如 “十四五” 规划明确自动驾驶战略）、基础设施投资（车路协同覆盖 600 平方公里）和场景多样性（从超大城市到乡村道路），形成全球独特的 “技术 - 政策 - 产业” 协同生态。2025 年，随着 L3 级车型密集上市、车路云一体化深化及数据安全体系完善，中国有望在智能驾驶领域建立全链路创新优势，并推动全球汽车产业从 “硬件定义” 向 “软件定义” 跃迁。当前中国智驾的技术优势和能力体现：

（1）算法架构革命：端到端大模型颠覆传统模块化设计

• 技术原理：传统 “感知 - 决策 - 执行” 架构依赖工程师编写数万条规则，而端到端大模型（如百度 Apollo ADFM、吉利 “千里浩瀚” 系统）通过千万公里级路测数据自动生成解决方案，覆盖 95% 以上场景。例如，比亚迪通过自研 “璇玑” 智驾芯片与端到端算法，实现贵州山区浓雾中识别横穿羊群并主动避让。
• 效率提升：极氪高阶智驾系统迭代周期缩短至2 个月 / 版本，2025 年 4 月全量推送 “车位到车位” 功能，接管率降低至0.1 次 / 千公里。

（2）传感器与硬件成本：从 “奢侈品” 到 “标配”

• 激光雷达：平均单价从 2016 年 8 万美元降至200 美元（速腾聚创 M 平台），2025 年搭载车型超 40 款。
• 4D 毫米波雷达：华为自研芯片将成本降至行业均值的 1/3，问界 M9 搭载 5 颗实现 3 厘米级探测精度。
• 计算平台：地平线征程 6 芯片针对 Transformer 模型优化，处理性能提升 10 倍，2025 年赋能超 100 款车型。

（3）感知与决策：BEV + Transformer 架构突破场景边界

• BEV（鸟瞰视角）：据ZAKER报道《零束科技基于 BEV 感知架构 + Transformer 技术赋能智驾全场景精准感知与预测》一文，零束科技基于 BEV 感知架构，设计基于 Transformer 技术的多任务模型训练和全感知链路，通过外参增强、BEV 平面增强和多模态向量引导训练等技术，支持各极端场景泛化域的感知输出，在包括黑夜、雨天、雪天、雾霾等各种复杂恶劣场景下表现出高精度感知，可支持全场景 Mapless。
• 动态预测：RoboBEV 基准测试显示，结合时间序列数据的模型在行人突然横穿等场景下的反应速度提升 40%。

（4）仿真与数据闭环：解决长尾场景难题

• 云原生仿真平台：dSPACE SIMPHERA 支持10 万 + 并行仿真任务，弗吉尼亚大学团队通过模拟高速超车场景优化算法，实车测试事故率下降 60%。
• 数据标注：北京经开区建立4.5PB 非结构化数据管理体系，通过自动化分类分级技术，将数据标注效率提升 8 倍。

（5）测试与商业化：中国领跑全球

• 测试里程：截至 2024 年 9 月，中国累计测试里程达1.2 亿公里，北上广等 17 城开放全域测试，覆盖超 3.2 万公里道路。
• Robotaxi：百度萝卜快跑在武汉实现跨长江全无人运营，2025 年计划扩展至 20 城；文远知行 Robovan W5 无人物流车完成4000 万公里公开道路运营，载货容积 5.5m³，续航 220km。
• 车企量产：比亚迪、吉利、小鹏等计划 2025 年量产 L3 级车型，华为 ADS 4.0 支持高速道路 L3 级自动驾驶，问界 M9 搭载 4 颗激光雷达，2025 年第三季度升级至 L3 级。

（6）政策与法规：中国进入立法深水区

• 地方立法：法规条例迎来落地，《北京市自动驾驶汽车条例》等法规进入立法程序，责任划分等核心问题取得进展。2025 年 4 月 1 日施行，明确 L3 级事故责任由车企承担，明确支持 L3 及以上自动驾驶汽车用于个人乘用车、城市公交等场景，并推动测试数据共享与商业化试点。
• 全国性管理框架：公安部累计发放测试号牌 1.6 万张，开放公共测试道路 3.2 万公里，推动《道路交通安全法》修订，明确事故责任认定规则；全国部署超过 8700 套智能化路侧单元，建设云控基础平台，实现车路协同功能（如动态信控优化、交通流量预测），实现了大规模的基础设施升级。
• 国际对比：欧盟通过 UN R171 标准，要求 L3 级系统配备冗余制动与驾驶员监控；美国 Waymo 在旧金山扩展服务，但面临安全争议。

（7）用户与市场：接受度与渗透率双提升

• 用户行为：据封面新闻 2 月 19 日报道，梅赛德斯 - 奔驰发布的 2025 春节智能出行报告显示，2025 年 1 月 28 日至 2 月 12 日，搭载第三代 MBUX 智能人机交互系统和 L2 + 导航辅助驾驶的车型，全国智驾总里程超过 1360 万公里，L2 + 导航辅助驾驶总里程约 820 万公里，且江苏、广东、浙江三地用户最爱使用此功能。
• 市场规模：君迪调研显示，2025 年 L2.5 级以上功能装配率达 37%，但高频使用率不足 15%，系统误触发与接管边界模糊是主要痛点。

（8）从 “单车智能” 到 “系统智能”

• 数据闭环：极端工况（如道路施工、动物横穿）数据不足，需通过仿真测试与众包采集补充。
• 成本控制：L4 级无人车成本仍超 20 万元，需通过规模化生产（如百度第六代无人车成本 2.8 万美元）与供应链优化（如固态激光雷达量产）降低边际成本。
• 法规适配：全国统一的路权管理、保险制度尚未完善，杭州等城市开放全域测试但跨区域数据互认困难。

二、现实挑战

挑战举例

（1）反应滞后挑战

• 事件举例：清华大学研究显示，主流 L2 级系统在突发场景下的接管窗口仅 1.5-2 秒，与人类 2.6 秒的生理极限存在 0.5-1 秒的致命缺口。据德国全德汽车俱乐部测试表明，高速公路场景下驾驶员需 2.6 秒完成接管，而 L3 级系统（如宝马）的接管请求可能在障碍物出现后 2 秒内触发。
• 原因分析：一是技术本身限制，主流 L2 级系统硬件性能和算法优化不足，难以在短时间内完成复杂运算和决策，导致突发场景下接管窗口短。二是责任划分不明确，我国《道路交通安全法》未明确 L3 级责任划分，车企为规避风险，将接管时间压缩，使得留给驾驶员的接管时间不合理。
• 人工智能关联性：大模型技术虽可提升智能驾驶系统运算和决策能力，但目前尚不成熟，在 L2、L3 级系统中应用时，未能充分解决复杂场景下快速准确决策问题，无法将系统反应速度提升至与人类生理极限相匹配，或因模型训练数据不够全面，对某些突发场景适应性差，导致系统提前触发接管请求或无法及时完成决策。

（2）反应失灵挑战

• 事件举例：在某品牌智驾车辆的模拟追尾测试中，车辆在检测到前车静止并尝试紧急避让时，系统误以为“无实际碰撞风险”而没有提前进入防护准备流程。由于路况限制，车辆发生中速碰撞，但因未满足“大模型语义认定的风险等级”，解锁机制未被触发，错过了机械撞击传感器早期动作机会。
• 原因分析：一方面是系统对风险评估的局限性，智驾系统基于自身算法和模型进行风险判断，可能对复杂路况下的潜在风险认识不足，如该案例中对有碰撞风险的路况误判为无风险。另一方面是模型认定标准的不合理，大模型语义认定的风险等级与实际情况存在偏差，未考虑到特殊路况下的碰撞可能性。
• 人工智能关联性：智能驾驶大模型技术通过学习大量数据来确定风险等级等决策标准，但可能存在训练数据偏差或不充分的问题，导致模型对某些特殊场景下的风险评估不准确。同时，大模型的 “黑盒” 特性，使其内部决策过程难以理解和解释，研发人员难以发现和纠正这种误判问题，无法及时优化风险评估机制。

（3）系统误判挑战

• 事件举例：在某智驾量产车型中，用户报告称：在经过路面明显起伏（如地下车库减速带）时，系统误判为碰撞，引发了车门自动解锁。虽然车辆未真正碰撞，但因解锁状态影响了儿童锁逻辑，使后排乘客误操作开门，引发轻微安全事故。后经OTA修复过滤算法。
• 原因分析：系统感知能力的不足，智驾系统依靠传感器和算法感知外界，对路面起伏等情况的识别可能存在缺陷，将其错误识别为碰撞。此外，过滤算法不完善，不能有效区分真实碰撞和类似碰撞的干扰因素。
• 人工智能关联性：大模型训练数据若缺乏对各种路面状况的全面覆盖，或对类似减速带等场景的标注不准确，会使模型在遇到这些情况时无法正确识别。模型的特征提取和判断机制可能不够精准，过度依赖某些特征而误判。同时，大模型技术更新迭代速度快，可能在算法优化上滞后，导致出现此类误判问题后不能及时通过 OTA 等方式快速解决。

（4）系统锁死挑战

• 事件举例：某场景下，君同团队对一款具备L2+功能的SUV进行车侧撞模拟测试，发现事故发生后，系统先进入黑屏、重启；同时断电保护使部分电控车锁系统丧失供电；尽管结构上具备应急拉环，但用户不知情，乘客在车内被困约50秒；君同据此建议该品牌在HMI中增加“手动逃生通道可视化提示”，并推动“智驾失效时的逃生路径冗余评估机制”纳入交付标准。
• 原因分析：硬件与软件的协同问题，事故发生后系统黑屏、重启，以及电控车锁系统断电，反映出硬件在应对碰撞等极端情况时的稳
• 定性不足，软件系统也未能有效协调各硬件模块工作。另外，用户交互设计缺陷，未考虑用户对紧急逃生装置的不熟悉，缺乏必要提示。
• 人工智能关联性：大模型技术侧重于智能决策和感知等，在硬件故障应对和用户交互设计方面的影响有限。从整体系统角度看，若大模型技术在开发过程中未充分与硬件系统进行协同测试和优化，可能导致系统在极端情况下出现兼容性问题，引发硬件故障连锁反应。同时，大模型技术若未将用户对紧急情况的应对和操作习惯等因素纳入考虑，也会造成用户在紧急时刻无法有效逃生的情况。

发展约束

智能驾驶发展的核心阻碍要素可归纳为从技术、成本、制度的 “三角约束”，构成智能驾驶的 “不可能三角”：

• 数据闭环：依赖海量真实场景验证，需突破法规限制（如开放更多测试区域），但受限于数据安全与隐私保护要求；
• 技术壁垒：仍待进一步打破，一般极端工况要消耗80%-90%的研发资源，成本算力的投入产出比制约着规模化量产，法规滞后导致市场渗透率低，难以形成规模效应；
• 法律与伦理：法规的完善需要厘清技术边界，但技术的快速迭代使责任界定长期处于动态调整中。同时，安全信任成为社会接受度的最大挑战，据悉，中国用户对自动驾驶的信任度仅 38%（2024 年调研）。

能力短板

当前智能驾驶技术虽已积累 1.2 亿公里路测数据，但在极端状况（如行人突然横穿、道路施工）的数据闭环能力上仍存在显著短板，具体表现：

（1）数据采集的 “自然稀疏性” 与 “环境依赖性”

• 清华大学苏州汽车研究院研究显示，行人突然横穿（“鬼探头”）在实际路测中每 200 万公里出现 1 次，道路施工场景每 100 万公里出现 3 次。按此计算，1.2 亿公里路测仅能覆盖约 60 次 “鬼探头” 和 360 次施工场景，远不足以训练算法应对复杂变体（如夜间、逆光、雨天等环境下的突发行为）。
• 激光雷达在暴雨中探测距离衰减：据《全民智驾元年开启！15 万级车标配激光雷达，你敢用吗？》一文数据，激光雷达在暴雨中的有效探测距离衰减 53%，若正常探测距离以 200 米计算，衰减后约为 94 米。
• 《降雨条件对车载激光雷达性能影响的试验研究》指出，车辆作为目标物时，中雨时激光雷达检测距离下降了 69%，在无雨环境下假设检测距离为 200 米，中雨时约为 62 米。
• 摄像头在强逆光下的问题：新华网《周建华：中汽研科技以极端场景测试助力提升智能驾驶主动安全系统应用可靠性》一文提及，在强逆光或隧道明暗交替时摄像头易出现图像过曝或欠曝，导致车道线及目标物识别失效。

（2）数据闭环的 “效率瓶颈” 与 “成本黑洞”

• 复杂场景（如施工区域多目标识别）的标注成本高达 0.8 元 / 帧，且需专业人员处理，导致 1 小时视频数据标注耗时超过 20 小时。按日均采集 1000 万公里数据计算，仅标注环节就需要约 1000 人 / 天的工作量，成本压力巨大
• 车端采集的原始数据中，仅 3%-5% 为高价值场景（如事故触发事件），其余 95% 以上为无效数据，加剧了存储和传输负担。

（3）场景覆盖的 “长尾困境” 与 “仿真依赖”

据测算，要覆盖 99.99% 的极端工况，需累计路测 100 亿公里以上，相当于全球所有车辆行驶 200 年的里程。显然，仅靠实车测试无法实现。通过仿真测试生成虚拟里程，尽量覆盖 足够丰富的极端场景（如桥梁坍塌、龙卷风）是当前技术突破的核心方向。因此，仿真测试必要性十分明显：

• 极端场景生成：构建可模拟光照、降雨强度，还原 “白天团雾”“夜间暴雨” 等极端环境，补充实车测试无法覆盖的场景。
• 安全验证：在虚拟环境中，可反复测试 “电车难题” 类伦理场景（如避让行人与保护车内乘客的冲突），而实车测试存在伦理风险。
• 技术实践：依靠国内专业的AI治理领域企业（如君同未来），提供基于决策式人工智能评测增强能力，生成极端环境（强光、暴雨等）、突发场景（摄像头泥点、雨水、激光等）以及伦理场景下的风险样本，测试挖掘目标模型的漏洞，并通过内置的防御模块实现模型的闭环增强验证。

（4）典型场景和极端天气仍短板明显

• 典型施工场景短板明显：当前对施工场景训练数据不足，AEB 对锥桶、水马等障碍物的识别准确率不足 60%，因为施工区域的动态标识（如临时限速牌、渐变车道线）尚未被纳入高精地图，而纯视觉方案依赖模型泛化能力，在无标注数据支撑时易漏检。
• 极端天气的系统性失效：据相关测试数据，AEB 在冰雪路面的制动距离延长至干燥路面的 3 倍，而现有算法未针对低附着系数路面优化，导致系统触发后仍无法避免碰撞。国内车企冬季测试主要集中在黑河、牙克石等区域，缺乏对 “湿滑隧道”“冻雨桥面” 等细分场景的专项数据，导致算法鲁棒性不足。
• 技术实践：基于决策式人工智能评测增强系统全场景覆盖的测试样本库，对于异常、突发场景可快速生成风险样本，加入模型的微调训练，验证提升模型的泛化性。

（5）技术边界仍待突围

法规、成本的进化顺应产业的客观发展规律，也依赖着技术的进步和突破，当前智能驾驶能力的不足本质上是 “数据规模与场景复杂度”“算法泛化与环境多样性”“标注效率与成本控制” 三大矛盾的集中体现。1.2 亿公里路测虽为技术验证奠定基础，但极端工况的稀疏性、传感器的物理局限、标注的高成本，使得数据闭环仍需依赖仿真测试与标注技术突破。

• 多源信息融合不稳定：当前大多数智驾系统（特别是L2+/L3）依赖激光雷达+视觉+毫米波雷达融合感知。但在雨雾、高反光、逆光等情况下，传感器失效率提升，导致决策系统无法准确判断碰撞严重性或逃生优先级。
• 边缘情况处理能力弱：系统更容易在“规则之内”表现良好，但在事故发生前后的“混乱边界”时段（如车身受损、信号异常）无法保持逻辑判断一致性；一些厂商依赖 CAN 信号链条设计，而实际事故中 CAN 网络可能中断，造成逻辑失效。
• 软硬件联动延迟：实测中，部分车型在碰撞后 500ms 内未触发自动解锁动作，存在延迟响应或条件不满足问题。

由此，多模态数据融合、仿真与实车的 “双闭环”、数据标注的 “智能化”是技术突破的关键方向。未来，随着车路云一体化和大模型的普及，数据闭环效率将进一步提升，推动智能驾驶从 “可用” 向 “可靠” 跃迁。

（6）群体接受度仍待提升

• 用户对“智驾=更安全”的误解：调研发现：用户普遍高估 L2/L2+系统能力，忽视其“辅助”而非“自动”的性质。在事故发生时仍需人为介入，但用户行为未能匹配系统设计预期，导致安全策略难以触发。
• 对“自动解锁”行为的恐惧或疑虑：在用户访谈中发现，部分用户担心解锁动作在事故中引发“车门自动弹开→乘客甩出”等二次伤害风险，反而不愿意启用此功能。

提效举措

自动驾驶系统每秒产生的数据量可能高达数 GB，包括高清摄像头的图像、激光雷达的点云数据、毫米波雷达的信号以及车辆的实时状态信息等。一般认为，自动驾驶等级每增加一级，所需要的芯片算力就会呈现十倍的上升。据 Intel 推算，L5 级别的全自动驾驶时代，每秒需要芯片处理的数据大约为 4000G。确保智能驾驶决策系统处理信息的准确性是一个复杂的过程，需要从硬件、软件算法、数据等多个层面采取措施：

（1）硬件层面

• 选用高精度传感器：智能驾驶决策系统依赖多种传感器来感知周围环境，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。选用高精度、高可靠性的传感器能够提供更准确的原始数据。
• 进行传感器校准与融合：通过传感器融合技术综合利用各传感器的信息，提高信息的准确性和全面性，定期校准传感器，确保其测量精度和数据一致性。如将激光雷达的距离信息与摄像头的视觉信息相融合，既能获取精确的物体位置，又能识别物体的外观特征。

（2）软件算法层面

• 采用先进的机器学习算法：深度学习算法如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）等，在处理图像、语音等复杂数据方面表现出色，可用于目标检测、识别和行为预测等任务。以目标检测为例，基于 CNN 的算法可以准确识别出图像中的车辆、行人、交通标志等物体，并确定其位置和类别。
• 优化决策算法：决策算法根据传感器输入和预设规则做出驾驶决策，需通过大量的模拟和实际测试进行优化，考虑各种复杂场景和边界情况，提高决策的准确性和合理性。例如，在遇到交通拥堵、突发状况时，决策系统要能做出合理的减速、避让等决策。
• 实施算法验证与测试：使用多种测试方法，如单元测试、集成测试、系统测试、模拟测试和实际道路测试等，对算法进行全面验证。利用大量的测试数据覆盖各种可能的场景，检查算法是否存在漏洞和错误，不断改进和优化算法。例如，在模拟测试中，可构建各种极端天气、复杂路况的场景，检验算法的鲁棒性。

（3）数据层面

• 确保数据质量：收集高质量的训练数据是关键，数据应具有代表性、多样性和准确性，涵盖各种不同的驾驶场景，包括不同路况、天气条件、光照情况等。同时，要对数据进行清洗和标注，去除噪声数据，确保标注的准确性，为模型训练提供可靠的数据基础。
• 实施数据增强：通过数据增强技术，如对图像进行旋转、翻转、缩放等操作，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力，使模型在面对各种实际场景时都能准确处理信息。例如，在训练图像识别模型时，对原始图像进行多种变换，让模型学习到不同角度和尺度下的物体特征。

（4）系统设计层面

• 设计冗余备份系统：为提高系统的可靠性和容错能力，设计冗余的硬件和软件系统。当某个传感器或计算单元出现故障时，备份系统能够及时接管工作，确保决策系统的正常运行。例如，采用多个激光雷达或摄像头作为冗余传感器，当一个传感器出现故障时，其他传感器仍能提供必要的信息。
• 进行安全防护设计：加强系统的安全防护，防止黑客攻击和数据泄露，保障智能驾驶决策系统的信息安全。采用加密技术、访问控制技术等，对传感器数据传输、车辆控制系统通信等进行保护，确保系统的稳定性和信息处理的准确性。

（5）持续监测与更新层面

• 建立实时监测机制：在车辆行驶过程中，实时监测决策系统的运行状态和信息处理结果，通过监控传感器数据的一致性、算法输出的合理性等指标，及时发现异常情况并进行预警或采取相应措施。例如，监测激光雷达和毫米波雷达测量的同一物体的距离数据，若两者差异过大，可能提示传感器故障或数据异常。
• 定期更新系统软件和数据：随着技术的发展和新场景的出现，定期更新智能驾驶决策系统的软件算法和训练数据，以适应不断变化的实际情况，提高系统处理信息的准确性和适应性。例如，当出现新的交通法规或道路标志时，及时更新相关数据和识别算法，确保车辆能够正确响应。

下期预告：

《下篇：智能驾驶的将来——演进方向与可信发展》

从技术进展、产业变革、社会展望描绘发展新蓝图

探讨如何从技术、制度层面，构建可信智驾？

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