G15 沈海高速上海至常州段的 LED 屏幕上，“严禁使用辅助驾驶”的红色提示依旧循环闪烁。虽然并无直接的处罚措施，但这条警告却如同一记重锤，击中整个智能汽车行业的神经 —— 一旦部分高速公路明确禁止 L2/L2 系统的启用，加之市场监管总局与工信部对“L2.5”“脱手驾驶”等模糊宣传的严格封杀，车企曾经极力主推的辅助驾驶功能，正在政策高压与技术瓶颈的双重夹击中逐渐失色。当“智能驾驶”这张王牌被打回原形，车企又将从何寻找新的突破口？

技术神话破灭：辅助驾驶的退潮

辅助驾驶的“熄火”并非偶然，而是技术边界与营销夸大碰撞后的必然结局。去年的致命追尾事故便是警示：前车爆胎未能及时撤离，后车辅助驾驶系统未能识别静止车辆，最终导致两人死亡。事实上，车企早在《智驾必读告知书》中就明确声明系统无法识别部分场景，例如静止车辆、异形挂车或缓慢行驶的工程车 —— 这些“不行”，恰好揭示了技术真实的局限。

高速路段禁令的出台，直指三大核心风险。其一，施工改道路段的锥桶与临时限速标志常超出传感器感知范围；其二，节假日车流激增时，ACC/AEB 的误判急刹可能引发连环碰撞；其三，现行法规要求驾驶员全程负责，导致“辅助”与“自主”之间的责任模糊化。类似“工程车事故”中，系统未能识别作业车辆，最终由车企以“识别能力不足”推责的案例，正在透支消费者的耐心。

随着新规发布，营销包装彻底被戳破。监管部门禁止将辅助驾驶等同于“无人驾驶”，并要求车企在应用端和手册中突出标注功能限制。那些曾经被用来博眼球的“脱手炫技”视频，如今成为违规典型。数据显示，国内 L2 辅助驾驶渗透率已超过 50%，但本质上仍是“60 分的技术被说成 90 分的安全”，这种透支信任的做法注定行不通。

多模态智能：汽车与物理世界的新对话

当“辅助驾驶”的噱头失效，竞争焦点转向汽车对环境的深度理解。多模态 AI 模型的兴起，正推动车辆从“被动执行者”进化为“环境理解者”，这正是突破现有局限的关键路径。

物理世界 AI 大模型通过“多模态认知—场景推理—决策演化”的架构，正在重塑驾驶逻辑。高像素摄像头可捕捉细微路况变化，4D 毫米波雷达在雨雾中识别锥桶阵列，激光雷达则绘制出工程车的复杂轮廓 —— 这些数据被转化为“施工路段需减速 30%”的实用决策。

更进一步的是对驾驶员状态的理解。新规要求的监测系统不再是单纯的“脱手警示”，而是通过方向盘扭矩、眼球追踪、心率监测等维度，动态建模驾驶员状态。例如，当检测到驾驶员闭眼超过 1.5 秒，系统会先震动座椅提醒，若仍无反应，则自动开启双闪并平稳减速停车。这种渐进式干预既符合监管要求，也降低了突发风险。

同时，AI 大模型的“场景预判”能力填补了算法经验不足的空白。通过将真实施工场景、事故案例转化为训练数据，系统能在虚拟测试中演练数千种危险情境。在“前车爆胎”的模拟测试中，AI 能以毫秒级速度完成“警示后车—开启双闪—平稳减速”的组合操作，反应速度超过人类两倍。

数据与模型：安全与效率的新平衡

智能驾驶的发展，不在于堆叠多少传感器，而在于数据质量与模型能力的提升。新规要求车企将警示路段的场景数据反馈给算法，用于训练优化，直击行业痛点。

高质量数据正在攻克识别盲区。比如，有车企建立了涵盖 10 万 案例的专项数据库，涵盖晴天、雨天、逆光等 23 种场景，逐渐形成对“非常规静止物体”的识别规律，解决了长期困扰的“误判”难题。

在车流量密集的高速路段，AI 模型通过学习百万级真实车流交互数据，能够预测周围车辆轨迹，从而给出“保持合理车距、预留加速空间”的最优解，避免传统 ACC 系统引发的连锁急刹。

这种能力反过来提升了城市交通效率。搭载智能模型的车辆形成“协同感知网络”，交通部门也能实时掌握路网瓶颈，实现交通流的动态优化。

从“卖功能”到“卖生态”

辅助驾驶的降温，本质上是行业去伪存真的过程。当技术回归理性，车企竞争的焦点也从“功能炫技”转向“生态安全”。新规推动的“实用化—需求增长—市场扩容”的良性循环，恰恰为车企指出了方向。

夸张营销让位于透明沟通。按照新规，车企需在 APP 中开设“智能驾驶安全中心”，实时展示系统在特定路段的能力评分及功能优化情况。透明化反而增强了用户信任，使日均使用时长增加。当消费者清楚“能做什么、不能做什么”，理性使用习惯自然养成。

OTA 更新的规范化，保证了系统迭代的安全与可控。监管要求更新必须备案审查，迫使车企建立更严谨的测试与推送机制。

最终的竞争力，不是炫技，而是构建“人—车—环境”的良性关系。当车辆能够理解复杂路况，感知驾驶员状态，并助力城市交通效率提升，它就不再只是交通工具，而是智能出行的节点。辅助驾驶的“退潮”，未必是坏事，它意味着行业正在朝着更理性、更长远的方向迈进。

当物理世界 AI 大模型把每一条道路、每一辆车、每一个行人转化为可计算单元时，汽车已不仅是汽车，而是城市效率的终端；车企也不仅是造车者，而是交通运营商。未来的智能汽车，不在“脱手炫技”的幻象里，而在每一次安全到达的兑现中。