当今自动驾驶的核心难点，是提高用户体验，还是发展绝对技术？
“硬核”技术：自动驾驶的基石与天花板
我们先来看看“绝对技术”这条路。自动驾驶的本质，是通过一系列传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达）、高精度地图、强大的计算平台和复杂的算法，让车辆能够感知周围环境、理解路况、做出决策并执行驾驶操作。
感知能力的极限突破： 尽管现有技术已能应对不少场景，但真正实现“绝对”可靠，意味着车辆必须能在任何天气、任何光照条件下，准确识别一切潜在的障碍物——无论是模糊不清的行人、突然窜出的动物，还是被雨雪遮挡的交通标志。这需要传感器分辨率、抗干扰能力、数据融合算法的持续迭代。想象一下，在能见度极低的雾天，车辆如何分辨出远处的车辆、行人，还是仅仅是路边的树木？这是对感知系统的严峻考验。
决策的“上帝视角”与“哲学思考”： 算法的进步，不仅仅是让车辆“看得清”，更是要让它“想得明”。在复杂的交通环境中，例如四向停车路口，谁先谁后？遇到避无可避的事故，选择撞向左边的墙还是右边的障碍物？这些“电车难题”式的伦理困境，需要算法具备超越简单规则的判断力，甚至在某些情况下，需要“权衡利弊”的智慧。目前的AI，更多是基于规则和数据学习，要达到人类驾驶员那种在模糊情境下的直觉和经验判断，还有很长的路要走。
预测的“先知”能力： 车辆不仅要感知现在，更要预测未来。其他车辆的意图、行人的下一步行动、甚至非机动车可能出现的“鬼探头”，都需要提前预判。这意味着算法需要能从细微的动作、甚至车辆的姿态中解读出潜在的意图，这在动态且充满不确定性的交通流中，是一项极其艰巨的任务。
可靠性的“万无一失”： 自动驾驶的最终目标是比人类驾驶员更安全。这意味着，在无数次的测试和实际运行中，都不能出现任何可能导致严重事故的“失误”。这种“万无一失”的要求，使得每一点技术的进步都必须经过极其严格的验证和测试，而测试本身就是一项庞大而耗时的工作。
“软性”体验：让科技真正走进生活
如果说“绝对技术”是自动驾驶的骨架，那么“用户体验”就是它的灵魂。即便技术再牛，如果乘坐体验差强人意，或者操作复杂到让人望而却步，那么它也难以获得市场的青睐。
平顺舒适的驾乘感受： 想象一下，一位新手司机在学车时，那种突如其来的加速、急促的刹车、不自然的变道，都会让乘客感到不安。自动驾驶车辆也面临同样的问题。过于激进的加减速、频繁的轻微制动、生硬的转向，都会让乘客产生眩晕感，甚至产生不信任感。用户渴望的是一种“老司机”般的平顺、稳健、可预期的驾驶风格。
直观易懂的交互界面： 如何让乘客理解车辆正在做什么？如何让他们在需要时接管车辆，或者修改目的地？清晰、直观的交互界面至关重要。如果用户需要花费大量时间去学习操作手册，或者在紧急情况下找不到正确的指令，那么即使技术再先进，也会因为糟糕的交互而大打折扣。
安全感的心理建设： 即使车辆本身是安全的，但乘客的心理感受同样重要。在自动驾驶模式下，乘客看到车辆精准地完成每一个动作，特别是能够像人类驾驶员一样，在复杂路况下进行“聪明”的判断和避让，能够极大地增强他们的安全感。反之，如果车辆在面对一些“非正常”情况时显得束手无策，或者做出一些让人难以理解的动作，乘客的恐慌感就会油然而生。
个性化与场景化服务： 自动驾驶不仅仅是“驾驶”本身，它还可以延展出更丰富的服务。例如，根据乘客的需求，自动调整车内环境，播放音乐，提供行程信息，甚至在到达目的地后，提供最后一公里的导航辅助。这些个性化、场景化的服务，能让自动驾驶从一个交通工具，变成一个贴心的出行伙伴。
信任与接受度的培养： 最终，自动驾驶的普及，依赖于公众的信任和接受。而这种信任，很大程度上建立在良好的用户体验之上。每一次顺畅的旅程，每一次可靠的决策，都在一点一滴地累积用户的信心。
当今的“核心难点”：是发展绝对技术，还是提高用户体验？
我认为，当今自动驾驶的“核心难点”，是“发展绝对技术”与“提高用户体验”相互交织、难以割裂，但其短期内的“突破口”和“可见成效”更侧重于“用户体验”的优化，而长期的“质变”则必然建立在“绝对技术”的坚实根基之上。
为什么是这样？
1. 技术瓶颈依然存在，但“可用”的技术已经具备。 我们必须承认，要实现L5级别的完全自动驾驶，能够在任何场景下无需人工干预，技术上仍然存在巨大的挑战，尤其是在极端情况下的感知和决策。然而，目前市面上的L2+、L3级别的辅助驾驶系统，已经能够提供一定程度的自动驾驶功能，例如高速公路的自动驾驶、城市道路的自动泊车等。这些技术是“可用”的，甚至是“好用”的，但还未达到“绝对可靠”。
2. 用户体验是技术落地的“试金石”和“催化剂”。 即使我们拥有了“绝对技术”，但如果用户无法接受，它就无法实现商业化落地，也就无法持续获得改进的动力。一个糟糕的用户体验，会直接导致用户对自动驾驶产生抵触情绪，而这种情绪一旦形成，将是极其难以扭转的。相反，如果能通过优化用户体验，让更多人享受到自动驾驶带来的便利，那么用户会更愿意为这项技术买单，更愿意参与到它的改进中来。
3. 提升用户体验，可以“包装”和“转化”现有技术。 很多时候，用户体验的提升，并非完全依赖于颠覆性的技术突破。它更多的是对现有技术的“精细打磨”和“巧妙组合”。例如，通过更智能的路径规划算法，让车辆的行驶更平顺；通过更友好的交互界面设计，让用户更容易理解车辆状态；通过更细致的传感器数据融合，让车辆的判断更符合人类的直觉。这些都是在现有技术框架内，通过工程和设计的智慧，来解决用户痛点，提升满意度。
4. “绝对技术”的进步，往往由“用户体验”的需求驱动。 很多时候，用户在使用过程中遇到的不便和痛点，会转化为对技术提出的更高要求。例如，用户抱怨车辆在拥堵路段频繁加减速，这就促使工程师去研究更平顺的动力控制和更智能的交通流预测算法。用户担心在某些模糊场景下车辆的决策，这就促使研究人员去探索更鲁棒的感知和决策模型。从这个意义上说，用户体验的追求，也在反过来推动着“绝对技术”的进步。
结论：
当今自动驾驶的核心难点，更像是“如何在发展绝对技术的同时，最大限度地提升用户体验，从而加速技术的落地和普及。”
短期内，优化用户体验是更紧迫、更现实的挑战。 这包括提升驾驶的平顺性、交互的友好性、以及建立用户信任。通过这些努力，可以打开市场，获得正向反馈，为更深层次的技术突破积累资本和经验。
但从长远来看，“绝对技术”的瓶颈是制约自动驾驶全面发展的根本性问题。 除非我们能够克服极端环境下的感知、决策和预测难题，实现真正的“万无一失”，否则自动驾驶的商业化进程将永远受限于有限的场景和严格的监管。
因此，这是一个“ Eggs and chickens” 的问题，但更像是一个“先有鸡还是先有蛋”的辩证关系。没有坚实的技术基础，一切用户体验的优化都是空中楼阁；而缺乏用户体验的推动和验证，技术的进步也可能偏离轨道，难以真正服务于社会。
可以说，提升用户体验是当前自动驾驶走向大众化和商业化的“破局之道”，而发展绝对技术则是通往“终极形态”的必由之路。 两者相辅相成，缺一不可。而当前，更需要行业将重心放在如何通过工程化和用户导向的创新，将现有“可用”的技术，打磨得更“好用”，让更多人能安心、舒适地体验自动驾驶的魅力。
网友意见
当今没有“自动驾驶”，也根本谈不上提高用户体验。
目前所谓“自动驾驶”的核心功能就是 全速域ACC+车道居中保持+主动刹车，官方指导价11.98万的卡罗拉 1.5L CVT先锋版就具备这些功能，只不过车企既不敢称其为“自动驾驶”，也不敢打擦边球写什么NOA、NOP、AP。
具备上述3个功能，并且传感器可靠、算法优良的车子，就可以非常轻松、惬意地开高速了，只需要一只手搭在方向盘下部就可以了。
如果驾驶员硬要在市区或国道上使用上述功能，也是可以用的，只不过容易出事。
核心难点，在于不要吹牛，踏踏实实把功能做好，把成本降下来，测试完善再往车上装。
谢老潘邀。
这一轮汽车季汽车技术赛道圆桌写了不少回答，把最近几年工作的所学所闻所思所感掏了个七七八八，就拿这篇回答作为圆桌收尾的最后一篇吧，这篇不想贴图了。工作越久，越发现自己的浅薄与无知，需要学习的东西越多，脑中写作的灵感逐渐消磨后，意识到自己进入了思而不学则殆的状态。接下来应该潜心学习和训练一段时间了。
一、绝对技术和用户体验是自动驾驶的一体两面
其实特别想和大家探讨一下，大家理解的汽车技术到底是什么。在驾乘体验方面，《汽车理论》课程上面所讲的动力性，燃油经济性，操纵稳定性，制动性，平顺性，被动安全性和主动安全性上大家都有非常清晰的认识（操稳和平顺可能会有些分歧）。具体到零部件上，则有非常明确的指标，比如发动机电动机万有特性，变速箱的传动效率换挡区间，电池的容量和充放电倍率等等。
然而自动驾驶的技术则要麻烦的多，虽然落实到车辆操作上只有驱动、制动、转向三个动作，但是根据提醒or辅助or接管，车速上下限，道路特征，外部环境（这几个被归纳到设计运行区域ODD里了），责任主体，交互方式等不同划分为不同的功能。功能的水平表现还有统计TP率的相关问题。基础L2及以下的功能还分辨一些，此前我写过一篇文章来描述说明
到了高水平L2甚至更高水平的自动驾驶功能上，则技术表现的维度变得越来越多，更加的难以评估。小鹏P7和特斯拉的自动驾驶水平谁高？看参数表和通过普通的测评根本难以区分。此时更多的用用户体验表现来表达技术水平的高低。
自动驾驶用户体验的所有拓展边界，都是技术发展的方向。单纯的纵向功能和横向功能发展到组合功能，从高速主路单车道扩展到多车道再到匝道，从高速公路拓展到普通城市道路再到复杂道路；从中低速到车速范围全覆盖，从晴朗能见度高的天气扩展到全天候；手动导航到语音交互目的地再到语音开启，从驾驶员不能脱脚脱手脱眼脱脑到可以放心交给车辆本身。以上说的任何一个功能进步都会带来用户体验上的提升，而背后都是这一领域的技术发展才能做到的。感知、决策、执行 -> 行为预测，异质传感器融合，定位，高精地图 -> 人机交互，复杂决策，数据可靠传输，云端服务。没有技术的突破，连功能实现都做不到，更别说用户体验了。所以，绝对技术和用户体验是自动驾驶的一体两面。
最后，对于一辆车来说，我认为的技术做的好应该是以合理的成本（价格）带给用户超出预期的体验。
二、好的用户体验是吃饱之后吃点好吃的，需要更加精细的技术
那么什么是好的自动驾驶用户体验呢，我的看法是精细化，全场景全链路的去优化，这是一个精细的技术活儿。
大概是2010年左右有一个段子“你的手机运算能力相当于阿波罗登月时NASA所有计算机运算能力的总和。但NASA把人类发射到了月球，你却发射小鸟去砸猪”。阿波罗登月对全人类都意义重大，但是愤怒的小鸟砸猪却让我确确实实的快乐！阿波罗飞船运算的是高度抽象的模型，愤怒的小鸟有更加丰富的细节。
用户体验首先需要追求的是吃饱，硬件基础+基础功能，在硬件选择上得要有足够的前瞻性，简单来说，就是数量、指标往高里选，配置更加丰富一些，算力、带宽都往高里要。谁知道后续的功能会吃掉多少配置呢？而对于新开发的平台配置，往往只有基础的功能。
而想要继续吃些好的，需要精雕细琢的能力，即数据积累+算法升级。感知和决策上都有大量优化工作去做：哪些场景当前系统无法覆盖 -> 获取大量有效的场景数据 -> 训练算法模型开发验证 -> 仿真验证 -> 试车测试 ->推送部署。软件一步步迭代，直到当前架构下的性能极限，然后推倒重来。而自动驾驶软件的前进也会回来倒逼硬件的改进方向，比如传感器布局、性能指标，算力大小，各层级各环节之间的网络带宽延迟等。软硬件不断的扩展和回溯，最后达到理想的用户体验。
而这个扩展和回溯，数据闭环的支持能力，在依赖所谓的“全栈”开发，详见我这篇回答。
最后，这不是一个二选一的问题，小孩子才做选择，用户和开发者们都会说，我全都要！
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