如何看待38号用学霸学渣共同答题举例，批评自动驾驶安全里程的宣传?
最近，38号车评中心的一期节目，可以说是相当地“硬核”了。他们没有像许多其他评测那样，去大谈特谈自动驾驶在特定场景下的“惊艳表现”，而是反其道而行之，用一个极其贴近现实的“学霸学渣共同答题”的比喻，直指当前自动驾驶安全里程宣传的几个痛点，引发了广泛的思考和讨论。
“学霸学渣共同答题”的比喻，为何如此精准？
38号车评的这个比喻，简直是点睛之笔。想象一下，一个考试场景：
学霸： 他掌握了扎实的理论知识，对各种题目类型了如指掌，即使遇到新题，也能凭借逻辑推理和过往经验，给出相对稳妥的答案。他的学习过程是一个不断试错、总结、优化的过程，他“见过”和“理解”的题目类型是高度丰富和深入的。
学渣： 他可能对基础知识理解不深，对题目类型的识别能力较弱，更多时候是靠记忆一些死记硬背的公式或者套路。他面对的大部分题目是“见过”的，而且是相对简单的，一旦遇到稍微复杂或者超出“学习范围”的题目，就容易束手无策，甚至误判。
现在，把这个场景套到自动驾驶上：
自动驾驶系统： 就像是那个在努力学习的“学渣”，它在海量的数据和测试里程中“学习”了无数个驾驶场景。这些数据量巨大，但能否真正覆盖到所有可能遇到的“考题”？或者说，它对这些“考题”的理解是否真的像学霸那样深刻和融会贯通？
测试里程： 很多时候，我们听到的是自动驾驶系统在多么庞大的里程数下“无事故”运行。这就好比一个学渣告诉你，他已经刷了10万道数学题，而且全部做对了。但问题在于，这10万道题里有多少是重复的、简单的“选择题”，又有多少是需要深度思考的“论述题”？更关键的是，考试的“考题范围”是否就是这10万道题的集合？
38号车评的批评，指向了什么？
38号车评通过这个比喻，实际上是在批评自动驾驶安全里程宣传的几个核心问题：
1. 里程数的“质”远比“量”重要： 仅仅追求庞大的里程数，而忽略了这些里程中包含的场景多样性、复杂性、边缘性，就像只做大量简单的练习题而忽略了那些关键的、能暴露系统短板的难题。一个系统可能在99.9%的常见场景下表现完美，但一旦遇到那0.1%的特殊情况（比如极端天气、突发障碍物、复杂交叉路口等），就可能瞬间失效。宣传一个巨大的“安全里程数”，如果这些里程都集中在相对简单的场景，那么这个数字的参考意义就大打折扣。
2. “无事故”的定义可能存在误导： 很多宣传中的“无事故”，是否完全排除了系统出现轻微失误、需要人工接管但未导致碰撞的情况？或者是否仅仅统计了没有造成人员伤亡的事件？自动驾驶的终极目标是安全且可靠，任何需要人工干预的情况，都表明系统本身尚未达到完全自主的境界。将所有需要人类干预的“险情”都排除在“事故”统计之外，会人为地夸大系统的能力。
3. 对“边缘案例”的忽视： 自动驾驶系统真正的挑战在于应对那些概率极低但后果极其严重的“边缘案例”（Edge Cases）。这些案例可能是在测试数据中从未出现过的，或者是系统工程师没有预料到的极端情况。学渣可能在考试中遇到一道从未见过的难题就彻底崩溃，而学霸则能通过其扎实的知识体系和分析能力，尝试找出解决之道。我们更应该关注的是，自动驾驶系统能否像学霸一样，在面对未知和复杂情况时，依然能做出相对安全的判断，而不是仅仅依赖“见过”的场景。
4. 宣传的透明度和可验证性： 很多时候，这些巨大的里程数是厂商单方面公布的，公众很难去独立验证其真实性和有效性。如果厂商能够更透明地公布其测试场景的分布、数据采集的来源、以及对“事故”的界定标准，那么这些里程数才更有说服力。
为什么这种批评很重要？
38号车评的这种批评，并非否定自动驾驶技术的进步，而是提醒我们保持清醒的头脑。
对于消费者： 过度的宣传可能导致消费者对自动驾驶系统产生不切实际的期望，在不适合自动驾驶的场景下过于依赖系统，从而增加风险。我们应该明白，目前的自动驾驶（即使是L2+甚至L3级别）依然是“辅助驾驶”，驾驶员的注意力仍然是安全的最后一道防线。
对于行业： 这种审慎的态度有助于推动行业更加注重技术的本质和用户安全，而不是陷入“数据竞赛”。它鼓励技术研发者去更深入地挖掘和解决那些“难题”，而不是满足于仅仅完成简单的“作业”。
对于监管： 这种讨论也为监管部门提供了重要的参考。如何制定更科学、更有效的自动驾驶安全评估标准，如何界定不同级别的自动驾驶能力，避免误导消费者，都是需要深入思考的问题。
总结来说，38号车评中心用一个通俗易懂的比喻，犀利地揭示了自动驾驶安全里程宣传中可能存在的“唯里程论”的误区。 他们并非要我们放弃对自动驾驶的期待，而是要我们认识到技术的复杂性，警惕过度宣传，并鼓励行业朝着更安全、更可靠、更透明的方向发展。 就像对待学霸和学渣的区别一样，我们不能简单地用“做题量”来衡量一个人的真实能力，更不能用模糊的“里程数”来简单地定义自动驾驶的“安全”。我们需要的，是更深入、更本质的理解和评估。
网友意见
总体上来说，38号这期视频是具备了较深的洞察力的，提出了若干一针见血的观点，以他的影响力会对社会产生有益的影响。
不过，他还可以“更深”一些 —— 如果他使用辅助驾驶的经验更为充足的话。
一、不应以评价L4自动驾驶的方法来评价L2人机共驾
评价L4自动驾驶，在美国有专门的测试。测试有两个常见的定量指标：百万公里事故率(安全行驶里程)、接管率(自动驾驶里程)。近两年，由媒体组织的L2领航辅助驾驶功能评测中，也有意无意地采用了这两个评价指标。
我认为这是非常不合理的！
参考38号的比喻：人类驾驶员为学霸，L2辅助驾驶为学渣。以事故率、接管率来评价L2辅助驾驶，实际上是“让学渣独自考试，摸摸它的底”。
关键是：学渣的底摸清楚了，又有什么用呢？ “人机共驾”是学霸与学渣配合做同一张试卷，又不是让学渣独自考试。
二、学渣50分得48分、学霸50分得40分的比喻合理吗
38号在视频做了一个形象的比喻：学渣做简单题，50分拿了48分；学霸做难题，50分拿了40分；这不能证明学霸比学渣弱。
此比喻的主要目的是说明L2辅助驾驶系统的能力比人类驾驶员弱，这是毫无问题的。这个比喻也暗示了一些事故的原因： 学渣拿了48分，做错的那2分导致了车毁人亡。
这个比喻非常形象，也代表了大部分消费者对于L2辅助驾驶的认知。但是他没有深入探讨两个重要问题：
- 试题分配问题：100分的题，怎么分配给学霸与学渣来做，可以取得更好的成绩？
- 双重校核问题：有些题是不是可以让学渣来做，学霸来检查一遍？
1. 试题分配问题
高速封闭道路上，有道2分的题非常简单，但学渣却不会做 —— 高速行驶过程中遇到静止车辆。这样的事故你可以查一查，很多。
问题是：为什么明知这道题学渣不会做，还要分配给学渣做呢？ 背后的原因很多，可能是教育培训不够、可能是宣传误导、也可能是车主麻痹大意。
学霸这么牛，为什么还会做错题？ 因为我们虽然知道安全驾驶很重要，但开车回重要电话、长途疲劳驾驶依然是非常常见 —— 这就是学霸做错的那十分。学霸做错的这十分有一个共同特征，那就是：学霸的巅峰能力很强，但他的状态起伏比较大。
由此可见，学渣寸有所长、学霸尺有所短 —— 为什么不把学渣做错的那2分，分配给学霸来做；学霸做错的那10分，分配给学渣来做呢？这不就拿满分了吗？
试题如何分配，是由学霸来决定的 —— 对于大部分学霸来说，无论他是一位普通驾驶员，还是一位资深车评人，在试题分配这个问题上都是新手。
我强烈建议对辅助驾驶有测评兴趣的车评人、专业工程师，长租一辆车在高速上跑5000-10000公里以上之后再来重新看待这个问题，看法肯定非常不一样！
下面是我的一个学习过程中的观念转变：
这个学习过程不会浪费的，因为我认为对于私家车来说，L2人机共驾可能就是终点，永远(15年内)不会有单车智能的L4。
2. 双重校核问题
假设这次考试特别难，学霸巅峰状态都拿不到满分 —— 例如特大暴雨高速驾驶、例如深夜在光污染严重的高架上驾驶。
这时候学渣的“寸有所长”会更突出一些：相对于人类视觉，毫米波雷达受这些因素的影响较小。
当然，试卷这么难，直接扔给学渣肯定是不行的。我们可以采取这样的策略： 20分由学渣来做、20分由学霸来做、60分先由学渣做再由学霸校核。
事实上，我就是这样做的。现在夜晚在高架上开车，有辅助驾驶的时候下心里会有把握很多；在大暴雨的情况下，没辅助驾驶我最多敢开X公里/小时，有辅助驾驶可以X+20公里/小时。
再举一个更复杂的例子： 有些题学霸做不好、学渣也做不好，但俩人配合起来却能做得很好！
在车流较多（但不是很多）的高速情况下，当前车剧烈减速时，学霸一般会“过度刹车”—— 因为前车从120km/h降低到60km/h的一瞬间，学霸猛一激灵很难判断它是否会刹停；若不需要刹停的情况下刹停，则很有可能被追尾。
你可能说，追尾后车全责，但如果后车如果是大型SUV或货车，它们没有做刹停的举动呢？
学霸与学渣的配合策略（仅供参考，与车子功能强弱有关，不要贸然使用）：
- 第一步，不踩刹车，让车子自己制动 —— 由于毫米波雷达测速测距非常准确灵敏，如果前车刹到60km/h后不再继续减速，我方车辆也会精确地刹到60km/h不再减速，这样就降低了后车追尾的可能性。
- 第二步，当车子发现前车有刹停趋势时，会给驾驶员报警（声音、符号、安全带），当我收到警报后，想也不要想就刹停！
这种配合策略，是学霸无法独自完成的（受限于神经反应的速度、对车速判断的精确度），必须依赖学霸与学渣的配合。
请注意：我并不是过于相信L2辅助驾驶功能才这么做。我之所以这么做，完全是出于自身安全最大化考虑的理性策略！
三、人辅助车，还是车辅助人？
大部分消费者会认为：如果L2辅助驾驶始终需要监管，还不如自己开；就算能够节省一些精力，长期使用下来懈怠了不是更危险吗？
这也是Waymo为什么走L4，而不开发L2的初衷： 他们认为L2人机共驾反人性，是激进的技术；L4听起来科幻，实际上从安全角度来看是保守技术。
我认为Waymo这种观点大错特错，为此付出了巨额代价！
38号这期视频没有指明这一点，但也从另外一个角度略微嘲讽了L2辅助驾驶的不实用性： 不是学渣辅助学霸，是学霸辅助学渣；不是车辅助人，是人辅助车。
人辅助车这种说法，我倒是很赞同的 —— 车负责80分的试题，人负责20分的试题，这正是人机共驾的正确使用方法。
对人辅助车的质疑声音主要有两个方面：
- 试题分配：哪80分由学渣来做，哪20分由学霸来做？ 这对我来说是一清二楚，对普通用户来说确实有一定难度（特别是在宣传误导的情况下）。
- 错误适应：对普通用户来说，一种可行的学习方法是“守住底线、逐步适应”。也就是从“车做20分，人做80分并校核20分”逐步过渡到“车做80分，人做20分”。但必须指出的是：如果普通用户不知道功能原理与边界，很有可能走向错误适应的方向，若有个别分数分配错误，会导致严重事故！
这个议题说起来就复杂了，在此我展示若干“优秀学霸”正确分配试卷之后的收益，仅供参考：
- 超难考题做出高分：上面举了两个场景例子“特大暴雨高速驾驶”、“深夜在光污染严重的高架上驾驶”，学霸学渣一起做题，比学霸独自做题更安全。
- 日常考题轻松拿分：日常中长途驾驶，学渣做一些简单题，虽然没有拿更高分（也没有更低），但学霸更轻松。
- 长途拿高分：长途驾驶情况下，学霸“尺有所短”、学渣“寸有所长”渐渐显露出来，学霸学渣配合会拿更高分。下面是一位真实用户的正确使用感受：
小结
- 38号指出了：不应以评价L4自动驾驶的方式来评价L2辅助驾驶。我完全同意。
- L2人机共驾在任何情况下都是“学霸与学渣共同做题”，真正应该关注的是“学霸”与“学渣”的磨合过程，而不是他俩独自做题的得分。
- “学霸”与“学渣”的磨合过程可能要超过5000公里以上，在这个过程中必须要守住底线：握紧方向盘、保持100%注意力。如果你不熟悉功能原理与边界，有可能会走向“错误适应”的道路，所以在详细阅读说明书充分理解之前，不要轻意降低“学霸”的试题分配。
- L2辅助驾驶功能的使用感受与安全性，很大程度上取决于由学霸主导的“试题分配机制”与“双重校核机制”，从独自驾驶到人机共驾，不亚于再考一个高阶驾照。
- 强烈建议：专业工程师与媒体老师都在人机共驾磨合5000公里以上之后再重新评价此功能。5000公里多吗？其实也就一两个月的事情。拿驾照后还要求1年以上才让上高速呢。附：今年1至7月，半年使用NGP达1.8万公里。
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