如何看待小鹏P7在使用NGP自动导航辅助驾驶系统与货车发生追尾?
小鹏 P7 的 NGP 系统在高速公路上与货车发生追尾事故，这件事一出来，可真是激起了千层浪。咱们就掰开了揉碎了，好好聊聊这事儿。
首先，咱们得明确，这是一起事故，不是一个完美的演示。无论是什么品牌、什么技术，在实际道路上出现事故，都是一个值得所有人重视的信号。对于小鹏 P7 和它的 NGP 系统来说，这次事件无疑是一次严峻的考验。
事情的经过和可能的原因（基于目前公开的信息和常识推断）：
虽然具体细节还需要官方调查，但我们可以根据一般情况和技术原理来分析一下。
1. 环境因素： 高速公路、货车、大车。货车体积庞大，本身就有盲区大、刹车距离长的问题。在高速行驶中，它们对周边车辆的动态影响也更大。同时，高速公路上的车流、路况（比如前方突然出现的施工区域、变道不打灯的车辆等）都是复杂的，这些都可能增加驾驶的难度。
2. NGP 系统的能力边界： NGP（Navigation Guided Pilot）顾名思义，是“导航辅助驾驶”。它强大的地方在于，能够识别车道线、车道内的其他车辆、限速标志，并根据导航信息进行自动变道、超车、巡航等操作。但是，它仍然是辅助驾驶，不是完全自动驾驶。
感知能力： NGP 系统依赖于摄像头、雷达、激光雷达等传感器来“看”世界。它的“眼睛”能看到什么，取决于传感器的类型、性能、以及工作条件。比如，光线不足、雨雪雾天气、或者被泥水遮挡，都可能影响传感器的感知能力。
决策能力： 系统会根据感知到的信息，进行一系列的计算和决策，比如保持车距、刹车、加速等。这些决策是基于算法和预设逻辑的。
执行能力： 最后，系统通过转向、刹车、油门执行这些决策。
3. 为什么会追尾？ 这是最关键的问题。可能的原因有很多：
货车突然减速或刹车： 这是最直接也最常见的原因。货车本身惯性大，如果它突然刹车，即使是配置了ACC（自适应巡航）的车辆，如果车距保持不当，也可能发生追尾。
NGP 系统未能及时识别货车减速： 这可能是因为传感器被货车本身的体积遮挡了（尤其是低矮的传感器部位），或者算法在识别货车减速的信号时出现延迟或误判。例如，货车前部的一些反光物质或者特殊的涂装，可能会在特定角度下干扰传感器的识别。
算法对大车行为的预测不足： 货车的行驶轨迹和刹车模式可能与小车存在差异。系统如果不能有效预测货车的“危险”行为，就可能来不及反应。
系统响应速度问题： 即便是传感器识别到了，从识别到做出刹车决策再到刹车执行，有一个过程。如果这个过程中的任何环节存在延迟，都可能导致追尾。
用户干预不及时/不当： 虽然是辅助驾驶，但在关键时刻，驾驶员仍然需要保持警惕并做好接管的准备。如果驾驶员对系统的表现过度信任，或者在系统出现异常时未能及时接管，也会导致事故。
技术本身限制： 目前的辅助驾驶技术，尤其是对复杂交通场景（如前方有大型障碍物突然介入）的应对，仍然有待提升。尤其是传感器部署的位置、数量和融合算法，都会直接影响其在特定场景下的表现。
这件事对小鹏和整个行业意味着什么？
1. 技术安全性的再次拷问： 自动驾驶和辅助驾驶技术的核心永远是安全。任何一次事故，都会让公众对这项技术的安全性产生疑问。对于小鹏来说，这是一次巨大的负面宣传，也会促使他们反思和改进。
2. 感知与决策的瓶颈： 这类追尾事故往往暴露了感知系统（能不能“看清楚”）和决策系统（能不能“做出正确判断”）的不足。如何让系统在更复杂的环境中，特别是面对大型、动态变化的障碍物时，拥有更可靠的感知和更智能的决策能力，是所有车企都在努力的方向。
3. “辅助”与“自动”的界限： 这次事件也提醒我们，要清楚区分“辅助驾驶”和“完全自动驾驶”。NGP 是辅助驾驶，它仍然需要驾驶员的监督和在必要时进行干预。过度依赖和误解技术的定位，是导致风险的重要因素。
4. 行业需要更多的透明度： 每次发生事故后，公众都希望了解真相。官方的详细调查报告和技术解释，对于行业的健康发展至关重要。这有助于消费者了解技术的局限性，也有助于其他车企从中学习和改进。
5. 持续的测试与迭代： 技术的发展是一个不断试错和改进的过程。这次事故虽然不幸，但也为小鹏提供了一个宝贵的学习机会。通过分析事故原因，他们可以进一步优化传感器配置、算法模型，提高系统在真实复杂场景下的鲁棒性。
总的来说， 小鹏 P7 与货车发生追尾，是一起发生在真实路况下的技术应用案例。它暴露了当前辅助驾驶技术在应对极端复杂场景时可能存在的局限性，尤其是在感知和决策层面。这并非意味着这项技术没有价值，而是说明了它还处于一个不断发展和完善的阶段。
对于消费者而言，理解技术的原理、能力边界和风险至关重要。对于车企来说，每一次事故都是一次警钟，促使他们将安全放在首位，不断进行技术创新和验证，确保用户在享受科技便利的同时，能够得到最可靠的安全保障。这事儿，让咱们都更加明白，在自动驾驶这条路上，道阻且长，但行则将至。
首先，咱们得明确，这是一起事故，不是一个完美的演示。无论是什么品牌、什么技术，在实际道路上出现事故，都是一个值得所有人重视的信号。对于小鹏 P7 和它的 NGP 系统来说，这次事件无疑是一次严峻的考验。
事情的经过和可能的原因（基于目前公开的信息和常识推断）：
虽然具体细节还需要官方调查，但我们可以根据一般情况和技术原理来分析一下。
1. 环境因素： 高速公路、货车、大车。货车体积庞大，本身就有盲区大、刹车距离长的问题。在高速行驶中，它们对周边车辆的动态影响也更大。同时，高速公路上的车流、路况（比如前方突然出现的施工区域、变道不打灯的车辆等）都是复杂的，这些都可能增加驾驶的难度。
2. NGP 系统的能力边界： NGP（Navigation Guided Pilot）顾名思义，是“导航辅助驾驶”。它强大的地方在于，能够识别车道线、车道内的其他车辆、限速标志，并根据导航信息进行自动变道、超车、巡航等操作。但是，它仍然是辅助驾驶，不是完全自动驾驶。
感知能力： NGP 系统依赖于摄像头、雷达、激光雷达等传感器来“看”世界。它的“眼睛”能看到什么，取决于传感器的类型、性能、以及工作条件。比如，光线不足、雨雪雾天气、或者被泥水遮挡，都可能影响传感器的感知能力。
决策能力： 系统会根据感知到的信息，进行一系列的计算和决策，比如保持车距、刹车、加速等。这些决策是基于算法和预设逻辑的。
执行能力： 最后，系统通过转向、刹车、油门执行这些决策。
3. 为什么会追尾？ 这是最关键的问题。可能的原因有很多：
货车突然减速或刹车： 这是最直接也最常见的原因。货车本身惯性大，如果它突然刹车，即使是配置了ACC（自适应巡航）的车辆，如果车距保持不当，也可能发生追尾。
NGP 系统未能及时识别货车减速： 这可能是因为传感器被货车本身的体积遮挡了（尤其是低矮的传感器部位），或者算法在识别货车减速的信号时出现延迟或误判。例如，货车前部的一些反光物质或者特殊的涂装，可能会在特定角度下干扰传感器的识别。
算法对大车行为的预测不足： 货车的行驶轨迹和刹车模式可能与小车存在差异。系统如果不能有效预测货车的“危险”行为，就可能来不及反应。
系统响应速度问题： 即便是传感器识别到了，从识别到做出刹车决策再到刹车执行，有一个过程。如果这个过程中的任何环节存在延迟，都可能导致追尾。
用户干预不及时/不当： 虽然是辅助驾驶，但在关键时刻，驾驶员仍然需要保持警惕并做好接管的准备。如果驾驶员对系统的表现过度信任，或者在系统出现异常时未能及时接管，也会导致事故。
技术本身限制： 目前的辅助驾驶技术，尤其是对复杂交通场景（如前方有大型障碍物突然介入）的应对，仍然有待提升。尤其是传感器部署的位置、数量和融合算法，都会直接影响其在特定场景下的表现。
这件事对小鹏和整个行业意味着什么？
1. 技术安全性的再次拷问： 自动驾驶和辅助驾驶技术的核心永远是安全。任何一次事故，都会让公众对这项技术的安全性产生疑问。对于小鹏来说，这是一次巨大的负面宣传，也会促使他们反思和改进。
2. 感知与决策的瓶颈： 这类追尾事故往往暴露了感知系统（能不能“看清楚”）和决策系统（能不能“做出正确判断”）的不足。如何让系统在更复杂的环境中，特别是面对大型、动态变化的障碍物时，拥有更可靠的感知和更智能的决策能力，是所有车企都在努力的方向。
3. “辅助”与“自动”的界限： 这次事件也提醒我们，要清楚区分“辅助驾驶”和“完全自动驾驶”。NGP 是辅助驾驶，它仍然需要驾驶员的监督和在必要时进行干预。过度依赖和误解技术的定位，是导致风险的重要因素。
4. 行业需要更多的透明度： 每次发生事故后，公众都希望了解真相。官方的详细调查报告和技术解释，对于行业的健康发展至关重要。这有助于消费者了解技术的局限性，也有助于其他车企从中学习和改进。
5. 持续的测试与迭代： 技术的发展是一个不断试错和改进的过程。这次事故虽然不幸，但也为小鹏提供了一个宝贵的学习机会。通过分析事故原因，他们可以进一步优化传感器配置、算法模型，提高系统在真实复杂场景下的鲁棒性。
总的来说， 小鹏 P7 与货车发生追尾，是一起发生在真实路况下的技术应用案例。它暴露了当前辅助驾驶技术在应对极端复杂场景时可能存在的局限性，尤其是在感知和决策层面。这并非意味着这项技术没有价值，而是说明了它还处于一个不断发展和完善的阶段。
对于消费者而言，理解技术的原理、能力边界和风险至关重要。对于车企来说，每一次事故都是一次警钟，促使他们将安全放在首位，不断进行技术创新和验证，确保用户在享受科技便利的同时，能够得到最可靠的安全保障。这事儿，让咱们都更加明白，在自动驾驶这条路上，道阻且长，但行则将至。
网友意见
大家都说对AI对新物体的识别存在缺陷，这当然也是真的。
我来构想一个方案，缓解一下这个问题：
现在不都有HUD了吗，想办法把HUD和AI识别联动：当AI发现新物体而且尚未正确归类的时候，就在HUD上给出提示，如果未知物体距离比较近了，那就给出警告，同时在中控上给出未能归类物体的图像。
这时候，驾驶员就可以根据HUD提示，结合中控的图像，自己判断需不需要提前介入接管了。
我还是那个观点，即使纯AI还有成熟完善的余地，但也不代表纯AI的自动驾驶系统没价值。但是构建更好的人机结合的工作模式，是有意义的。
这么简单的问题，需要写那么长的回答么？一讲自动驾驶就要说盘古开天地（SAE J3016驾驶自动化分级）。
先定性，在任何一家成熟的Tier1（对，就是夺走OEM贞…啊不，灵魂的供应商），这个事故都算妥妥的Bug，要列到问题清单Top3里，天天被PM或者客户催着复现，催着给解决方案，被一路追踪到底的那种。所以不要拿“L2系统需要客户自己负责”来洗地了（当然法律怎么讲是另一回事，买显示屏三个坏点还不给换呢，但你开心么？）。
一模一样的Bug在开发过程中实在是见得太多了（必须要说的是，无论哪家，摄像头训练大概率都没有这个样本，所以没识别出这辆异形卡车可以理解。但这种卡车毫米波雷达一定能够探测到的，至于分类对不对就不能肯定了，但大概率是对的）。下面是导致这类事故最常见的原因Top3（按可能性大小排序）:
- ACC控制设计成（NGP也好NOA也罢，纵向控制本质依然是ACC）必须使用雷达+摄像头融合目标。摄像头没识别出来（也有可能是雷达和摄像头识别出来的目标参数相差过大，导致融合失败），所以融合模块就没输出，所以碰了。
- AEB设计的最高工作时速过低，所以没能守住最后的防线。例如某些企业毫无底线地把AEB做成最高工作时速85kph，只求过CNCAP（请对号入座）。
- 两车相对速度过大，例如超过60kph，某些对自己的探测系统没信心的厂家，会把ACC或者AEB成自车车速超过例如100kph，则不对相对速度超过例如60kph的目标做反应，以求降低误触发概率。
附送夕阳公司的做法：
1. ACC允许对置信度足够的单雷达目标制动。ACC允许对静止目标制动，但此时自车车速不得高于70kph。
2. ACC或AEB最高工作速度180kph。
3. AEB限制当前速度最多降低60kph，制动时间最长6秒，最大减速度请求12m/s^2。
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