原創(chuàng)｜苗正 編輯｜Cong

2025年7月10日，比亞迪圍繞其“天神之眼”智能駕駛輔助系統拋出了一則重磅消息，宣布其智能泊車功能可實現“媲美L4級”的體驗，并為此提供“全面兜底”的終身責任保障。這一舉動在汽車行業(yè)和消費者群體中迅速引發(fā)了廣泛的討論。在特定場景下，提前將未來L4時代的核心要素——權責劃分——清晰地擺在了公眾面前。

L3與L4的核心差異，并不在于車輛“能做什么”，而在于“當系統做不了時，由誰來負責”。這背后是責任主體的根本性轉移。L3級別，即“有條件的自動駕駛”，允許駕駛員在特定條件下“脫手”，但要求其保持注意力，隨時準備接管車輛。這便引出了L3最致命的缺陷——“接管困境”（Handoff Problem）。

系統必須在自己能力達到上限之前，提前預判并向駕駛員發(fā)出接管請求。然而，一個已經將注意力從駕駛任務上移開的人，其恢復情景感知并做出正確決策需要時間，這段“接管窗口期”充滿了巨大的安全隱患。如果窗口期太短，人類反應不過來；如果窗口期太長，又會大大限制L3系統的可用場景。更重要的是，這種人機共駕的模糊狀態(tài)，導致了責任歸屬的混亂。

事故發(fā)生時，究竟是系統未能及時預警，還是駕駛員未能有效接管？這個問題的裁定異常困難，也使得眾多車企對推出L3功能望而卻步。

而L4級別，即“高度自動駕駛”，則從根本上解決了這個問題。在它的運行設計域（ODD）內，系統承諾可以處理一切狀況，包括自身的故障。它不再需要人類駕駛員作為后備，如果系統遇到無法處理的問題，它必須有能力自行將車輛帶入“最小風險狀態(tài)”，比如安全地靠邊停車。這意味著，在ODD內，責任主體是清晰且唯一的，那就是系統提供方。駕駛員可以真正地“脫腦”，將自己從駕駛任務中解放出來。

由此可見，從L3到L4的跨越，并非簡單的技術指標提升，而是一次質的飛躍。它要求系統具備完整的故障應對和安全冗余能力，這需要對車輛的感知、決策、執(zhí)行等所有關鍵部件進行雙重甚至多重備份。它不再是一個駕駛輔助系統，而是一個完整的、能夠獨立承擔責任的駕駛主體。這背后是成本的急劇增加和技術復雜度的指數級攀升。

回看比亞迪的策略，其高明之處就在于，它沒有陷入L3的“接管困境”和權責泥潭，而是直接在“泊車”這個高度受限的ODD內，提供了L4級別的體驗和責任承諾。它向市場證明，自己有能力、也愿意在可控范圍內承擔起完整的系統責任。

這既是一次成功的市場營銷，也是對未來自動駕駛商業(yè)模式的深刻洞察——技術的價值最終需要通過清晰的責任劃分來體現。當消費者購買的不再僅僅是一項功能，而是一份明確的安全保障時，高階自動駕駛的商業(yè)閉環(huán)才能真正形成。

當我們將視線從聚光燈下的泊車場景移開，投向更廣闊的開放道路時，會發(fā)現真正的L4級自動駕駛技術所面臨的挑戰(zhàn)，遠比一個可控的停車場要復雜得多。比亞迪的“泊車L4”之所以能夠實現，正是因為它巧妙地規(guī)避了當前L4技術在開放道路下面臨的核心難點。

完全的L4級自動駕駛技術難以大規(guī)模商業(yè)化，其困境并非源于單一的技術瓶頸，而是一個由感知、決策、執(zhí)行、驗證以及法規(guī)共同構成的復雜系統性難題。首先是環(huán)境感知的“長尾問題”。自動駕駛系統依賴于攝像頭、雷達、激光雷達等傳感器構建對世界的認知，但在開放道路上，極端天氣（如暴雨、大雪、濃霧）、復雜光線（如隧道口的強光抑制、夜間弱光）以及無窮無盡的“邊緣場景”（Corner Cases）構成了巨大的挑戰(zhàn)。

一個滾落在路上的輪胎、一個突然沖出的動物、一組不合規(guī)范的交通信號燈、一次異乎尋常的人類駕駛員的挑釁行為，這些偶發(fā)但致命的場景，數量之多、形態(tài)之詭譎，構成了難以窮盡的“長尾”。在數據驅動的AI模型中，這些罕見場景的樣本數據極其稀缺，系統很難通過常規(guī)訓練完全覆蓋。而停車場的環(huán)境則相對單純，障礙物多為靜態(tài)的墻壁、立柱和車輛，動態(tài)物體也主要是低速行駛的車輛和行人，行為模式相對可預測，這極大地降低了感知系統的壓力和“長尾問題”的復雜度。

決策規(guī)劃的“社會性”難題。自動駕駛不僅要遵守交通法規(guī)，更要理解并融入人類駕駛員形成的、充滿潛規(guī)則的駕駛文化中。例如，在擁堵路段的加塞與被加塞、在無燈路口的博弈與禮讓，這些行為背后是復雜的社會交互邏輯。一個純粹理性的“機器司機”可能會因為過于“守規(guī)矩”而寸步難行，或者因為無法理解人類的意圖而做出錯誤決策。

L4系統需要具備近乎人類的推理和預測能力，才能在復雜的動態(tài)交通流中做出既安全又高效的決策。而在泊車場景中，這種復雜的博弈被簡化為路徑規(guī)劃和避障，車輛間的交互大大減少，系統的決策模型得以顯著簡化。

對于任何一個商業(yè)化的AI而言，系統驗證與可靠性的“天文數字”困境。如何證明一個L4系統比人類駕駛員更安全？

業(yè)界普遍認為，需要通過數十億甚至上百億公里的道路測試來驗證其可靠性。這在物理世界中幾乎是不可能完成的任務，因此虛擬仿真測試成為了主要手段。但仿真的有效性又取決于其對真實世界模擬的保真度，這又回到了對無窮盡邊緣場景的構建難題上。沒有一個公認的、絕對權威的測試標準和流程，使得L4系統的“畢業(yè)考試”遲遲無法到來。相比之下，泊車功能的驗證則簡單得多，其場景可以被輕松地窮舉和復現，測試成本和周期都呈幾何級數下降。

此時回顧比亞迪的承諾就會發(fā)現，這種做法，不僅開創(chuàng)了行業(yè)內車企為智能泊車功能全面兜底的先河，也通過免除用戶對保費上漲的擔憂，極大地降低了用戶嘗試和信任高階智能駕駛功能的心理門檻。

當然，權責對等，比亞迪也明確了免責條款，主要集中在人為因素、車輛自身損傷以及明確的第三方責任事故上。這保證了責任界定的合理性，避免了將所有泊車相關的事故都歸于系統，體現了其背后嚴謹的法務和技術考量。目前，超過一百萬臺搭載“天神之眼”的比亞迪車輛行駛在路上，這一龐大的基數既是其推出此項權益的底氣來源，也使其承諾具備了非凡的市場影響力。

可以說，比亞迪通過在“智能泊車”這個相對封閉、低速、可控的場景中率先扛起L4級的責任，完成了一次精妙的商業(yè)和技術實踐。它不僅是在展示技術肌肉，更是在用真金白銀培育用戶心智，為未來更高階的自動駕駛功能鋪平道路。