[首發于智駕最前沿微信公眾號]隨著自動駕駛技術的日益成熟，人們對它的定位也在不斷演進，究竟是要打造一個能為駕駛者提供更佳體驗的“智能副駕”，還是完全替代人類駕駛員，讓汽車在任何道路環境下獨立行駛？在這場看似簡單的“增強人”與“替代人”之爭中，其實折射出自動駕駛不同發展階段的技術演進、市場需求與社會倫理等。要深入理解這一話題，我們需要從自動駕駛的技術路徑談起，逐步剖析它在不同階段的目標與挑戰，再回到“增強”與“替代”兩種截然不同的愿景上，才能找到平衡點。

最初期的自動駕駛技術，更多地被稱為高級駕駛輔助系統（Advanced Driver Assistance Systems，簡稱ADAS）。在這一階段，汽車還是由人類駕駛員主導，系統的定位是及時監測環境、輔助判斷并在必要時給予警示或干預。例如前向碰撞預警系統（Forward Collision Warning）和自動緊急制動（Automatic Emergency Braking）通過毫米波雷達或攝像頭檢測前方障礙物，當判斷存在碰撞風險時，為駕駛員發出警示，甚至自動施加制動；車道偏離預警（Lane Departure Warning）與車道保持輔助（Lane Keeping Assist）系統則在車輛無意偏離車道時進行糾正。此時的技術核心在于傳感器的精度與算法的可靠性，即要能夠及時、準確地感知周圍靜態與動態目標，還要在毫秒級時間內做出決策，確保干預既果斷又平滑，不給駕駛員帶來突兀的操作體驗。這個階段的自動駕駛，顯然是“增強人”思路的典型代表——它把人類放在主導地位，在安全與便利性方面為人類提供助力，卻不剝奪人類的駕駛權。

隨著人工智能與高性能計算平臺的進步，第二階段的自動駕駛進入了部分自動化與有條件自動化領域，也就是SAE定義的L2級別。在L2級別，系統可同時控制轉向與加減速。駕駛員可以在高速公路等相對簡單的場景中，將手放開方向盤，但仍需隨時準備接管。從系統設計角度來看，這個階段需要更加復雜的環境感知與路徑規劃算法，尤其是要解決多傳感器數據融合的問題，讓攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和超聲波傳感器互為補充，才能減少誤檢與漏檢。同時，還要具備對道路標志、信號燈及前車動態等元素的精確理解，以及對駕駛員是否專注的監測功能。可以說，這一階段已經不再是簡單的“警示與干預”，而是部分執行駕駛任務；但在緊急情況或算法判斷失誤時，駕駛權仍會回歸到人類駕駛員手中，因此它仍然延續了“增強人”的理念——把決策權仍然交給人，但用更智能的方式分擔繁重且枯燥的駕駛工作。

當技術再進一步，自動駕駛進入L3（部分自動化）、L4（高度自動化）與L5（完全自動化）階段時，系統將有能力在特定區域（L4）或任何道路環境（L5）中獨立完成感知、規劃與執行等全過程，此時自動駕駛系統理論上可徹底替代人類駕駛員。為達到這一要求，自動駕駛平臺需要應對更加復雜、多變的交通場景，雨、雪、霧等惡劣天氣條件下的傳感器衰減；突發道路施工場景的異狀識別；行人、自行車等弱勢交通參與者的不可預知動作；甚至是網絡安全與車載系統的實時信息更新等，都是不得不考慮的場景。其技術難度在于如何使整個軟硬件系統在邊緣計算條件下實現大規模神經網絡推理、精準定位與高效決策，還要保證在極端情況下的“可控失效”與多重冗余備份。若能成功，這一階段的自動駕駛顯然是“替代人”的最佳體現，它不再需要人承擔判斷與操作，汽車將變成一個真正的移動智能體。

但從市場與社會接受度來看，直接跨越到“替代人”的愿景并不現實。從法律與責任角度考慮，誰來為自動駕駛系統的失誤負責？現有交通法規和保險框架尚未完善，難以為完全無人駕駛提供合規保障。從用戶心理出發，乘客或車主對自主控制系統并非百分百信任，特別是在復雜城市路況中，更傾向于保留“人+機”共同決策的安全冗余。因此，即使技術上具備了L3/L4能力，商業化推廣也會結合區域限制、場景限制等方式，逐步放開“無人監控”的邊界。

在這樣的背景下，“增強人”與“替代人”的爭論更多呈現為一種漸進式的折中，自動駕駛系統在可控場景中實現高度自動化，但仍保留人工接管機制；在更復雜或法律尚不明晰的區域，則繼續以底層輔助為主。比如在封閉園區、特定城市示范區等環境中，L4級別的自動駕駛班車或配送車已經開始試運營；而在公開道路上，具備部分自動化能力的車型，仍需駕駛員全程監控，且對接管時機與方式制定了嚴格規范。

從技術研發角度出發，“增強”與“替代”之間并非對立，而是一條由淺入深的連貫路徑。早期研發重心偏向于提升單一場景下的輔助功能，逐步積累數據與算法經驗；中期則著重于跨傳感器數據融合與場景理解，構建可遷移的自動駕駛框架；后期則將注意力集中在端到端學習、決策可解釋性與軟硬件一體化協同上。這個過程中，數據標注、仿真測試、道路測試三大環節共同支撐著系統的迭代與優化，也讓從“增強”到“替代”的轉換變得可量化且可控。

“增強人”并非純粹的妥協策略，它有其獨特價值。通過讓駕駛員與系統形成協同效應，既可降低意外發生率，又能滿足公眾對安全感與可控性的需求。在這一模式下，駕駛員從繁復的操控中解放出來，可以更專注于環境監控或處理緊急狀況，同時系統承擔重復性高、計算密集的感知與決策任務，二者優勢互補。此外，“增強”路徑有助于技術平穩過渡，廠商可在現有車型上逐步推出新功能，不需要一次性投入高昂的全自動化硬件；監管部門也能在逐步摸索中完善法規，降低社會成本。

當然，“替代人”的終極愿景同樣不可或缺，只有在真正實現全場景、全天候的無人駕駛之后，才能徹底改變出行方式，解放道路空間，實現運輸效率與能源利用的最大化。特別是在交通擁堵、物流配送、公共出行等場景中，無人駕駛車隊可通過中央調度與車與車之間的協同，提高道路通行能力；在極端環境或遠程地區，無人駕駛車輛可接近人類駕駛無法企及的邊界，提供更廣泛的服務。長遠來看，這一目標關系到智能交通、智慧城市乃至未來社會形態的重構，因此從技術、商業與政策層面“替代人”都是最終目標。

自動駕駛的發展并非一蹴而就，而是在“增強人”和“替代人”兩種思路中不斷切換與融合。從ADAS到部分自動化，再到高度與完全自動化的技術躍遷，每一個階段都承載著不同的市場需求與社會期待。對“增強人”的聚焦，讓技術更快進入公眾生活，積累了寶貴的安全數據與用戶認知；而對“替代人”的追求，則指引著行業不斷突破技術邊界，探索未來出行的新模式。在可預見的未來，我們或許會看到一種混合態，在特定場景下無人物流與出行普及，而在更多開放環境中，人機協同依舊是主要方式。這條從“增強”到“替代”的技術路徑，不僅是自動駕駛技術自身的發展脈絡，也是人類在擁抱智能時代時，對安全、效率與掌控欲之間平衡的深刻思考。


審核編輯 黃宇