1. 从日内瓦的聚光灯到现实道路大众的自动驾驶叙事逻辑如果你关注汽车行业最近几年应该对“自动驾驶”这个词有点审美疲劳了。几乎每个车展每家车企都在用各种华丽的辞藻描绘着未来出行的蓝图。但当你真正坐进车里发现所谓的“自动驾驶”可能只是车道居中加自适应巡航时难免会有些失望。所以当我在日内瓦车展上看到大众汽车展台时我的第一反应是这次他们又带来了什么新故事但仔细看下来我发现大众这次聊的和以往有些不一样。他们没有把重点放在描绘一个遥不可及的L4、L5级完全自动驾驶的科幻场景而是将“全面推进”这四个字拆解成了一个个看得见、摸得着的现实步骤。这背后其实反映了一个行业共识的转变自动驾驶不再是实验室里的技术竞赛而是一场涉及技术、产品、法规、商业模式和用户体验的复杂系统工程。大众作为传统汽车巨头它的“全面推进”之路更像是一份关于如何将前沿技术安全、可靠、规模化地交付给普通消费者的“工程说明书”。这条路怎么走遇到了哪些坎以及他们打算如何解决正是我们这些从业者和深度用户最关心的问题。2. 技术栈的“双轨并行”渐进式与跨越式如何协同谈到技术路线行业里一直存在“渐进式”从L2逐步升级和“跨越式”直接研发L4的路线之争。大众的答案很明确我全都要。但这并非简单的资源堆砌而是一种基于不同场景和商业目标的战略分工。### 2.1 CariAD的“渐进式”渗透把基础体验做到极致大众集团内部的软件公司CariAD承担了“渐进式”路线的核心任务。他们的工作重点是不断提升量产车型上高级驾驶辅助系统ADAS的能力上限。这听起来不酷但极其重要。因为对于99%的用户来说他们每天接触的“自动驾驶”就是这套系统。在日内瓦大众展示了其新一代驾驶辅助系统的一些关键进展。比如在自适应巡航ACC和车道居中LKA的基础上强化了对于“cut-in”旁车加塞场景的预判和处理能力。传统系统往往在旁车车头刚压线时才紧急制动导致顿挫感强。新的系统通过更强大的感知融合前视摄像头雷达和预测算法能更早识别旁车的意图进行更线性、更拟人化的减速用户体验的提升是立竿见影的。另一个重点是交通拥堵辅助TJA的可用范围扩展。很多系统的TJA有速度上限如60km/h一旦路况变好车速提升功能就自动退出需要驾驶员接管。大众在推进的是“全速域”的拥堵辅助并尝试在法规允许的特定高速公路路段实现按导航路径的自动变道、超车。这实际上是在L2的框架内不断拓展系统的ODD设计运行域为用户提供更长的“免干预”时间。这里的核心挑战不是算法多先进而是如何保证功能在所有边界情况下的绝对安全以及如何通过海量的真实路测数据去验证和迭代。### 2.2 与Mobileye、地平线等伙伴的“跨越式”布局对于更高阶的自动驾驶如L3有条件自动驾驶、L4特定场景自动驾驶大众选择了强强联合的开放策略。与Mobileye的合作是重中之重。大众看中的是Mobileye基于“摄像头优先”的纯视觉感知方案以及其成熟的EyeQ系列芯片和REM道路经验管理高精地图体系。这里有一个关键点大众并非简单采购Mobileye的“黑盒”方案。而是基于Mobileye的感知和地图能力由CariAD负责上层的规控规划与控制算法、系统集成和车辆适配。这种分工的好处是大众能掌握核心的车辆控制和用户体验定义权同时借助合作伙伴在特定领域的顶尖技术加速研发进程。例如未来基于Mobileye Chauffeur平台打造的L3级功能其“脱手脱眼”的体验逻辑、接管策略、人机交互界面都将由大众来定义以确保其符合大众品牌的安全标准和用户体验哲学。与地平线等中国芯片企业的合作则体现了大众对中国市场特殊性的重视。中国道路环境复杂交通参与者行为多样本土化的数据训练和算法优化至关重要。通过与地平线合作大众能够更快地针对中国路况开发适配的自动驾驶功能这也是其“全面推进”战略中“本地化”不可或缺的一环。注意技术路线的“双轨并行”意味着巨大的资源投入和内部协调成本。如何确保CariAD的渐进式团队与外部合作伙伴的跨越式团队在数据、接口、验证标准上对齐避免重复造轮子是大众内部管理面临的一大挑战。3. 产品落地的“场景化切割”从高速到城市的步步为营技术最终要服务于产品。大众的“全面推进”在产品层面体现为清晰的场景化落地路径而非一蹴而就的“全场景”承诺。### 3.1 第一站高速公路巡航辅助HWP这是最接近量产的高阶功能。目标是在结构化的高速公路场景下实现从A点到B点的导航辅助驾驶包括自动跟车、车道保持、自动变道超车、自动上下匝道。大众计划首先在其高端电动车型如奥迪、保时捷上搭载后续逐步下放到主流车型。这个场景相对封闭规则明确是验证L3级技术可靠性的最佳试验场。关键在于系统需要具备极高的冗余度比如双制动系统、双转向系统、双通信链路以应对任何单一系统的失效。同时清晰的人机交互HMI至关重要系统必须让驾驶员明确知道当前是“人在控”还是“车在控”以及在需要接管时给予足够温和但明确的提醒。### 3.2 第二站城市点对点自动驾驶Robotaxi通过其与福特共同投资的Argo AI虽然后续有调整但其技术积累已融入大众体系大众在特定城市区域如机场、大学校园、划定区域开展Robotaxi的测试和运营。这个场景看似“跨越”实则逻辑严谨。城市环境虽然复杂但在一个地理围栏Geofence限定的、经过高精地图彻底扫描和标注的区域里不确定性被大大降低。Robotaxi的运营可以为大众积累海量的城市复杂场景数据这些数据反哺给CariAD能极大提升其量产ADAS系统在城市路况下的表现。这是一种“以战养战”的数据闭环策略。### 3.3 第三站最后一公里自动泊车自动代客泊车AVP是另一个被重点推进的场景。在日内瓦大众展示了车辆在停车场内自动寻找车位、泊入、泊出的能力。这个场景的商业化路径很清晰与停车场运营商合作为用户提供“一键泊车/取车”的服务。技术难点在于车辆与停车场基础设施V2I的通信以及在没有GPS信号的室内环境下的精准定位。大众通过融合车载传感器超声波雷达、摄像头与停车场部署的蓝牙信标或摄像头来解决这个问题。这个功能一旦成熟将能切切实实地解决用户“找车位难、停车难”的痛点用户体验提升显著。4. 数据与AI的“飞轮效应”大众的隐秘武器自动驾驶的核心竞争力最终会落在数据和AI能力上。大众在这方面的布局是其“全面推进”战略的底层引擎。### 4.1 影子模式与数据采集大众在全球拥有超过千万辆的存量车和每年数百万辆的新车销量。这是一个无与伦比的数据宝库。通过“影子模式”车辆在人类驾驶员驾驶时其传感器摄像头、雷达也在同步运行AI算法会在后台进行“虚拟驾驶”并将自己的决策与人类驾驶员的实际操作进行对比。当出现差异Disengagement时相关的场景数据会被匿名化处理后上传到云端。例如在一个复杂的十字路口人类驾驶员选择了减速观察而AI模型原本的判断是匀速通过。这个“差异场景”就是极其宝贵的训练数据。通过持续收集全球各地、各种天气、各种交通状况下的“差异场景”大众可以不断发现自身算法的“认知盲区”并针对性地进行模型训练和优化。这个数据闭环的规模和质量是许多初创公司难以企及的优势。### 4.2 云端训练与OTA迭代采集到的数据在云端的数据中心进行处理和标注用于训练更强大的感知、预测和规控模型。大众正在建设其专属的自动驾驶AI训练平台。模型迭代升级后通过OTA空中下载技术的方式分批次、分区域地推送到用户车辆上。这意味着你今天买到的车其自动驾驶能力可能在一年后通过几次OTA升级就得到了实质性的提升。这种“软件定义汽车”的模式彻底改变了汽车的价值生命周期。也是大众宣称“全面推进”的底气所在——它不仅仅是在卖硬件更是在提供一项持续进化的服务。### 4.3 仿真测试的规模化应用完全依赖真实路测来验证自动驾驶系统是不现实的成本高、效率低且无法覆盖所有极端情况。因此仿真是不可或缺的一环。大众建立了庞大的仿真测试平台可以模拟数百万公里的虚拟驾驶里程涵盖雨雪、雾霾、逆光、施工区、行人闯入等无数种极端和罕见场景。通过将AI模型放在虚拟世界中“千锤百炼”可以大幅提升其鲁棒性缩短开发周期。更重要的是仿真平台可以用于验证OTA更新后的系统表现确保新版本软件不会在某个特定场景下出现性能回退这是保障OTA安全性的关键。5. 安全与责任的“铁律”技术激进与伦理保守的平衡对于大众这样的传统车企“安全”是刻在骨子里的基因。在自动驾驶的激进探索中这种对安全的保守态度反而成为一种优势。### 5.1 功能安全与预期功能安全大众在自动驾驶开发中严格遵循汽车行业的最高功能安全标准如ISO 26262。这意味着从芯片、传感器、控制器到软件算法的每一个环节都需要进行系统的安全分析和设计确保随机性硬件故障或系统性软件错误不会导致危险的发生。比功能安全更复杂的是预期功能安全SOTIF。它关注的是在系统没有故障的情况下由于性能局限或对场景的误判而引发的风险。例如系统将前方卡车上飘起的塑料布误判为障碍物导致不必要的紧急刹车。应对SOTIF没有银弹只能依靠前述的数据闭环和仿真测试不断扩充系统的“认知库”减少未知的不安全场景。### 5.2 人机共驾与接管责任在L3级系统中责任划分是一个核心问题。大众的立场非常明确在系统激活期间即车辆在ODD内自动驾驶时责任主体是汽车制造商。这就要求系统必须具备极其可靠的驾驶员状态监测DMS系统。它不仅要监测驾驶员是否手握方向盘、是否注视前方更要能理解驾驶员的“情境感知”状态——他/她是否真的准备好了接管当系统发出接管请求时如果驾驶员因分神或困倦而未能及时响应系统必须有足够安全的“最小风险策略”MRM比如缓慢减速、打开双闪最终在车道内安全停车。这套责任逻辑和应对机制的设计远比单纯的算法优化更为复杂也更能体现一家老牌车企的工程底蕴。### 5.3 伦理框架与数据隐私自动驾驶不可避免地会面临伦理抉择虽然是极小概率事件例如在不可避免的碰撞中如何选择。大众参与了行业内的相关讨论并倾向于采用“风险最小化”的普适性原则而非为车辆预设具体的决策规则。同时对于数据隐私的保护大众强调其数据采集的匿名化和合规性所有数据的使用都严格遵守欧盟的GDPR等数据保护法规。这种对伦理和隐私的审慎态度是其产品获得社会信任的基础。6. 写在最后一场没有终点的马拉松回顾大众在日内瓦车展所展示的“全面推进”图景我的感受是这更像是一场精心策划、分阶段实施的系统工程而非一场追求炫技的发布会。它没有承诺一个具体的“完全自动驾驶”时间表而是清晰地展示了从L2到L3从高速到城市从驾驶到泊车的每一步技术攻坚、产品定义和安全考量。对于我们从业者而言大众的路径提供了一个可参考的范本自动驾驶的竞争短期看功能上车的速度和体验中期看数据闭环的效率和规模长期看商业模式的创新和生态的构建。任何只聚焦于其中一两个环节的公司都可能在后半程掉队。而对于消费者来说这意味着我们需要调整预期。真正的、可靠的自动驾驶不会像智能手机软件更新一样突然到来。它会像润物细无声的细雨通过一次次的OTA让你的车在高速上跟车更平稳在拥堵时更省心在停车时更便捷。大众所做的就是确保这每一滴“雨”都经过最严苛的安全验证最终汇成一条能够承载起千万用户信任的、通往未来出行的大河。这条路很长但每一步都算数。
1. 从日内瓦的聚光灯到现实道路大众的自动驾驶叙事逻辑如果你关注汽车行业最近几年应该对“自动驾驶”这个词有点审美疲劳了。几乎每个车展每家车企都在用各种华丽的辞藻描绘着未来出行的蓝图。但当你真正坐进车里发现所谓的“自动驾驶”可能只是车道居中加自适应巡航时难免会有些失望。所以当我在日内瓦车展上看到大众汽车展台时我的第一反应是这次他们又带来了什么新故事但仔细看下来我发现大众这次聊的和以往有些不一样。他们没有把重点放在描绘一个遥不可及的L4、L5级完全自动驾驶的科幻场景而是将“全面推进”这四个字拆解成了一个个看得见、摸得着的现实步骤。这背后其实反映了一个行业共识的转变自动驾驶不再是实验室里的技术竞赛而是一场涉及技术、产品、法规、商业模式和用户体验的复杂系统工程。大众作为传统汽车巨头它的“全面推进”之路更像是一份关于如何将前沿技术安全、可靠、规模化地交付给普通消费者的“工程说明书”。这条路怎么走遇到了哪些坎以及他们打算如何解决正是我们这些从业者和深度用户最关心的问题。2. 技术栈的“双轨并行”渐进式与跨越式如何协同谈到技术路线行业里一直存在“渐进式”从L2逐步升级和“跨越式”直接研发L4的路线之争。大众的答案很明确我全都要。但这并非简单的资源堆砌而是一种基于不同场景和商业目标的战略分工。### 2.1 CariAD的“渐进式”渗透把基础体验做到极致大众集团内部的软件公司CariAD承担了“渐进式”路线的核心任务。他们的工作重点是不断提升量产车型上高级驾驶辅助系统ADAS的能力上限。这听起来不酷但极其重要。因为对于99%的用户来说他们每天接触的“自动驾驶”就是这套系统。在日内瓦大众展示了其新一代驾驶辅助系统的一些关键进展。比如在自适应巡航ACC和车道居中LKA的基础上强化了对于“cut-in”旁车加塞场景的预判和处理能力。传统系统往往在旁车车头刚压线时才紧急制动导致顿挫感强。新的系统通过更强大的感知融合前视摄像头雷达和预测算法能更早识别旁车的意图进行更线性、更拟人化的减速用户体验的提升是立竿见影的。另一个重点是交通拥堵辅助TJA的可用范围扩展。很多系统的TJA有速度上限如60km/h一旦路况变好车速提升功能就自动退出需要驾驶员接管。大众在推进的是“全速域”的拥堵辅助并尝试在法规允许的特定高速公路路段实现按导航路径的自动变道、超车。这实际上是在L2的框架内不断拓展系统的ODD设计运行域为用户提供更长的“免干预”时间。这里的核心挑战不是算法多先进而是如何保证功能在所有边界情况下的绝对安全以及如何通过海量的真实路测数据去验证和迭代。### 2.2 与Mobileye、地平线等伙伴的“跨越式”布局对于更高阶的自动驾驶如L3有条件自动驾驶、L4特定场景自动驾驶大众选择了强强联合的开放策略。与Mobileye的合作是重中之重。大众看中的是Mobileye基于“摄像头优先”的纯视觉感知方案以及其成熟的EyeQ系列芯片和REM道路经验管理高精地图体系。这里有一个关键点大众并非简单采购Mobileye的“黑盒”方案。而是基于Mobileye的感知和地图能力由CariAD负责上层的规控规划与控制算法、系统集成和车辆适配。这种分工的好处是大众能掌握核心的车辆控制和用户体验定义权同时借助合作伙伴在特定领域的顶尖技术加速研发进程。例如未来基于Mobileye Chauffeur平台打造的L3级功能其“脱手脱眼”的体验逻辑、接管策略、人机交互界面都将由大众来定义以确保其符合大众品牌的安全标准和用户体验哲学。与地平线等中国芯片企业的合作则体现了大众对中国市场特殊性的重视。中国道路环境复杂交通参与者行为多样本土化的数据训练和算法优化至关重要。通过与地平线合作大众能够更快地针对中国路况开发适配的自动驾驶功能这也是其“全面推进”战略中“本地化”不可或缺的一环。注意技术路线的“双轨并行”意味着巨大的资源投入和内部协调成本。如何确保CariAD的渐进式团队与外部合作伙伴的跨越式团队在数据、接口、验证标准上对齐避免重复造轮子是大众内部管理面临的一大挑战。3. 产品落地的“场景化切割”从高速到城市的步步为营技术最终要服务于产品。大众的“全面推进”在产品层面体现为清晰的场景化落地路径而非一蹴而就的“全场景”承诺。### 3.1 第一站高速公路巡航辅助HWP这是最接近量产的高阶功能。目标是在结构化的高速公路场景下实现从A点到B点的导航辅助驾驶包括自动跟车、车道保持、自动变道超车、自动上下匝道。大众计划首先在其高端电动车型如奥迪、保时捷上搭载后续逐步下放到主流车型。这个场景相对封闭规则明确是验证L3级技术可靠性的最佳试验场。关键在于系统需要具备极高的冗余度比如双制动系统、双转向系统、双通信链路以应对任何单一系统的失效。同时清晰的人机交互HMI至关重要系统必须让驾驶员明确知道当前是“人在控”还是“车在控”以及在需要接管时给予足够温和但明确的提醒。### 3.2 第二站城市点对点自动驾驶Robotaxi通过其与福特共同投资的Argo AI虽然后续有调整但其技术积累已融入大众体系大众在特定城市区域如机场、大学校园、划定区域开展Robotaxi的测试和运营。这个场景看似“跨越”实则逻辑严谨。城市环境虽然复杂但在一个地理围栏Geofence限定的、经过高精地图彻底扫描和标注的区域里不确定性被大大降低。Robotaxi的运营可以为大众积累海量的城市复杂场景数据这些数据反哺给CariAD能极大提升其量产ADAS系统在城市路况下的表现。这是一种“以战养战”的数据闭环策略。### 3.3 第三站最后一公里自动泊车自动代客泊车AVP是另一个被重点推进的场景。在日内瓦大众展示了车辆在停车场内自动寻找车位、泊入、泊出的能力。这个场景的商业化路径很清晰与停车场运营商合作为用户提供“一键泊车/取车”的服务。技术难点在于车辆与停车场基础设施V2I的通信以及在没有GPS信号的室内环境下的精准定位。大众通过融合车载传感器超声波雷达、摄像头与停车场部署的蓝牙信标或摄像头来解决这个问题。这个功能一旦成熟将能切切实实地解决用户“找车位难、停车难”的痛点用户体验提升显著。4. 数据与AI的“飞轮效应”大众的隐秘武器自动驾驶的核心竞争力最终会落在数据和AI能力上。大众在这方面的布局是其“全面推进”战略的底层引擎。### 4.1 影子模式与数据采集大众在全球拥有超过千万辆的存量车和每年数百万辆的新车销量。这是一个无与伦比的数据宝库。通过“影子模式”车辆在人类驾驶员驾驶时其传感器摄像头、雷达也在同步运行AI算法会在后台进行“虚拟驾驶”并将自己的决策与人类驾驶员的实际操作进行对比。当出现差异Disengagement时相关的场景数据会被匿名化处理后上传到云端。例如在一个复杂的十字路口人类驾驶员选择了减速观察而AI模型原本的判断是匀速通过。这个“差异场景”就是极其宝贵的训练数据。通过持续收集全球各地、各种天气、各种交通状况下的“差异场景”大众可以不断发现自身算法的“认知盲区”并针对性地进行模型训练和优化。这个数据闭环的规模和质量是许多初创公司难以企及的优势。### 4.2 云端训练与OTA迭代采集到的数据在云端的数据中心进行处理和标注用于训练更强大的感知、预测和规控模型。大众正在建设其专属的自动驾驶AI训练平台。模型迭代升级后通过OTA空中下载技术的方式分批次、分区域地推送到用户车辆上。这意味着你今天买到的车其自动驾驶能力可能在一年后通过几次OTA升级就得到了实质性的提升。这种“软件定义汽车”的模式彻底改变了汽车的价值生命周期。也是大众宣称“全面推进”的底气所在——它不仅仅是在卖硬件更是在提供一项持续进化的服务。### 4.3 仿真测试的规模化应用完全依赖真实路测来验证自动驾驶系统是不现实的成本高、效率低且无法覆盖所有极端情况。因此仿真是不可或缺的一环。大众建立了庞大的仿真测试平台可以模拟数百万公里的虚拟驾驶里程涵盖雨雪、雾霾、逆光、施工区、行人闯入等无数种极端和罕见场景。通过将AI模型放在虚拟世界中“千锤百炼”可以大幅提升其鲁棒性缩短开发周期。更重要的是仿真平台可以用于验证OTA更新后的系统表现确保新版本软件不会在某个特定场景下出现性能回退这是保障OTA安全性的关键。5. 安全与责任的“铁律”技术激进与伦理保守的平衡对于大众这样的传统车企“安全”是刻在骨子里的基因。在自动驾驶的激进探索中这种对安全的保守态度反而成为一种优势。### 5.1 功能安全与预期功能安全大众在自动驾驶开发中严格遵循汽车行业的最高功能安全标准如ISO 26262。这意味着从芯片、传感器、控制器到软件算法的每一个环节都需要进行系统的安全分析和设计确保随机性硬件故障或系统性软件错误不会导致危险的发生。比功能安全更复杂的是预期功能安全SOTIF。它关注的是在系统没有故障的情况下由于性能局限或对场景的误判而引发的风险。例如系统将前方卡车上飘起的塑料布误判为障碍物导致不必要的紧急刹车。应对SOTIF没有银弹只能依靠前述的数据闭环和仿真测试不断扩充系统的“认知库”减少未知的不安全场景。### 5.2 人机共驾与接管责任在L3级系统中责任划分是一个核心问题。大众的立场非常明确在系统激活期间即车辆在ODD内自动驾驶时责任主体是汽车制造商。这就要求系统必须具备极其可靠的驾驶员状态监测DMS系统。它不仅要监测驾驶员是否手握方向盘、是否注视前方更要能理解驾驶员的“情境感知”状态——他/她是否真的准备好了接管当系统发出接管请求时如果驾驶员因分神或困倦而未能及时响应系统必须有足够安全的“最小风险策略”MRM比如缓慢减速、打开双闪最终在车道内安全停车。这套责任逻辑和应对机制的设计远比单纯的算法优化更为复杂也更能体现一家老牌车企的工程底蕴。### 5.3 伦理框架与数据隐私自动驾驶不可避免地会面临伦理抉择虽然是极小概率事件例如在不可避免的碰撞中如何选择。大众参与了行业内的相关讨论并倾向于采用“风险最小化”的普适性原则而非为车辆预设具体的决策规则。同时对于数据隐私的保护大众强调其数据采集的匿名化和合规性所有数据的使用都严格遵守欧盟的GDPR等数据保护法规。这种对伦理和隐私的审慎态度是其产品获得社会信任的基础。6. 写在最后一场没有终点的马拉松回顾大众在日内瓦车展所展示的“全面推进”图景我的感受是这更像是一场精心策划、分阶段实施的系统工程而非一场追求炫技的发布会。它没有承诺一个具体的“完全自动驾驶”时间表而是清晰地展示了从L2到L3从高速到城市从驾驶到泊车的每一步技术攻坚、产品定义和安全考量。对于我们从业者而言大众的路径提供了一个可参考的范本自动驾驶的竞争短期看功能上车的速度和体验中期看数据闭环的效率和规模长期看商业模式的创新和生态的构建。任何只聚焦于其中一两个环节的公司都可能在后半程掉队。而对于消费者来说这意味着我们需要调整预期。真正的、可靠的自动驾驶不会像智能手机软件更新一样突然到来。它会像润物细无声的细雨通过一次次的OTA让你的车在高速上跟车更平稳在拥堵时更省心在停车时更便捷。大众所做的就是确保这每一滴“雨”都经过最严苛的安全验证最终汇成一条能够承载起千万用户信任的、通往未来出行的大河。这条路很长但每一步都算数。
