#热点话茬#

我对当前AI+汽车的信任度约为70%，这一数字既承认技术突破，也直指信任链条中的隐性裂痕。

信任源于技术基座的夯实：多传感器融合已能覆盖90%常规场景，BEV+Transformer的感知架构让复杂路况识别率突破人类水平；大模型驱动的决策规划在仿真测试中展现出超越经验的路径优化能力。但缺口藏在"长尾"里——暴雨中激光雷达的噪点、无标线路口的模糊语义、突发行人横穿的伦理抉择，这些小概率高危害场景仍是AI的"认知盲区"。更关键的是，技术黑箱与责任边界的模糊加剧了信任损耗：用户难以理解算法为何选择急刹而非避让，车企也难以自证系统在极端条件下的可靠性。

改进需三重校准：一是构建"场景银行"，用真实道路的边缘数据喂养算法，让AI从"应试"转向"实战"；二是推动可解释性技术落地，通过可视化决策树或逻辑链，把"黑箱"变成"玻璃箱"；三是完善责任共担机制，明确车企、算法供应商、用户在系统失效时的权责边界。信任不是技术单方面的"证明题"，而是用户与技术、规则与创新的双向奔赴。当AI能像老司机般"知其然更知其所以然"，当每一次异常决策都能被追溯和解释，那70%的信任，终会成为100%的底气。

#晒收益#