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我对AI+汽车这条赛道的信任度大概在60%。这份审慎并非没有依据,前段时间在物流园区的见闻让我更确定这一点。两辆智能物流车,一辆左转、一辆右转,就因为路口临时加装了一排栅栏,原本清晰的路线规划突然失灵。它们在路口反复试探却始终找不到正确路径,最终堵在原地僵持不下,直到交警过来手动引导,才各自重新启动奔赴目的地。
这场景很能说明自动驾驶的现状:在常规环境里,它确实展现出超越人类的优势。比如空旷的高速公路上,智能系统能精准控制跟车距离,毫秒级响应前车减速;拥堵路况下,它能避免人工驾驶的频繁加减速,既省油又平顺。多数测试显示,自动驾驶在99%的常规场景中,处理效率和规范性都远超人类司机。
但问题恰恰出在那1%的非常规场景里。就像物流车遇到临时栅栏,现实道路上的突发状况只会更复杂:突然横穿马路的行人、被大风吹落的广告牌、前车紧急变道露出的障碍物……这些应急场景往往没有固定规则可循,考验的是变通能力,而这正是当前自动驾驶的短板。
人类司机遇到突发情况时,会调动经验、直觉甚至风险预判——看到路边有孩子奔跑,会下意识减速;发现前车刹车灯异常闪烁,会提前做好避让准备。但自动驾驶系统本质上是规则执行者,它依赖预设算法和历史数据,一旦遇到数据库里没有的情况,就容易陷入逻辑僵局。
要提升自动驾驶的应急智商,核心在于突破规则依赖。一方面需要海量的应急场景数据支撑,不只是收集常见的突发情况,更要细化不同场景下的变量组合——比如同一位置的障碍物,在晴天、雨天、夜间的处理方式应该有差异。这些数据积累得越细致,系统的经验库就越丰富。
另一方面要强化应急分析的弹性。现在的算法更像标准答案思维,而真实路况需要开放式解题。可以借鉴人类司机的决策模式,在确保安全的前提下,允许系统在极端场景下突破部分预设规则。
说到底,自动驾驶的终极目标不是替代人类,而是在人类难以应对的常规场景中高效运转,在人类擅长的应急场景中提供辅助。60%的信任度,既认可它当下的进步,也留出了对未来的期待——当系统能像老司机一样见招拆招时,这份信任度自然会水涨船高。$易方达易百智能量化策略C$






