原创｜苗正 编辑｜Cong
2025年7月10日，比亚迪发布了关于“天神之眼”智能驾驶辅助系统的一项重大新闻，声称其智能泊车技术可以达到L4级水平，同时承诺提供全方位的终身责任保障。这一举措立刻在汽车业界及消费者中引发了热烈讨论。它将未来L4时代的关键要素——权责界定——提前呈现给了公众视野。
L3与L4之间的关键区别并非在于车辆的功能，而在于当系统无法完成任务时，责任归属的实质性转变。在L3级别，即所谓的“有条件自动驾驶”中，驾驶员在特定情况下可以暂时放手，但仍需保持警觉，随时准备重新控制车辆。这一特点导致了L3级别自动驾驶最严重的缺陷——“交接难题”。
系统需在自身能力触及极限前，预先做出判断并向司机提出接管要求。但若司机已将注意力从驾驶中抽离，他们恢复对周围环境的感知并作出恰当决策的过程是耗时且易出错。这段所谓的“接管时间窗口”潜藏着极大的安全风险。若此窗口期过短，人的反应速度难以跟上；反之，若窗口期过长，则会显著缩小L3系统的应用范围。更重要的是，这种人机共驾的模糊状态，导致了责任归属的混乱。
事故发生之际，难以断定是系统未能及时发出警报，抑或是驾驶员未能妥善掌控车辆？这一判断极具挑战性，也导致众多汽车制造商在推出L3级自动驾驶功能时踌躇不前。
L4级别，也就是所谓的“高度自动驾驶”，从根本层面解决了这一难题。在其运行设计域（ODD）范围内，系统保证能够应对所有情况，甚至包括自身可能出现的故障。它不再依赖人类驾驶员作为备用，一旦系统遭遇无法应对的问题，它必须具备将车辆自行引导至“最小风险状态”的能力，例如安全地驶向路边停车。这表明，在ODD范围内，责任归属明确且确定无疑，责任方正是系统供应者。驾驶员得以实现真正的“脑力解放”，从而摆脱驾驶工作的束缚。
由此可见，从L3级到L4级的升级，并非仅仅是技术参数的简单提升，而是一次质的飞跃。这要求系统必须拥有全面的故障处理和安全性冗余功能，这就意味着对车辆的感知、决策、执行等所有核心部件都需要进行双重甚至多重的备份。它已不再仅仅是一个驾驶辅助系统，而是一个能够独立承担责任、完整的驾驶主体。这一切的背后，伴随着成本的大幅提升以及技术复杂度的急剧增加。
审视比亚迪的战术，其卓越之处在于并未深陷于L3阶段的“接管难题”与权责交织的困境，反而在“泊车”这一受限的特定场景ODD中，实现了L4级别的服务体验与责任承诺。此举向市场展示了其具备承担全面系统责任的能力与意愿，并愿意在可控范围内履行这一职责。
这既标志着市场营销的胜利，也展现了对未来自动驾驶商业模式深度的理解——技术的价值需通过明确的责任界定来彰显。随着消费者所购买的不再仅是单一功能，而是一份明确的安全承诺，高级自动驾驶的商业闭环方能得以构建。
当我们把目光从聚焦在停车场的聚光灯下转向更为宽广的开放式道路，便会发现，L4级自动驾驶技术所遭遇的挑战，其复杂程度远超于在停车场这一可控环境中的情形。比亚迪的“泊车L4”之所以能够成功实施，关键在于它巧妙地避开了在开放道路上L4技术所面临的核心难题。
完全实现L4级别的自动驾驶技术面临商业化推广的难题，这并非仅仅是由于某个技术环节的瓶颈，而是由感知、决策、执行、验证和法规等多个方面交织而成的复杂系统挑战。首先，环境感知领域存在所谓的“长尾问题”。自动驾驶系统通过摄像头、雷达、激光雷达等传感器来形成对周围环境的理解，然而在开阔的路面行驶时，恶劣的天气状况（比如暴雨、大雪、浓雾）、复杂的光线条件（例如隧道出口的强烈光线抑制和夜晚的微弱光线）以及层出不穷的“边缘情况”（Corner Cases）都给系统带来了极大的挑战。
路面上滚动的轮胎、猛然窜出的野兽、存在问题的交通指示灯、司机做出的异常挑衅举动，这些偶然发生却可能致命的情景，数量庞大且形态各异，构成了一个浩瀚无边的“长尾”。在以数据为驱动力的AI模型中，这些不常见场景的样本数据极为稀少，使得系统难以通过常规训练实现全面覆盖。停车场的环境相对简单，主要由静态的墙体、柱子和停放中的车辆构成。动态元素主要是以低速移动的车辆和行人为主，它们的行为模式较为规律，这样的特点显著减轻了感知系统的负担，并简化了“长尾问题”的复杂性。
决策规划面临的社会复杂性问题。自动驾驶系统不仅需遵循交通规则，还需深入理解和适应由人类驾驶员所形成的、包含诸多潜规则的驾驶文化。比如，在交通拥堵时的插队与被插队、在无信号灯路口的竞争与谦让，这些行为背后都隐藏着复杂的社会互动规律。纯粹的理性“机器司机”可能因过分恪守规则而举步维艰，亦或因无法洞察人的意图而导致决策失误。
L4系统必须拥有接近人类的推理与预判能力，方能在错综复杂的动态交通环境中作出既安全又高效的判断。在泊车环节，这一复杂的竞争过程被简化为路径规划与避障，车辆间的互动显著降低，从而使系统的决策模型得以大幅简化。
对于任何商业化的AI系统，都面临着系统验证和可靠性方面的“天文数字”般的挑战。那么，我们该如何证实一个L4级别的自动驾驶系统比人类驾驶员更为安全呢？
业内共识是，验证其可靠性往往需要经历数百亿乃至上千亿公里的道路测试。然而，在现实世界中，这样的测试几乎无法实现，因此虚拟仿真测试便成为了关键途径。然而，仿真测试的有效性又依赖于对真实世界的高保真模拟，而这又引出了构建无穷尽边缘场景的挑战。缺乏一个被广泛认可的、具有绝对权威性的测试规范与流程，导致L4级自动驾驶系统的“毕业考试”迟迟未能实现。与此形成鲜明对比的是，泊车功能的测试过程则相对简单，其测试场景可以轻松地一一列举并重现，测试的成本和所需时间都大幅减少。
此刻审视比亚迪的承诺，不难发现，此举不仅树立了汽车行业内企业为智能泊车服务提供全面保障的典范，更有效消除了用户对保费增加的顾虑，大幅降低了用户尝试并信赖高级智能驾驶技术的心理障碍。
自然，基于权责对等的原则，比亚迪已经确立了相应的免责条款，这些条款主要涉及人为操作失误、车辆本身的损坏以及第三方明确责任的事故。这样的规定确保了责任划分的公正性，防止了将所有与停车相关的事故都归咎于系统，同时也展现了其背后在法律和技术方面的周密思考。目前，已有超过百万辆装备了“天神之眼”系统的比亚迪汽车在道路上行驶。这样的庞大数量不仅为其推出相关权益提供了坚实保障，同时也赋予了其承诺以非凡的市场号召力。
比亚迪在“智能泊车”这一相对封闭、行驶速度较慢且易于控制的特定环境中，率先承担起L4级自动驾驶的责任，实现了商业与技术的完美结合。这不仅是对自身技术实力的展示，更是通过实际行动，用实际投入培养用户的认知，为未来更高级别的自动驾驶技术奠定了坚实基础。
