我們已經(jīng)習慣了各種遙遙領先，甚至將這種遙遙領先，作為選擇下一款車的核心標準了參考。但情況卻似乎并不在我們的計算之中。
這兩天，接連發(fā)生了兩件事。
其一，是公安部明確界定了，目前市面上正在銷售汽車所搭載的“智駕”系統(tǒng)，都不具備“自動駕駛功能”。因此，一旦“脫手脫眼”發(fā)生事故，駕駛者將面臨民事賠償、行政處罰、和刑事追責的三重風險。
其二，某汽車領域的重要垂媒與央視聯(lián)手，搞了一場市面上主流的，搭載智駕輔助技術的產(chǎn)品大聯(lián)測，結果成了“打臉”測。
六個測試項目能順利通過5個的，只有特斯拉的Model 3和Model X，剩下的能安全完成三個項目的僅有5款車。
情況就是這么個情況，相較于大家軍備競賽式的疊配置，現(xiàn)實真的非常骨感。科技不能保護你的情況下，法律就更沒有辦法保護你了。
所以，現(xiàn)在的問題出現(xiàn)了，我們還要不要相信被吹得天花亂墜的技術？
不信廣告，信療效
相較于車企通過傳播手段快速在消費者群體中建立起來的智能化概念，用戶對于整個汽車的智能技術的發(fā)展的信任，似乎跑得更為超前。
這樣的超前，建立起來了一種奇怪的信任。
在前一段時間，我們更為常見的網(wǎng)紅類型視頻，會集中展示在有個別用戶，在高速公路上將駕駛的操控權安全交給車機，更有甚者在車上睡覺。
事實上，在這個過程中，我們要明確的態(tài)度有兩個。
其一，目前所有的智能駕駛輔助技術，全都集中在L2級的水平上。不管后面跟著多少個“+”，都是L2級。
因此，智能駕駛輔助好用與否，只在乎好用與否，且并不存在斷代式領先。
其二，所謂的技術是否在同級別中更好，無關乎技術路線。
在更久之前，智能駕駛輔助領域的討論焦點，在于特斯拉的視覺感知路線，與被傳播口徑烘托得更為領先的激光雷達路線之間的優(yōu)劣如何判定。甚至，為了凸顯激光雷達的優(yōu)勢，以及自身造車的誠意，有車企會在產(chǎn)品上堆上三個激光雷達。
如今，我們再來看媒體相關的測試表現(xiàn)，會發(fā)現(xiàn)恰恰是采用了視覺感知路線的特斯拉，成為了目前六個項目中，完成率、安全率最高的一個。
與此同時，最接近，也是中國汽車企業(yè)中最優(yōu)可能追上、甚至超越特斯拉的小鵬，其實在之前已經(jīng)有了認知。因此，處在此次測試第二梯隊，在六個項目中完成了三個的小鵬G6，其實在更早些時候已經(jīng)出現(xiàn)了把激光雷達砍掉，改換視覺感知的技術改進。
當時，人們認為這是王鳳英整體壓縮產(chǎn)品成本，以換取利潤的操作。
我們不能否認可能真的有這樣的考慮。但現(xiàn)在看來，降本增效這個目標，可能只是促使換掉激光雷達的其中一個原因。因為從綜合考量上來看，激光雷達至少在現(xiàn)在這個階段，并沒有解決技術超越的問題。
因為，所有的技術都困在L2級上，就算有優(yōu)勢，優(yōu)勢也不明顯。
所以，這場測試給到我們的第一個非常明確的信號，買車別看堆料，開車還看駕校。
當然，很多人又會產(chǎn)生一個全新的問題。既然小鵬G6表現(xiàn)這么好，為什么同屬小鵬旗下，更旗艦的P7+，測了四個項目，一個都沒有達成？
穩(wěn)定性與一致性
其實，這場測試在一些輿論場上同樣會發(fā)酵，比如質(zhì)疑測試的專業(yè)性。
事實上，如果看過視頻會發(fā)現(xiàn)，其實這場測試在很多層面上，已經(jīng)盡可能模擬了高速公路行車時，可能出現(xiàn)的問題和所處的環(huán)境了。
所謂的各種條件不符合，其實本身就符合日常生活中的出行場景。因為，沒有人能完全等比例復原每次交通事故中，可能出現(xiàn)的問題。
而車輛智能駕駛輔助技術的提升，在很大程度上，其實源于收集各種事故發(fā)生時的數(shù)據(jù)，從而進行改進。因為，日常模擬能夠覆蓋的大數(shù)據(jù)模型，永遠無法達到100%。而對于普通人來說，哪怕遇到0.01%概率的事件，所能依靠的車輛穩(wěn)定反應狀態(tài)，才是真正決定你是否能開上下一輛車。
這在前些年，是一個我們非常耳熟能詳?shù)脑~——長尾問題。
事實上，長尾問題在數(shù)學概念上，是一個永遠無法被攻克的問題。因為，總有千奇百怪的突發(fā)事件，釀成意外的可能性會出現(xiàn)。中國人管這種狀態(tài)稱為：百密終有一疏。
當然，就目前的整體狀態(tài)來看，整個汽車產(chǎn)業(yè)，還遠沒有到這個階段。
比如，大家都用天神之眼，騰勢Z9 GT EV可以完成三個項目，而豹5、海鷗則只能完成一個。但處在更高階地位的漢DM，和入門級的宋Pro DM則在測試的四個項目中，一個都沒有完成。
這是一個挺玄學的問題。
我知道有人會說，天神之眼也是有檔次的，騰勢在比亞迪體系中的天神之眼配置顯然更高。那么就遇到了一個全新的問題：是否是成本越多，堆料越多，越安全？
目前看來，這樣的情況并不能完全被成立，因而在傳播語境中這樣的概念應該清晰的傳達給消費者。
更重要的是，我們認知中的智能駕駛輔助，并不僅僅依靠外部硬件，更重要的是同品牌旗下產(chǎn)品的算法邏輯，遇到突發(fā)狀況的處理能力是否一致。至少這一點我們從小鵬的P7+和G6身上并沒有看到。
這是下一個階段，擺在車企面前的全新問題。很顯然，大家必然又要加大研發(fā)力度了。
預期，要學會控制
研發(fā)經(jīng)費與研發(fā)成果，是如今汽車廠商傳播語境中非常核心的關鍵詞。
這一點上，我們不得不更為關注將研發(fā)經(jīng)費作為自身造車誠意代表的蔚來。在這一次的測試之中，蔚來的ES6在四項測試中完成了一項，而跑更肩負跑量任務的樂道L60與螢火蟲，則在他們的四項任務中一項都沒有完成。
簡單來說，至少在被人為營造出的場景中，他們的表現(xiàn)很難被稱為及格。
事實上，不及格的遠不止蔚來體系，但當李斌總是滿臉笑容的對你解釋我們的600億研發(fā)用到了哪里，每一分都花在了刀刃上時，這份成績單的威力就可想而知了。
至少，沉迷車漆、輪轂研發(fā)，以及車規(guī)級紙巾盒的小米，兩款SU7產(chǎn)品的測試成績綜合來看，要比沉迷大資本投入研發(fā)的蔚來更好一些（分別是6中1和4中1）
現(xiàn)在，又一個全新的問題也出現(xiàn)了，包括了廣汽本田的P7、上汽大眾的帕薩特，甚至奔馳的C級，同樣獲得這種全都不及格的成績，為什么要盯著蔚來說？
簡單來說，首先這些傳統(tǒng)汽車企業(yè)，幾乎沒有大張旗鼓的告訴你我們的智能駕駛技術研發(fā)到什么層面了，他們默認的出行模式依然是人作為絕對主導的模式。且肉眼可見的，這些傳統(tǒng)廠商在做的，就是不斷的降低銷售價格，以換取自身更好的生存狀態(tài)。
因此，我并不樂于向他們進行苛責。我相信他們在做一些努力，并與更好的智能駕駛輔助技術的供應商進行合作。比如廣汽豐田與小馬智行，奔馳與寶馬與Momenta的聯(lián)手等等，都是試圖解決這些問題，跟上時代大勢的操作。
但一方面控制成本，一方面控制預期，一方面默默研發(fā)，是一個可取的、合理的、成熟的汽車技術研發(fā)制造模式。
因為，從目前的狀態(tài)來看，車企的研發(fā)能力，遠沒有到“通向L3級別的道路，僅僅只是被法律法規(guī)束縛”的階段。
重新校準與定位
就在不久之前，中汽協(xié)副總工程師王耀在2025中國汽車論壇上表示：“國內(nèi)自媒體總說自主品牌自動駕駛遠超特斯拉，但事實是，特斯拉提概念，我們產(chǎn)業(yè)跟進，算力上國內(nèi)所有主機廠AI顯卡加起來，都沒特斯拉Dojo一家多。”
事實上，這并不是一個提起來值得羞恥的現(xiàn)象。因為，英偉達的H20重新向中國市場供應，也就是前幾天才發(fā)生的事情。甚至在因為庫存產(chǎn)能的問題，H20之后的芯片將由B30代替。
此時，我們發(fā)現(xiàn)車企對于芯片的研發(fā)投入，非常必要。但所有的問題在于，我們應該把這個差距在傳播的過程之中，明確的顯示出來。這個顯示首先是承認落后，之后才能說有去追趕、去超越。
我非常明白，在汽車市場的營銷語境中，是只能盡量挖掘優(yōu)點，從而帶動產(chǎn)品銷量提升的。但這并不表示，用片面的事實去修改用戶心智，并樹立起他們對于產(chǎn)品盲目的自信。
當然，在這個傳播體系的推進過程中，自然還要帶上對于用戶的詆毀。別說沒有，大多數(shù)在市場上有銷量追求的車企，都深受黑水軍之苦。從另一個角度來說，這種傳播體系的建立，則是從另一個角度，推動了傳播語境與實際技術能力之間模糊界限的分離。
毫無疑問，特斯拉從來不參與這種口水競爭，人家要玩就玩?zhèn)€大的。
同樣在幾天之前，特斯拉在美國的奧斯汀（Austin）準備再度擴大其Robotaxi的地理圍欄范圍。事實上，這一舉措的目標并不僅僅只是為了推進Robotaxi的適用區(qū)域，更是為了與競爭對手Waymo進行技術競賽。而Waymo 也不甘示弱，迅速做出了回應，也擴展了自己的地理圍欄。
很顯然，這則并不起眼的新聞，其實擊穿了我們對于美國智能汽車發(fā)展的認知。當我們認為美國車企紛紛停下了新能源車、智能汽車研發(fā)的腳步，將必然歸于落后。事實顯然與我們所經(jīng)常接收到的傳播語境大相徑庭。
而這一次的智駕大聯(lián)測，則從另一個角度上印證了以上的兩個觀點。首先，我們處在落后的位置，我們正在追趕，但需要時間。
因此，我們現(xiàn)在再來看這一場中國汽車市場智能駕駛輔助技術的大聯(lián)測，其實已經(jīng)遠遠超過了產(chǎn)品好壞，市場導購的層面。我們更應該將之視為中國智能駕駛輔助技術的一次重新校準與重新定位。
畢竟，只有看清楚自己所處的位置，才能找準自己真正的目標。