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成色18k.8.35mb菠萝为什么余承东说L3定义不合理?

在此前的2025未来汽车先行者大会上,华为终端 BG 董事长余承东不仅向友商的智驾能力提出了质疑,同时还表示自动驾驶L3定义并不合理。他表示,“L3法规标准,可能是借鉴了好多年前欧洲和国外的一个标准,定义不是那么合理”。 这里很多朋友就纳闷了。自动驾驶分成L0到L5,这不已经是个常识了吗?怎么就突然不合理了?华为提出这个标准不合理,目的又是什么? 首先咱们可能需要打碎一个“常识”,那就是所谓的自动驾驶分级远没有想象中那么权威。它从诞生之日起就留有Bug,并且还具有鲜明的时代局限性。 广为人知的L0-L5自动驾驶分级,最早是在2014年由国际自动机工程师学会(SAE)提出的。这个等级划分只关注一个标准,就是自动驾驶系统需要人类驾驶员参与的比重。比如需要人类主导,自动驾驶系统作为辅助,那么就是L2;不设方向盘的彻底无人驾驶就是L5。 这个分级标准简洁干脆,非常容易理解,于是在自动驾驶发展的过程中逐渐被各个国家接受。比如中国在2021推出的《汽车驾驶自动化分级》也参考了这个标准。 必须承认,这套自动驾驶分级方案有效指导了产业发展,将自动驾驶的概念争议进行了整合。尤其在全行业都在向L2前进的时候,分级法明确了自动驾驶必须循序渐进的发展思路。 但问题是,这个分级并不是真正意义上的技术分级标准。在2014年的时候,主流的自动驾驶技术都还没有成型。没有哪家公司知道如何走向高水平、可实用的自动驾驶。分级只用最简单的人车控制权作为参照物,就是因为在当时根本无法讨论高水平自动驾驶的技术逻辑和技术标准。 于是,这个标准就在高阶部分留下了很多问题。比如L4和L5只差一个方向盘,二者之间真有技术发展的代差吗?L3模式需要驾驶员随时接管车辆,真的合理吗? 总而言之,自动驾驶分级是一个标准单一,思路有时代局限性的标准方案。它能大致描摹出自动驾驶的发展轮廓,却无法详细规范自动驾驶的技术能力。 举个不太恰当的例子,自动驾驶分级就像厨艺考试只比刀工,能切出一分米就是L2级厨师,能切一毫米就是L4级厨师。厨师考验刀工当然也有道理,但只考验刀工显然也不太靠谱。 在自动驾驶的传感系统、决策算法与高精地图、计算平台相继成熟后,高水准的自动驾驶开始需要进入市场,回收研发成本。这时,车企、供应链企业与监管系统需要按照一定的标准来准许配载有自动驾驶能力的汽车入市。这时问题来了,老旧的自动驾驶标准,留下的问题实在有点多。我们可以举几个具有代表性的例子: 自动驾驶分级从诞生之日起,就因为L3等级划分的不合理性而饱受质疑。这个等级的定义是车辆主导驾驶,但驾驶员需要随时保持专注,并接管系统。然而问题来了,如果按照这个标准,那么汽车可以随时将驾驶权移交,甚至可以在发生事故的前一秒给出驾驶权,从而规避责任。 这种显然在耍流氓,对生命安全极端蔑视的行为,却符合自动驾驶分级的逻辑。更严重的是,在今年的智驾事故中,很多灾难正是如此发生的。从这个意义上看,L3等级的定义不合理已经酿成了严重的灾祸。 自动驾驶分级的另一个问题,是它只简单区分了人车驾驶权,却没有区分驾驶的场合。在大西北空旷的无人区开车,和在北京的胡同里开车,所需要的自动驾驶能力显然是不一样的。 如果我们按照自动驾驶分级标准,把封闭场景、高速场景、乡村场景、都市场景都一概而论,必须要求统一的自动驾驶能力,就很容易造成已经成熟的技术能力无法应用,而是要等待最复杂的那个场景。这也就是为什么余承东说,“要是你能把市区的L3搞定,那你就等于已经搞定L4了”。 我曾经去过印度,见过那里的很多交通状况。如果要让所有自动驾驶汽车都适应印度的交通水平,那全人类可能都要再等一个世纪。 自动驾驶分级还有一个问题,就是它没有区分具体的功能,尤其是自动泊车功能。在封闭停车场的自动泊车能力,显然与全路段进行自动驾驶不一样,但在自动驾驶分级中没有区分这一点,就造成了停车等场景的自动驾驶也被归纳到整体当中的情况。从而产生的问题是,诸如自动泊车、车辆自动驶出停车场等功能也会被限制。 总结这些自动驾驶分级留下的问题,核心在于在时代局限下的L3、L4分级法太过简单,留下了大量空白地带。这些空白造成了事故责权不清、具体场景和功能难以区别、不同产品的自动驾驶能力优劣难以区分等问题。 采用了自动驾驶分级标准的表述,目前的法律法规并不支持L3等级自动驾驶上路,由于缺乏更加详细、具体的标准,自动驾驶相关能力也普遍处在“禁止L3”这样的笼统表述下。 首先,车企希望将自动驾驶能力投向市场,就只能绕开自动驾驶分级,采用智驾等主观概念进行表述。而这些表述没有标准化依据,于是各个车企都可以随意使用,不受法律法规的监管。其中能力不足的车企,就很容易产生智驾相关的安全事故。于是监管层面开始收紧,结果又导致所有具有自动驾驶能力的产品都延迟走向市场。其中具有高水准自动驾驶能力的车企受的损失反而最多。 分析上面这个逻辑怪圈,会发现标准不清在其中扮演了很重要的角色。自动驾驶能力的好与坏,统统都被打入了“不到L3”这一个类目当中。不同车型之间的自动驾驶优劣无法区分,一些已经成熟的相关功能也被收紧,最终导致整个自动驾驶变革的发生受到了滞后。 这就像在学校考试,如果只有满分和零分两个选项,且必须所有人都考满分才能学下一课。那么那些能考九十以上的学生就会非常吃亏,反而考零分的怡然自得。 自动驾驶是一场惊人的技术变革。每个人都知道它的爆发力,因此在其实现的前夜必须慎之又慎。但真正的谨慎,是详细、具体、与时俱进地制定标准,推动产业。 建立新常识,往往需要从打破旧的开始。我们在自动驾驶商用纪元的常识,或许正可以从打碎脑海中的分级概念开始建立。

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成色18k.8.35mb菠萝在接受马竞官网采访时,床单军团前锋阿尔瓦雷斯表示:“我们赢球了,踢了一场精彩的比赛,但另外一场比赛的结果对我们不利。我们必须取得很多进球,这就是我们的目标,也取决于我们自己。我们需要踢出一场精彩的比赛,确保一切顺利并抓住晋级机会。”走进英伟达的AI 服务器工厂,你会发现这里的电路板和传统电脑完全不同 ——20 多层的 “超级电路板” 密密麻麻布满芯片,一块板的价格相当于普通服务器的 3 倍。这是因为 AI 训练需要海量数据传输,迫使 PCB 层数从传统的 8 层提升至 20-30 层,材料也换成了高速低损耗的特种板材。博通最新的 Tomahawk 6 芯片带宽达 102.4Tbps,配套的 PCB 需要更精密的线路设计,国内厂商生益科技的高速覆铜板(CCL)已打入供应链,这种材料价格是普通板材的 5 倍以上。成色18k.8.35mb菠萝xjxjxj55.gov.cn当前,华为与五家车企合作,催生了问界、智界、享界、尊界、尚界五个品牌。用华为常务董事、终端BG董事长余承东在2025未来汽车先行者大会上的一句话说,“5个品牌是5个手指头,握紧了一起干。”AI正在以迅猛的势头席卷各行各业。从记者在论坛现场的随机调查来看,嘉宾们的生活与工作已离不开AI工具辅助。关于AI导致失业的担忧已大幅减轻,受访的嘉宾均认为AI导致失业问题只是短期现象,从中长期看还将促成更多新的就业岗位。
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📸 胡义记者 田雪凤 摄
20251207 🔞 成色18k.8.35mb菠萝33岁的周某系陕西安康人,案发前在西安从事外墙涂料施工。判决书披露,今年1月,竹山县人民检察院提起公诉,指控周某犯强奸罪、非法拘禁罪。WWW.77788.GOV.CN3月20日,中国科学院生物物理研究所谢佳利助理工程师在多模态高分辨分子成像装置一款光电关联成像设备前工作。新华社记者金立旺 摄
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📸 王增贤记者 刘小库 摄
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