在北京街头的一场自动驾驶技术演示中，一辆奔驰L4级测试车面对犹豫不决的行人时，并未选择加速通过，而是主动减速礼让。这一看似平常的场景，实则折射出自动驾驶行业在安全与效率之间的深层博弈。当多数企业聚焦于算力提升与数据规模时，奔驰凭借“保守但可靠”的安全策略，率先获得国际车企在北京的首个L4级测试许可。
自动驾驶技术的终极目标是实现人类驾驶的完全替代，但现实中的AI误判、责任界定模糊等问题，始终制约着其商业化落地。奔驰测试车在复杂路况中主动“慢下来”的背后，是对安全、责任与用户体验的系统性思考。当AI成为“驾驶员”，如何平衡技术性能与社会规则，成为行业必须解答的核心命题。
在技术路线上，自动驾驶领域长期存在两大阵营：一方是以海量数据与超强算力驱动的“效率优先派”，另一方则是以奔驰为代表的“安全冗余派”。奔驰的核心策略在于将“白盒系统”与物理规则深度结合——其安全力场系统不依赖视觉AI的概率预测，而是以激光雷达的实时物理数据为决策基础。例如，当视觉系统误将行人识别为塑料袋时，激光雷达检测到的空间占用数据会直接触发强制制动，基于“两个物体不可同时占据同一空间”的物理定律，从根源上消除误判风险。
这种设计贯穿于车辆的各个系统：主电脑断电时，备用系统可在毫秒级时间内接管；车轮拱内的湿度传感器通过路面摩擦力数据判断是否需要减速，而非依赖容易被水面反光干扰的光学信号；制动、转向甚至车载电网均配备双重保障机制。2023年12月，奔驰获得北京L3级高速测试资格；2024年8月，又成为首个获批北京L4级测试的国际车企，这些突破均源于其系统的高度可解释性——每一项决策均可通过物理数据追溯，而非依赖AI“黑箱”的模糊逻辑。
责任归属是自动驾驶落地的另一大障碍。当AI完全掌控驾驶权，事故责任应由谁承担？这一难题曾让许多企业望而却步，而奔驰通过技术手段给出了解决方案。在朱松纯教授提出的CUV架构中，“V”代表的价值函数被置于系统核心，奔驰将其转化为“安全第一”的决策准则：强制礼让行人、禁止抢黄灯、变道前需多次确认。这种“保守”策略的背后，是明确的企业责任认知——在L4级自动驾驶场景下，车企需承担事故主要责任。为此，奔驰于2024年1月申请了“车辆数据存储方法与系统”专利，该技术不仅能记录行驶轨迹，还能还原决策逻辑，即使在传感器遮挡或定位丢失的情况下，仍可精准追溯事故原因。
这一技术路径与我国即将实施的智能网联汽车强制性标准高度契合。2026年1月1日起，《自动驾驶数据记录系统》等三项国标将正式生效，要求车辆必须留存完整的事故追溯数据。奔驰的提前布局，使其在行业标准制定中占据先机。行业专家指出，自动驾驶的竞争已从单纯的技术参数比拼，转向对安全、责任与透明度的综合考量——只有让AI理解并遵守人类社会的规则，才能赢得用户信任。
奔驰的探索并非孤例。博世与大众集团软件部门Cariad的合作项目，目标是在2026年前量产具备决策逻辑解释能力的自动驾驶AI；中国电子学会发布的《神经网络关键特性可解释评估要求》团体标准，也将于2026年1月1日实施，这是我国首个针对神经网络可解释性的系统性规范。这些动态表明，行业正从“黑箱AI”向“透明AI”转型，通过物理规则约束或技术升级，提升系统的抗干扰能力与决策透明度。
当前，自动驾驶的成熟路径逐渐清晰：从物理规则兜底安全，到价值函数明确责任，再到情感交互优化体验，企业需经历一个“先守规矩再谈创新”的阶段。随着强制性国标与行业规范的落地，那些将安全与可解释性融入技术基因的企业，将在商业化竞赛中占据优势。正如奔驰的实践所示，自动驾驶的终极目标不仅是替代人类驾驶，更是构建一个技术可靠、责任清晰、用户体验友好的移动出行生态。
