这事我从新闻里第一时间看到就有点意外。你知道吗，小米宣布召回11万多辆SU7标准版，这数量大得让我一开始还以为写错了。别小看标准版，还真不算入门车，但它的销量估算可能占了公司40%的市场份额（这段先按下不表，小米其实还是在冲量嘛）。
我一边看新闻，一边在手机上点点点，心里嘀咕：它们怎么会把这么多车推到市场上去，居然出了安全隐患？会不会研发那会儿，测试流程不够严格，或者说，硬件上有点折腾的余地？我记得之前碰到过类似的情况，当时一个4S店的修理工说：是不是供应链那边的料出问题了？我看最新的零件供应明显慢了。但他说的，也只是一种猜测。
晚上回家，翻了翻以前的笔记，发现我去年还记得一次小米高管的说法：我们研发更快，迭代快。那时我就觉得：快是不是好事，但质量能追上吗？碰巧这次正好验证了这个问题。或许，我的感觉是：在追求速度的背后，某些细节被压缩了。不然，这次的问题不仅仅是软件升级那么简单。毕竟，识别极端特殊场景的能力，是自动驾驶系统芯片和软件结合出来的经验值。
我也试着和同行聊过，他说：高速领航辅助这玩意儿，真不是开玩笑的小事。识别不足，别人一踩刹车就€就走了，事就大了。——你说是技术问题，还是像供应链那边零件质量没保证？我问。背后还是研发和供应链博弈的问题。硬件如果供给不稳定，就像做饭用的米，质量不一，煮出来的饭，当然不一样。
但我觉得还得从软件升级来看。这次免费做软件，反倒让我觉得，小米也知道自己硬件可能短板，试图靠软件补救，实在没办法，谁让那些特殊识别的算法，是要靠推测和学来优化的。我还没细想过：是不是这些特殊场景，实际上极少发生？但一旦遇到，差别就像天壤之别。这让我想到，用在日常生活中，就是巡逻的警车，平时很少面对极端情况，一旦出事，导致的后果可能更严重。
说到对比，我看看自己车库里的两台车：一台是来自某豪华品牌的，自动驾驶辅助加得比较厉害，识别复杂场景还挺稳。另一台，则是经济型小车，其自动辅助常有误报或误判的情况，基本属于半吊子。同样的价位，差异其实就在识别能力背后的传感器和软件优化。
我刚才翻了下笔记/相册，发现去年拍的，是我那次试驾的场景：路上有突然跌落的树枝，小车摇摇晃晃那一瞬间，感受到技术的局限。那次我还在想：自动驾驶怎么能完全靠算法，不出差错？也没想到，某些问题竟然能用软件简简单单升级解决——就算能，实际上会不会藏着别的隐患？这也是我心头的疑问。
（这段先按下不表）我心想，这次召回的事情，意味着什么？是不是提醒汽车厂商，追求快速迭代的得多花点心思在场景识别上？不能像快餐一样，说改就改。可惜现实中，既要满足上市压力，又要保证安全，难度比想象中大得多。
还有个奇怪的问题：这些特殊场景到底占比多大？我估算，潜在出事故的概率在1%左右（样本有限，估算也不准）。但一旦遇到碰撞点，影响就能翻倍。有朋友说：遇到特殊场景，跑偏的系统像个失控的火车头。——我更怕的是，假如系统罢工，车子会变成无头苍蝇在那里乱飞。
这让我想到，很多时候，消费者其实不太懂这套辅助用还算靠谱。有时候，开到高速上，看到车型的自动领航，心里直打鼓，因为你不知道它什么时候会掉链子。就像那次我带母亲出去，开了半小时，突然出现识别失误，差点冲出车道。我就想：这些技术，还真是越用越有趣。
说到这一点，客户的心理也是个大问题。有些人买车，不就是为了省心和安全。你知道，小米高管说要免费升级软件，我心里暗想：厂家心里清楚，这次补丁未必能解决所有问题，但至少给个交代。每次做大规模召回，背后都透着责任两个字，责任归谁？消费者还是自己最难说。
有时候修改软件，像是修补补丁。我跟朋友说，他笑：但你知道，软件再好，只要硬件出问题，修补也没用。就像买，你中个二等奖还算幸运，但能一辈子都中大奖？那就奇了。这句话让我一阵沉默，可能我自己也太天真了。
我还想：真正的自动驾驶技术，要不要像人一样，学会识人识场？一份小试牛刀，结果就不一样。比如在雨雪天，或夜里跑高速，识别总会变样。说到这我突然卡壳了，哎呀，技术就像人脑的模仿，你能保证它绝对不会出错吗？（这段先放一放）
心里盘算着：未来的车，是不是会越来越智能，但安全保障才刚刚起步？谁能告诉我，那些极端特殊场景，到底占了全部路况的几成？我倒觉得，别的车厂可能都在憋大招，小米也在改。只是，像我这普通司机，看到这次召回，心里还是有点怕。毕竟，马路上跑的车，不是拼速度，而是拼能不能活着。
今天的路上，太阳刚落山，街灯还没亮，我靠在方向盘上，望着远处的路牌。每次走这片路段，我都会想：车子像我一样，不能总在识别差那一层推敲。下一次出门，会不会遇到更复杂的场景？说不定还没想明白，车子就自己掉链子了……
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