你看，小米那次召回公告后，我真是翻了个白眼。116887辆车，总觉得这个数字听着挺吓人的，可又没啥让我觉得哇，好大的直观感受。脑中随机浮现一幕：我一个朋友问我，你说这次修完车，还能不能像以前一样安心？我当时其实也不知道咋回答，反正心里觉得，车这个东西，一点小毛病都不能大意。
你知道吗，我一边看那个公告，一边用思维发散——估算一下，那些召回的车基本上占了他们总销量的（这个我猜测，估算1-2%，样本少）大概1%。这个比例完全在我脑补，数据不走量，但我感觉，这数字还挺贴近实际。
说到极端场景识别不足，我第一反应就是那些高速上突然出现的稀奇情景。比如：高速上突然有个怪异的动物横穿，车辆AI反应慢半拍。或者，天热天冷时，那些特殊路障出现，AI系统是不是也会有晕头转向的时刻？这其实和我的体验挺像：开车拐了个弯，突然一辆车在你眼前凭空出现，你会不会无端心跳加速？其实我更多还是担心——那些极端的场景，是车厂预料的、还是真实中遇到的很少？我的疑问也就像脑袋里迷糊的一片。
我刚才翻了下笔记/相册，看到一张小时候跟爸爸在乡间跑的照片。那天阳光暖暖的，路特别平顺，没啥复杂场景，就是个普通的乡村小道。但我想，这种普通，怎么就变成了一种极端场景的反义词了？（这段先按下不表）
你知道么，实际上我对远程升级这事挺心存疑的。听起来鬼门关前一扇门，车里的软件不用去4S店排长队，就能狂升级。不像以前手机还得连线，唠叨半天。这次的免费，我理解企业想减少维修成本，也觉得方便。但我思考的点是：技术的生命力，真比人巧手修理强吗？如果出现大漏洞，远程升级能堵住所有油门、刹车、识别的缝，还是只是在事后补丁上假装安全？
等等，我突然意识到，有些说法，其实有点大，不是盖的。比如：车里那套AI系统，难道真的不可能骗过一些极端场景？比如遮挡反光或者不寻常的信号——我见过几次高速路上行驶的辅导车，偶尔传感器被反光遮挡，差点让驾驶员产生误判。其实我觉得，很多时候安全取决的，不光是技术，更是人心。人家李工（修理厂的师傅）常说：现在这些车，常常在极端场景下掉链子，就是因为传感器的感应还不够‘灵敏’。这句话让我很感兴趣，毕竟，传感器不就是车上的眼睛，你这假眼再多，总得看得清楚点吧？也想问：技术成熟了，你是不是可以把感官的距离拉长点，让车不那么容易误判场景？
说到司机的反应，我知道有个从事高速驾驶的朋友，他曾经说：最怕的不是车突然卡住，是那种细微的神经错位。比如：你手忙脚乱，突然提醒前方车辆减速，但你还在发呆，反正自我感觉——好像那种AI不够聪明的场景，自带紧张气氛。
我心里还想，这次召回，难道只针对‘极端’场景下的识别不良？还是说，实际上在平常日子里，车还能挺挺，最多让司机摸不着头脑慢慢转入自我保护状态？其实我找不到一个更科学的说法，只能用心皮在脑袋里猜：是不是开发团队做出判定时，简单叠加不同场景的概率，自己的直觉判断就像计算那样——不完全靠谱。（这段先按下不表）
讲到技术，其实我更关心的是，研发背后那个供应链到底有多靠谱。搞笑点：那些传感器和芯片，出厂前我猜都经过层层 ASTM 级别的测试，但实际用在车上，还是像做菜一样，最后的调味才最重要。就像我买的厨房调料，味儿差不多但每次用量和搭配不同，做出来的菜差别就大了。
讲到这，我不由自主地想到：是不是车里那些硬件环节的优劣，决定了车辆智能的上限？就像家里买的榨汁机，出厂型号一样，但用久了，槽的密封、刀片的锋利度，都能影响果汁的清纯度。
我还有个问题——那套安全识别不充分的场景，是不是未来会变得越来越少？还是说反而，随着复杂情况下失误的概率变大？这也让我反思：技术到底能不能做到完美。大概我总觉得，这类极端场景不过是个心理安全感问题。毕竟，生活中连续出现几次天灾人祸，心里总会有点防不胜防。
说到这里，我忽然想：也许我没想太多——那种极端识别不足的场景，是不是其实只占绝少部分？剩下的，更多的人都在体验——那些每天零碎的小意外，比如：夜晚视线不好、天空阴云密布、路面反光……这些才是真杀手。但我又觉得，这样的场景其实算不上极端，反而是常态。所以，技术的救赎是不是更应该在这方面？这又让我狂猜：是不是开发人员 less care for the edge cases and focus more on the typical?（这段都没细想过，感觉偏偏像是个偏见。）
回头想想：我刚才要写点什么，突然觉得这事蛮复杂——一台车，既像一只千疮百孔的玻璃球，又像个带心跳的机器。升到软件层面，它的心跳能不能做到免疫那些突发状况？还是说，这就是一个永远得不到完美答案的追逐游戏。
心里还在琢磨——这次被召回的116887辆车，究竟哪一台最难缠——车主要不要担心，或者说：以后用车，那些极端时间点的感觉，才是最真实的日常了吧？
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