最近大家聊天，总会说到健身减肥的话题，特别是看到明星们通过科学的锻炼方法，取得了令人惊叹的效果。
很多人也开始讨论，在五花八门的健身动作里，到底哪个才是最有用的，也就是所谓的“黄金动作”。
其实道理很简单，一个动作如果能调动你全身大部分的肌肉，既能增强力量，又能改善身体的协调性，那它就是个好动作。
有趣的是，这个概念放到我们现在越来越关注的智能汽车领域，竟然也同样适用。
您可能会好奇，对于一辆智能汽车来说，它的“黄金动作”会是什么呢？
是高速上行云流水般的自动变道超车，还是在狭窄车位里一气呵成的自动泊车？
其实都不是。
这个最能考验一辆车“智商”和“情商”的动作，恰恰是我们日常驾驶中最常见，也最容易让人头疼的一个场景——在窄路上调头。
听到这个答案，很多老司机可能会觉得有点不可思议，调个头而已，驾校里学的基本功，能有多难？
对于我们人来说，这确实不算什么，靠的是经验和感觉。
但是，对于一个由代码、芯片和传感器组成的智能驾驶系统来说，完成一次看似简单的窄路调头，其背后所需要的运算量和决策难度，远比在高速公路上巡航一百公里要复杂得多。
这不仅仅是一个操作，而是一整套包含观察、判断、决策和执行的完整考验，哪一个环节出了岔子都不行。
我们不妨设身处地地想一想，如果自己是这辆车的“大脑”，在决定调头的那一刻，需要处理多少信息。
首先是“看”的环节，也就是感知能力。
平时在路况比较简单的道路上行驶，辅助驾驶系统可能只需要关注前后车辆，保持一个安全的车距就行。
可调头就完全不同了，车身需要横过来，几乎占据整个路面。
这时候，它的视野必须是三百六十度无死角的。
它不仅要看清自己车道的情况，更重要的是，必须精准地感知到对向车道上正在驶来的车辆，过马路的行人，甚至是那些骑着电动车、行踪不定的外卖小哥。
而且，光是看到还远远不够，它还必须像一个经验丰富的交警一样，进行预判。
对面的车是会减速让你，还是会加速冲过去？
那个正在过马代的行人，是会停下脚步，还是会突然小跑起来？
路边停着一排车，形成的视野盲区里，会不会突然冲出来一个孩子或者一辆自行车？
这些动态变化的信息，每一项都是一个变量，系统必须在瞬间把所有的可能性都计算一遍，并且做出最安全的选择。
只要漏掉一个横穿马路的电动车，后果就可能是一场严重的交通事故。
就算车辆的感知系统足够强大，把周围环境都摸得一清二楚了，接下来还有更难的一关，那就是“决策”。
这就像是一场无声的博弈。
我们人类司机在路口调头时，经常会通过一些肢体语言和对方交流。
比如，我们会慢慢探出车头，看看对方的反应，或者通过眼神交流，对方司机可能会挥挥手，示意你先走。
这些都是在长期驾驶中形成的一种不成文的“默契”。
但是，目前的智能驾驶系统还理解不了这么复杂的人类社会行为。
在它的世界里，一切都是冰冷的数据。
它会陷入一种逻辑困境：“对向车辆的数据显示它并没有减速，我应该继续等待。但是，如果我一直等待一个绝对安全，也就是几十米内都没有来车的空档，那么在城市繁忙的路口，我可能永远也完不成这个调头动作。”什么时候该果断地抓住机会切入，什么时候又该礼貌地停车等待，这个分寸的拿捏，极其考验人工智能的算法水平。
更不用说，还要随时应对突发情况。
可能系统已经计算好了一个完美的时机，车子刚要启动，突然从旁边闯出一个红灯的行人，那么之前所有的计算和规划都要在瞬间作废，立刻切换到紧急制动的模式。
即便感知和决策这两道难关都顺利通过了，最后还有“执行”这一步，也就是车辆的控制能力。
在很多城市的老旧街道或者狭窄的小区里，路面宽度有限，一把方向根本不可能完成调头。
这时候就需要我们常说的“三点调头”甚至“五点调头”，也就是前进、后退、再前进，来回挪动好几次才能把车身转过来。
这个过程要求系统对方向盘的角度、油门的开度和刹车的时机，都有着极其精细的控制。
它必须对自己的车身尺寸、转弯半径、前后轮的轮差了如指掌，就像一个熟练的司机一样，知道方向盘打到什么位置车头能过去，什么时候该回轮，什么时候该踩刹车，以避免车头或车尾蹭到路边的障碍物或者其他车辆。
整个过程，就像是在一个摆满了珍贵瓷器的房间里跳舞，既要舞姿优美，又不能碰碎任何东西。
正是因为窄路调头这个场景，把智能驾驶的感知、决策、控制这三大核心能力都推向了极限，所以它才被行业内普遍认为是衡量智能驾驶技术水平高低的一块“试金石”，甚至是区分L2级别辅助驾驶和L3级别自动驾驶的一道重要分界线。
简单来说，L2级别的辅助驾驶，更像是一个“好帮手”，它能在高速公路这种路况相对简单的“舒适区”里，帮你分担一部分驾驶任务，但你作为驾驶员，必须时刻保持警惕。
而L3级别的自动驾驶，则希望在特定的场景下，能够真正地让车辆自己负责，驾驶员可以暂时地放开手脚。
如果一辆车连一个复杂的调头都处理不好，那我们又怎么敢在其他更复杂的城市路况中，把驾驶权完全交给它呢？
所以说，智能驾驶想要真正地从“辅助”进化到“自动”，就不能只满足于在宽阔平坦的大路上跑得好，更要能啃下窄路调头这种“硬骨头”。
面对这道行业难题，我们国内的众多科技公司和汽车厂商并没有退缩，反而展现出了强大的研发实力和决心。
比如，有的技术供应商已经申请了专门用于调头路径规划的专利，从底层算法上优化车辆的动作；而像蔚来、小鹏这些走在前沿的汽车品牌，已经在他们量产的车型上，搭载了可以实现“三点调头”的功能，让用户在实际用车中感受到了科技的便利。
还有像Momenta、地平线这样的行业领军企业，也在通过各自强大的技术方案，不断挑战更复杂的调头场景，比如在没有车道线的断头路，或者需要反复挪动很多次的死胡同里，也能让车辆自主脱困。
这种你追我赶的技术竞争，正是我们国家在智能驾驶领域蓬勃发展的缩影。
虽然现在我们看到的一些宣传视频，可能展示了非常完美的自动调头过程，但在现实生活中，受限于复杂的环境和突发情况，这些功能还无法做到百分之百的完美和可靠。
相信每个使用过辅助驾驶功能的朋友都有体会，当系统表现出色时，你会感到惊喜，可一旦它出现一次失误或者让你受到惊吓，你对它的信任感就会大打折扣。
这就是目前智能驾驶发展的现状，它正在无限地接近人类驾驶员的能力，但在安全和可靠性这个最核心的问题上，依然还有很长的路要走。
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