近年来，智能驾驶领域的发展可谓是日新月异，各大汽车品牌纷纷亮出自己的看家本领，从硬件堆砌的“算力竞赛”到软件功能的不断迭代，市场显得异常热闹。
然而，当新鲜感逐渐褪去，对于广大消费者而言，一个核心问题始终萦绕心头：这些越来越聪明的汽车，究竟能不能让人开得更安心、更省心？
在一片喧嚣之中，上汽通用别克与智能驾驶技术公司Momenta的合作，似乎想给出一个不同的答案。
他们宣布将在全新的别克至境L7车型上，全球首次搭载一款名为Momenta R6飞轮大模型的智能驾驶系统。
这不仅仅是一次简单的技术升级，更像是一次对智能驾驶底层逻辑的深度思考，那么，这套被寄予厚望的系统，到底藏着哪些不为人知的硬核实力呢？
首先，我们需要理解这套系统的核心大脑——Momenta R6飞轮大模型，它与市面上许多主流方案的根本区别在于学习方式。
过去，很多智能驾驶系统采用的是“模仿学习”的路径。
我们可以把它想象成一个驾校里的新手学员，教练怎么开，他就一五一十地学。
这种方法的优点是上手快，在标准化的路况下表现不错。
但它的天花板也很明显，那就是人类驾驶员的经验边界。
一旦遇到人类司机也很少见的极端情况，比如在无灯的乡间小道上突然横穿的动物，或是高速路上前方货车突然掉落的异物，这种“模仿”出来的系统很可能会因为数据储备不足而陷入混乱，不知所措。
而Momenta R6采用的“强化学习”，则是一种截然不同的成长模式。
它更像是一个在高度仿真的虚拟世界里，经历了无数次实战演练的顶尖赛车手。
Momenta利用其积累的超过三十亿公里的真实路况数据，构建了一个庞大且极其复杂的数字孪生环境。
R6这个人工智能司机就在这个虚拟世界里进行着永无止境的训练。
关键在于，它不是在模仿，而是在“自我进化”。
当它在模拟中遇到一个复杂的路口博弈场景，第一次处理不当导致了虚拟碰撞，系统就会给予它一个负向反馈；当它通过微调自己的决策，比如稍作减速、提前预判，成功地、高效地通过后，系统则会给予正向奖励。
通过这样数百万次、上亿次的“试错、学习、优化”循环，R6自己“悟”出了一套在各种复杂甚至极端场景下的最优应对策略。
这种通过自我探索得出的能力，使其在处理突发状况时，比单纯模仿人类的系统要更加果断和可靠。
这种能力的提升，直接体现在了用户的实际体验上。
例如，在通过一些车道线模糊或狭窄的ETC通道时，很多智驾系统会显得犹豫不决，甚至需要驾驶员接管，而搭载R6的至境L7则能够凭借强大的实时环境感知和建图能力，结合车辆底盘的精准控制，实现流畅、自信地一次性通过。
再比如“不停车一键泊入”功能，它改变了传统自动泊车需要先停车再启动的繁琐流程，允许车辆在行驶过程中就自动识别并锁定车位，驾驶员只需一键确认，车辆便能规划出最优路径，行云流水般地完成泊车，这才是真正从用户便利性出发的技术创新。
当然，一个聪明的“大脑”必须有足够强健和可靠的“身体”来支撑，尤其是在关乎生命安全的驾驶领域。
别克至境L7在安全冗余方面的设计，展现出了一家传统车企对安全近乎固执的坚守。
在感知硬件上，它配备了包括激光雷达在内的总计二十八个传感器，实现了三百六十度无死角的全面覆盖，这为系统的决策提供了丰富而准确的环境信息。
但更深层次的安全保障，体现在系统的冗余设计上。
车辆的制动系统拥有电制动、液压制动和电子驻车制动三重备份，转向控制系统也采用了双控制器和双传感器的配置。
这种设计理念通俗来讲，就像是为飞机的关键系统配备了多个备用发动机，确保即便某个部件出现意想不到的故障，车辆依然能够维持最基本的刹车和转向能力，为驾乘人员提供最后的安全屏障。
这一切严苛的设计，都是为了达到一个行业内金字塔尖的安全标准——ASIL-D。
这个缩写对于普通消费者可能有些陌生，但它代表的是汽车功能安全领域的最高等级。
ASIL的全称是汽车安全完整性等级，源自国际标准ISO 26262，它将汽车电子电气系统的风险从低到高分为A、B、C、D四个等级。
D级意味着该系统一旦失效，可能导致最严重的后果。
因此，像自动紧急制动、线控制动这类性命攸关的核心功能，就必须按照ASIL-D的标准进行开发。
这套标准的要求极其严格，它并非产品生产出来之后的一个检测认证，而是贯穿于从概念设计、研发、测试到最终报废的整个生命周期的一整套流程规范。
它要求开发者通过系统化的流程和技术手段，将潜在的故障风险降至社会可接受的最低水平。
可以说，一款车的核心安全系统达到了ASIL-D标准，就意味着它在设计之初，就已经最大限度地考虑并防范了因电子系统故障可能导致的致命风险，这是车企对用户安全做出的最高级别的承诺。
除了先进的算法和坚实的安全架构，这次合作的另一个亮点在于上汽通用自身角色的转变。
它早已不是一个单纯的技术采购方，而是一个深度参与、共同开发的合作伙伴。
上汽通用旗下的泛亚汽车技术中心，经过二十八年的发展，积累了极为宝贵的本土化数据财富，包括百万公里级别的中国特色道路图谱、一百二十多种复杂的道路工况库，以及超过两千万用户的真实驾驶行为数据库。
这些数据对于训练一个真正“懂中国”的智能驾驶系统至关重要。
Momenta的算法模型再先进，也需要这些真实、复杂的本土数据作为“养料”，才能学会如何应对中国特有的交通状况，比如复杂的“人车混行”路口、不按常理出牌的加塞车辆等。
此外，通用汽车自身的Super Cruise系统在全球范围内积累的超过八点七七亿公里的安全行驶经验，也为这次合作提供了宝贵的实践基础。
例如，在如何设计一套既能有效提醒驾驶员接管，又不会过度干扰正常驾驶的提醒机制上，双方工程师就进行了深度融合，最终打造出“双重监测加三级提醒”的精细化方案。
这种主机厂与科技公司之间，技术、工程与安全维度的深度耦合，将算法的先进性与整车制造的严谨性完美结合，最终才能打造出一套真正让用户信赖的智能驾驶系统。
全部评论 （0）