[汽车之家 行业] 本周行业方面智驾消息较多，“防御性驾驶” 应是模型核心训练目标，华为升级后，行车方式变更加谨慎，在安全优先的前提下，心理安全不足会让消费者带来很多的恐慌，避免车辆进入危险场景，比单纯追求紧急刹停能力更重要。特斯拉尝试为旧硬件应用新软件，汽车生命周期缩短，管理越来越难，FSD最近版本已进入人工智能大模型范畴，在原有芯片上部署难度非常大，汽车过往周期7年，目前只需2年就实现技术迭代。
“两新”补贴与新能源刺激政策双退坡，车市开年遇冷，2025年是换购需求主导市场，首购和增购需求非常弱，2026年车市走势很可能会“前低后高”。
海外市场，加拿大对中国电动车新增4.9万辆配额：进入美国，只是时间问题。
1. “防御性驾驶” 应是模型核心训练目标，辅助驾驶如何提升行车安全？
1月16日，华为智能汽车业务单元CEO靳玉志在公司举办的媒体日活动上介绍称，华为智能辅助驾驶方案完成最近一次大版本更新后，一些用户反馈，系统驾驶风格变得更谨慎、不冒进，这其实体现了“防御性驾驶”策略。
华为升级后，行车方式变更加谨慎
华为是国内智能辅助驾驶赛道最主要的技术供应商之一。靳玉志称，公司计划在2月初前后对华为智能辅助驾驶方案进行子版本升级，进一步提升其“防御性驾驶”能力。
升级完成后，系统将具备“防夹心”功能。当车辆可能遭遇前后车夹击时，系统可以采取脱困策略。此外，在急弯、路口等场景，系统亦会使用更加安全的驾驶策略。
“防御性驾驶”原本是指导人类驾驶员的一项安全理念
该理念提出，在复杂多变的道路环境中，驾驶员应通过适当预判、留有余量来避免危险，而非仅在危险临近时依靠经验和技术进行规避。
2025年，多起道路安全事故引发全社会对误用、滥用智能辅助驾驶功能的警惕，监管部门开始着手整治行业乱象，“防御性驾驶”理念亦愈发为辅助驾驶行业所关注。
“防御性驾驶”已是训练智驾模型的核心目标
辅助驾驶技术厂商元戎启行在2025年8月宣布推出新一代产品时，公司CEO周光称，“防御性驾驶”已是公司训练智能辅助驾驶模型时的核心目标。他解释称，生物进化出“害怕”作为自我保护机制，AI（人工智能）也应当具备对风险的敬畏之心。
“有雾就减速，有遮挡就慢点开，人就是这样开车，来保障安全。”他当时说，智能辅助驾驶技术应能够理解空间关系，采取谨慎策略通过复杂场景，而不是仅依赖传感器“穿云透雾”。
“防御性驾驶”，将大部分风险扼杀在萌芽状态
车载算力芯片厂商地平线在2025年4月推出智能辅助驾驶方案，搭载车型于11月中旬正式上市。地平线副总裁吕鹏当时亦提出，智能辅助驾驶系统应通过“防御性驾驶”，将大部分风险扼杀在萌芽状态。
避免车辆进入危险场景，比单纯追求紧急刹停能力更重要
探求辅助驾驶系统主动安全能力极限的过程中，许多厂商力求实现AEB（自动紧急刹车）能在135公里/时甚至更高速度下成功刹停。
吕鹏指出，提升极限刹停能力会伴随误触可能，而误触一样有很大风险。他称，避免车辆进入危险场景，比单纯追求紧急刹停能力更重要。
智能辅助驾驶在国内的渗透率正快速提升
据高工智能汽车研究院测算，2025年前11个月，前装标配领航驾驶辅助系统的乘用车交付量为499.57万辆，同比增长171.09%，渗透率达到24.13%。城区领航的技术难度更高，渗透率为8.47%，正快速逼近10%这一关键节点。
“整个行业高歌猛进的时候，我们更要严肃思考，什么是行业能够长期健康发展的基石。”靳玉志称，安全始终是最重要的前提。
人为因素仍是道路交通事故最主要的诱因
国际自动机工程师学会将自动驾驶技术划分为L0至L5共六个级别，L1和L2为辅助驾驶，L3及以上为自动驾驶。实际上，各国研究数据均表明，人为因素仍是道路交通事故最主要的诱因，这是自动驾驶技术改善交通安全愿景的由来。
辅助驾驶技术可以有效提升行车安全
现有数据证明，在正确使用的前提下，辅助驾驶技术可以有效提升行车安全。靳玉志1月16日披露，过去一年，应用华为辅助驾驶技术的汽车，在系统控车状态下，平均每644万公里发生一起严重碰撞。
他还称，车辆即使处于人驾状态，主动安全功能亦能发挥作用，将平均单次严重碰撞前的安全行驶里程拉长至490万公里。作为对照，国内道路上的汽车平均每行驶180万公里会发生一次严重事故。
特斯拉报告也说明：FSD可以有效降低事故率
全球电动汽车先驱特斯拉亦在持续发布辅助驾驶车辆安全报告。据该公司统计，在北美地区，车辆使用特斯拉智能辅助驾驶（FSD）功能时，平均每511万英里（约822万公里）发生一起严重碰撞事故。而据美国道路部门官方统计，美国境内大约每70万英里（约113万公里）汽车里程会出现一起严重碰撞事故。
短评：
未来智能辅助驾驶的算力会一直提高，算力决定体验上限，软件好不好，决定这个上限是否真正兑现。
在安全优先的前提下，心理安全不足会让消费者带来很多的恐慌。智能辅助驾驶的核心是防御性驾驶，预判风险比紧急避险更重要。
