在自动驾驶时代，谁在为人工智能的“学习成本”买单？

排行榜 2025年11月30日 04:00 1 admin

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自动驾驶正从PPT里的“未来故事”，走向车企财报中的“业绩抓手”。

在资本市场的叙事里，谁能率先跑通高阶智驾商用闭环，谁就有望在估值上获得“科技溢价”。

但智能驾驶系统并不是一夜之间成熟的——每一次算法迭代、每一轮模型升级的背后，都需要海量真实道路数据，尤其是包含极端工况和事故场景的“长尾样本”。

当监管规则明显滞后于技术上车的速度时，一个不太被正面讨论的问题摆在台面上：在自动驾驶快速商业化的过程中，这笔不可避免的“学习成本”，究竟是由谁承担、又是如何在企业、消费者与整个社会之间被隐性分摊的？

AI 想变聪明，离不开“真实世界的伤疤”

自动驾驶本质上是一套复杂系统的叠加，而不是某个单一算法的胜利，它至少包括几条关键技术链条：

感知模型：识别车、人、路牌、锥桶、逆行电动车、突然开门的行人等多种目标；

预测模型：预判前车、行人以及非标交通参与者的运动轨迹；

规划与决策模型：何时刹车、并线、绕行，如何在安全与效率之间权衡；

控制模型：将决策转化为方向盘、油门、刹车的精细控制。

传统汽车考验的是机械可靠性，而自动驾驶考验的是：在极度复杂、不确定的环境中，系统在绝大多数场景里不犯致命错误的能力。

仿真技术可以生成大量“理论上的危险场景”，但现实道路始终比工程师想象更混乱：

夜间雨雪，非标路口信号混乱；

重载货车遮挡视线，盲区里突然出现非机动车；

施工区域锥桶摆放无序，行人随意穿行；

交警手势与路面信号不一致……

从算法工程的角度看，每一次事故、每一段险些出事的 near-miss 片段，都是极具价值的训练样本。

车企与智驾供应商会把这些数据打包上传，纳入“难例库”，重点标注，在后续训练和仿真中反复回放，以期减少类似错误的发生概率。

换句话说：自动驾驶系统要从“能跑”成长为“跑得安全”，注定需要经历大量真实世界的试错，而这些试错就是人工智能的“学习成本”。

监管滞后，这是结构性问题

公众的直观感受往往是：“出了这么多智能驾驶事故，为什么好像没人管？”

如果把碎片化的制度和个案串起来看，会发现现实并非“真空”，而是结构性的滞后。

一方面，监管并非完全缺位：

工信、交通、公安等部门针对智能网联汽车、自动驾驶测试陆续出台道路测试、示范应用等规范，要求企业备案、购买保险、制定应急预案；

一些严重事故中，交警、应急、市场监管等部门会立案调查，并给出责任认定；

个别案件已经进入司法程序，通过民事诉讼来界定赔偿责任。

另一方面，现有规则在关键问题上明显跟不上技术节奏：

缺乏统一、前瞻性强的顶层制度设计现行法律体系大多基于“有人驾驶”的传统场景设计，对“人机共驾”“自动驾驶介入程度”、“算法缺陷与产品责任”缺乏清晰界定。

结果是：同类事故在不同地区可能出现不同认定与处理；难以沉淀出全国范围可复制的“自动驾驶责任判例”。

责任划分仍停留在“司机负主责”的旧范式在大量现实案例中，驾驶员仍然是责任链条中的第一承担者：

未保持注意力；

对辅助驾驶功能过度信赖；

未在系统提示时及时接管。

至于系统本身是否存在设计缺陷、人机交互是否容易误导、宣传是否构成“过度承诺”，往往缺乏系统化、可公开检验的技术评估过程。

事故信息披露不足，难以形成有效的市场约束目前，多数自动驾驶相关事故的技术细节、系统日志、评估结论并未向公众充分开放：

车主难以判断，是自身操作失误，还是系统能力被夸大；

潜在消费者和机构投资者，也很难基于客观案例对不同厂商的安全水平做出比较。

结果是：监管不是“什么都不做”，而是在面对新业态时仍然用旧工具箱应对，更多是事后处理，而非事前、事中的前瞻性规则重塑——这就是监管滞后带来的结构性问题。

在监管滞后的缝隙里，“学习成本”是如何被隐性转嫁的？

一旦我们承认：自动驾驶的大规模商用离不开真实世界数据；而监管又暂时无法明确划定新的责任与收益边界—— 那么，这笔“学习成本”，就会在企业、用户与社会之间被自动重分配，而且往往是对弱势一方不利的方向。

1、向个体车主和乘客转嫁

对许多购买高阶智驾功能的车主而言：宣传强调的是“更安全”、“更智能”、“大幅减轻驾驶负担”；

实际使用手册和用户协议中，往往又写得极为谨慎：

系统仅为辅助；

驾驶员需全程保持注意力；

随时准备接管车辆。

一旦发生事故：车企可以强调“驾驶员未尽到注意义务、错误使用功能”；车主则往往在举证能力、技术理解、信息获取上处于弱势。

从经济意义上看：在没有事故的绝大多数时间内，车主作为早期用户，帮助企业“跑数据、刷场景”；一旦出现极端场景，车主又可能成为承担损失的第一责任人。

他付费购买的是“智能服务”，但无形中承担了技术迭代过程中的一部分试错风险。

2、向普通行人和其他道路使用者转嫁

更隐蔽的一层，是对非购买用户的外部性：

被智能驾驶车辆误判路径的行人；

与自动驾驶车辆发生冲突的非机动车驾驶者；

在非标路口按经验通行，却被系统识别错误的老人、儿童。

这些人既没有从自动驾驶技术中获得直接收益，也没有机会对系统设计投票，却实实在在地暴露在尚未成熟的技术风险之下。

从外部性视角看，这是典型的：系统收益被技术与资本方内部化，而部分风险与损失被外部化给普通社会成员。

3、向整个社会的制度与信任体系转嫁

每一次重大事故，都在消耗一部分社会信任，并对制度提出新的要求：

舆论在“支持创新”和“强调安全”之间摇摆；

司法系统被迫在缺乏先例的情况下处理新型纠纷；

监管部门也面临“事后追责”与“事前规则滞后”的双重压力；

保险、车贷、出行平台等体系，需要重新定价与管理智能驾驶带来的新风险。

这些都属于宏观层面的制度重构成本，短期难以量化，但长期会反映在治理复杂度与社会运行成本的上升上。

监管的关键，不是“按下暂停键”，而是重画风险与收益的分界线

强调监管滞后，并不等于否定自动驾驶的发展方向。

如果将时间拉长，成熟的自动驾驶系统在降低交通事故率、提升出行效率上，完全有可能给社会带来净正收益。

问题不在于“要不要发展”，而在于：在从0到1、再从1到N的扩张过程中，这笔巨额“学习成本”究竟该如何在企业、用户、社会之间更加公平、透明地分摊？

从这个意义上，监管需要补齐的，不再只是简单的“审批”和“备案”，而是以下几块关键拼图：

1、明确“人机共驾”场景下的责任结构

划清不同级别智能驾驶功能对应的法律责任：在何种功能级别下，系统承担怎样的注意义务？发生事故时，车企在多大程度上负有产品责任或安全保障义务？通过专门立法与典型判例，逐步形成社会共识，而非依赖个案“临时决定”。

2、建立重大事故的独立技术评估与适度披露机制

对重大、具有代表性的事故，引入具备技术能力与独立性的第三方评估机构：还原算法在关键时刻的识别、预测与决策逻辑；判断是“技术边界问题”还是“可避免的设计缺陷”。

在保护隐私与商业机密的前提下，适度公开评估结论：让市场对不同厂商的安全水平形成真实认知；为监管政策调整提供数据基础；为消费者与投资者提供更有信息含量的判断依据。

3、强化用户的知情权与数据使用的边界

在销售与交付环节，对智能驾驶系统的能力边界、已知风险、使用要求做具象、可理解的披露，而不是只给一句“更安全更智能”的宣传语；对行驶数据与隐私信息的采集与上传，建立更明确的授权机制和设置选项，让用户知道：哪些数据是安全运行的“必要条件”；哪些属于用于算法迭代的“附加数据”；自己在哪些环节拥有“说不”的权利。

当责任结构更清晰、信息披露更充分、用户权利更有保障时，自动驾驶的“学习成本”依然存在，但可以在更可预期、可接受的框架内被分配，而不是默默压在最弱势的一环身上。

结语

自动驾驶是一个高投入、高风险、同时也可能高回报的长期命题。

对企业而言，越早把产品推向市场，就越有机会抢占品牌与数据先机；对资本而言，越早看到智驾贡献收入与利润，就越容易为估值故事买单。

但技术升级不应以模糊风险、转嫁成本为前提。