体验奔驰新一代AI驾驶系统：我的心得与启示

【纽约】去年10月，Nvidia成为首家市值达到5万亿美元的上市公司。但随后，由于市场担忧潜在的人工智能（AI）泡沫可能破裂，其市值迅速蒸发了数千亿美元。

尽管分析师乃至创始人们不断警告称AI可能更多是投机而非实质，但汽车公司或许并不同意。本月，在汽车行业信心的有力支撑下，Nvidia的市值正逐步回升至约4.55万亿美元。

Nvidia已与众多汽车制造商合作，包括Toyota、Volvo、比亚迪（BYD）、理想汽车（Li Auto）、Lucid、蔚来（NIO）、Rivian和通用汽车（General Motors），共同开发由AI驱动的自动驾驶和高级驾驶辅助系统。

据彭博行业研究（Bloomberg Intelligence）称，这构成了其预计在2025年达到50亿美元汽车业务的一部分。1月5日，该公司公布了为Mercedes-Benz开发的全新MB.Drive Assist Pro系统的细节，该系统专为下一代基于AI的驾驶技术而设计。

但是，体验一辆完全由AI驾驶的私家车究竟是何种感觉？去年12月，我在旧金山与Mercedes的高级系统工程师Joe Taylor一同进行了尝试。

我们乘坐的是该汽车制造商售价为47,250美元的新款Mercedes-Benz CLA，它搭载了迄今为止在美国私家车市场上能够买到的最先进的AI驾驶系统。

我的感受？在AI驾驶的汽车里待上一小时，会让你觉得其他一切都显得有些，嗯，笨拙。

我预测，一旦消费者在日常通勤中放心交出控制权，他们将会热切地接受AI驱动的汽车，而这类汽车也将成为城市中心人群的身份象征。

这次试驾体验分为两个部分。

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第一部分，我使用了一套相对基础的系统MB.Drive Assist，它能辅助车辆在高速公路和城市街道上自行驾驶。该系统结合了高度智能的算法和端到端AI模型。

该系统已在Mercedes全系车型上提供，但仍需要驾驶员偶尔进行人为干预，比如将手放在方向盘上。这项服务的一次性费用为1,950美元。

我通过按下方向盘左侧的一个按钮来启动它。随后，车辆会缓缓驶入车流，并最终自行应对复杂路况，例如从霍华德街（Howard Street）多车道左转进入内河码头（Embarcadero）。

它在十字路口能避开行为莫测的司机，能顺利通过普遍混乱的环岛，还能在施工区域附近调整车速——所有这些都无需我手握方向盘。

事实上，我有很长一段时间都将双手脱离方向盘，只是偶尔会被系统提示触摸一下方向盘，以告知车辆我仍然保持专注。

方向盘内的传感器会检测你的双手是否在位，如果长时间未触摸，系统便会发出闪烁图标和声音警报。

大部分时间里，我把手放在膝盖上，欣赏着汽车翻越陡峭山坡时的风景，或是在推着婴儿车的女士过马路时静静地原地等待——这种超现实的停顿让我有些许焦虑。我把脚悬在刹车踏板上方，以防万一。

有一次，当接近一辆在咖啡馆外并排停放的货车时，这辆CLA的减速和避让动作在我看来不够快——我迅速踩下刹车并向左转向。

还有些时候，当遇到它不适应的环境时，比如进入酒店的代客泊车车道，系统似乎会直接关闭。当系统脱离时，仪表盘上的一个图标会提醒我，此时车辆会滑行至停止，除非我重新开始操作。

MB.Drive Assist让我觉得，我很容易与驾驶行为本身脱节，但实际上我仍然需要保持在场和警觉。

而使用更昂贵、更先进且尚未上市的MB.Drive Assist Pro系统驾驶时，则给了我更多信心，因为当该程序运行时，车辆始终处于主导地位。

该系统已在中国投入运营，并将于今年年底在美国上市。其三年订阅费用为3,950美元。

MB.Drive Assist Pro属于美国汽车工程师学会（SAE）定义的高阶L2级驾驶辅助，这意味着在任何时候都无需将手放在方向盘上。

车辆可以完全自动地从起点行驶到终点，但驾驶员仍必须保持专注、注视路面，因为从法律上讲，他们仍需对车辆的安全操作负责。

这是我感觉最接近去年秋天乘坐Waymo无人驾驶出租车的一次体验——但又截然不同，因为这是一辆外观普通、任何人都可以购买的汽车，而不是一辆外形笨拙的运营车队车辆。

这里的飞跃在于，当我想介入时，车辆的驾驶过程可以是协作式的。

如果我决定干预，Drive Assist Pro会将我在方向盘上的任何操作融入其驾驶中，而不会中断整个程序。

这意味着如果我愿意，我可以在驾驶座上进行微调，这并不会造成什么问题。Mercedes称之为“我们的人机协作哲学”。

Nvidia的产品营销总监Ali Khan将这款车描述为“AI定义的”——即一辆从核心上被AI所认知、增强和赋能的汽车。他表示，这种级别的AI所具备的人性化元素至关重要，如此才能“让车辆看到一切，并理解它所看到的一切”。

MB.Drive Assist Pro系统使用了10个摄像头、5个雷达传感器和12个超声波传感器。所有这些技术为一台超级计算机提供原始数据，由其来解析这些海量数据流。

它采用Nvidia的AI端到端技术栈来执行核心驾驶任务，同时还有一个基于Nvidia Halos安全系统构建的并行经典安全技术栈，增加了内置的冗余、故障安全检查和其他安全保障措施。

端到端技术栈意味着整个分层系统是在构建、部署和训练AI的完整生命周期中开发的，从最初的数据收集到最终集成到汽车中。因此，Halos系统确保了车辆在既定的安全参数范围内运行。

因此，你开得越多，它的表现就越好，因为AI会在每一次驾驶中不断从收集到的数据中学习。

我在车舱内感到很舒适，因为车辆行驶时充满了掌控力。它能预判路况，避开坑洼和深水坑，在拥堵的交通中也从不犹豫。

它在旧金山乱穿马路的行人和飞速行驶的Waymo车流中游刃有余，顺利通过环岛，并毫无障碍地应对随意停放的送货车。

最令人印象深刻的是它理解良好驾驶的微妙之处的能力，比如它会在黄灯时滑行通过，或者为了避让其他车辆而稍微向前挪动，准确地解读街道状况并做出相应反应。

最大的亮点？它知道何时可以在红灯时右转，也知道在特定路口有禁止红灯右转标志时，会保持静止直到绿灯亮起。

即便是在汽车领域，我们也尚未完全达到OpenAI创始人Sam Altman所预见的AI乌托邦。

新的声控虚拟助手——由Google Cloud的汽车AI代理提供技术支持——无视了我多次提出的让它在驾驶过程中停止播报新闻头条的要求。

当我问它是不是ChatGPT时，它的回答也含糊不清；当我让它把自己的音量降低到适合交谈的水平时，它也没有反应。

它也一直没能成功导航我回到旧金山1号酒店（1 Hotel San Francisco），反而试图为我提供“城里的一家酒店”（one hotel in the city）的选项。最后我只好用了自己的智能手机。

安全至关重要——公众对安全的看法，与AI驱动车辆的致命事故远少于人类驾驶的现实，同等关键。

尽管取得了诸多进步，但MB.Drive Assist Pro目前仅适用于城市街道，而非高速公路。

尽管如此，人工智能驾驶已真实地来到了我们身边，它能够轻松优雅地实现直觉感知、预判和适应。

从死板的算法到类人理解的飞跃让我相信，对于许多人来说，学会信任一辆“AI定义的”汽车，将是摆脱日常通勤沉闷乏味的福音。

当然，我仍然希望保留自己驾驶的选项，但我绝不会怀念堵在水泄不通的交通中，双手紧握方向盘，双眼发直的时刻。有一台机器能在我阅读或回复邮件时处理掉这些烦人的任务？那真是再好不过了。BLOOMBERG