1 自动驾驶的平均每百万公里事故数比人驾更低
这是白谎。目前至多有部分人+机共驾的事故数据。但开放环境下的自动驾驶事故数据根本不存在，因为除了某些特定的规划区域，自动驾驶根本不合法。
2 “智驾”的学习能力很强，犯过的错误很快就会修正
这是白谎。熟悉深度学习和AI的人都明白，现在的数据驱动架构之下，神经网络的corner case没法完全消除：大模型的灾难性遗忘用通俗的话说就是狗熊掰棒子——训练了新的数据（corner case），忘记了前边的数据。整个训练动力学基本是无法理解，不可控制的。另外，伪正率和伪负率的矛盾也没法完美调和。
3 对于很多车主来说，“智驾”里程已经占到了总里程的9x%，“智驾”总计避免险情xxxxx次
单纯说“智驾”里程占比没意义。有意义的数据是两次人工接管之间的平均“智驾”里程。如果想做数据的话，现在任何一个一线厂的组合辅助驾驶在高速上跑100km，可以让组合辅助驾驶工作99公里以上。但是，尾部的那一公里，可能意味着10次人工接管。这10次人工接管中的每一次，都可能是一次险情。被吹上天的fsd，在美国实测平均十几公里就得接管一次。国内的“智驾”，基本也就是这个水平。至于“总计避免险情xxxxx次”更是忽悠。人开车时，每次刹车都算避免一次险情吧，呵呵。
--
FROM 111.167.233.*