2026年，剛拿駕照的AI駕駛值得信任嗎？

你敢不敢把方向盤后面那個位置，徹底讓給一塊芯片？

這個問題聽起來帶點科幻色彩，可現實中，已經有車主身體力行地去“實踐”了。最近網上有一段視頻挺火，某品牌新能源車開著輔助駕駛，短短20秒就把車主“護送”到了科目一考場。

這不是什么浪漫的畢業旅行，而是車輛在匝道過彎時根本沒減速，直愣愣地沖著護欄撞了上去。

而2026年4月工信部正在為《智能網聯汽車 自動駕駛系統安全要求》公開征求意見，監管的大棒揮起來了，這話說明市面上那些“智駕亂象”已經不能不管了。

其中如今很多帶“L2+”輔助駕駛功能的車，骨子里還是早些年的那套底子。感知模塊看見前面有個東西，決策模塊就去數據庫里翻，匹配上了就按預設指令執行，匹配不上就不妙。

畢竟以前特斯拉就鬧過大笑話，他們的智能系統把路邊樹上掛的紅絲帶識別成了雪糕筒，一腳急剎踩下去，后車差點追尾。一條普普通通的紅絲帶，就能讓幾噸重的鋼鐵巨獸嚇出一身“冷汗”。

而規則匹配的致命傷在于，工程師能想到的規則再多，也無法囊括這個世界花樣百出的意外。

就像杭州的潮汐車道，早高峰由西向東，晚高峰由東向西，中午可能雙向都行。而有的公交專用道非高峰期人們能走，有的打死都不能進......

這些連本地司機都得心里默念三遍才敢踩油門的規矩，程序員真的能一行行代碼敲進車里？這就是為什么現在各大車企都在吹“端到端”，這個詞聽著玄，翻譯過來就是別寫規則了，讓AI自己看視頻學。

而端到端模型就是把海量的人類駕駛視頻“喂”給系統，讓它自己悟出開車的感覺，從攝像頭畫面直接映射到方向盤和電門，跳過了那些教條。

但“端到端”這個學霸，怎么一到考試就變“黑盒盲流”？拋棄規則、模仿人類，聽起來似乎挺像回事。

就像特斯拉FSD V12版本用神經網絡直接替換掉三十多萬行C++代碼后，變道真的開始變得像個開車老手。

可問題是，這個“老手”沒法跟你解釋他為什么這么開。所以如果是傳統模塊化架構出了事兒，工程師還能查日志，精準定位是“感知模塊把陰影當成了障礙物”還是“決策模塊算錯了剎車距離”。

端到端呢？你只能看見它輸入了一張圖，輸出了一腳剎車，中間經過了上億個參數的黑箱運算。至于為什么在那個瞬間車突然晃了一下？沒人能確切告訴你。

這種不可解釋性，是掛在智駕脖子上最沉的一塊石頭。更讓人哭笑不得的是“干凈油罐車慘案”，網上流傳過一個梗：一輛純白色油罐車跑在高速上，被某智駕系統識別為“白色小車迎面駛來”。

而原因則是因為那罐體擦得太亮，像一面鏡子，把藍天白云和自己車道的路面倒映出來，在系統眼里就變成了會移動的障礙物。

這就回到了那個最原始的問題，人腦有特有的模糊理解能力，端到端想學這個，目前的水平還遠遠不夠。

而且技術吹得再天花亂墜，有個現象藏不住，不管哪家的無人出租車，后頭都有一群坐在空調房里盯著大屏幕的“云艙安全員”。

2025年底的招聘信息顯示，這類崗位要求C1駕照滿3年，無重大違章，每天的工作就是守著好幾臺車的實時畫面，一有不對勁就遠程接手。

這像極了當年駕校教練的位置，只不過教練手底下有副剎車，而安全員坐云端靠無線信號接管。

本質上還是“人機共駕”，只不過把物理上的牽線換成了看不見的電磁波。這正暴露了許多智駕系統其實離不開那根“拐杖”，遇到意料之外的東西，AI可能會宕機，這時候必須由人來兜底。

而2026年4月24日，澎湃新聞報的那起事故也是同款態度，G78汕昆高速宜州西收費站匝道，一輛開啟輔助駕駛的小客車沒識別出彎道，直挺挺撞上護欄，車身凹陷、兩側輪胎全爆。

對此交警定責很干脆，車主全責。所以看，法律上的邏輯從來沒變過，不管車企吹得多神，出了事，手握著方向盤的還是第一責任人。

但說歸說，罵歸罵，人類追求舒適的本能不會變。從古代馬車上揮鞭子的車夫，到汽車時代考駕照的你我，再到智駕時代試圖上位的芯片，都在追求怎么才能讓我們少操點心。

畢竟從1925年美國人開上紐約街頭的遙控車，到2026年我們還在爭論該不該讓車自己拐彎，一百年間技術形態變了好幾茬，但那個“不開車”的初心始終沒變。

不得不說的事，智能駕駛現在的處境很像手機行業智能機爆發前夜的2006年。人人都知道這是未來，各家都拿出了形態各異但都有點蹩腳的方案。

但在一個優秀方案到來之前，“敢不敢放手”這個問題只能有一個答案，那就是絕對不能。

至少2026年的這個春天，每一起發生在匝道口、隧道前、馬路邊的事故都在反復提醒我們，現在的所謂“智駕”，更像是請了一位剛拿駕照不久、天資不錯但偶爾大腦宕機的陪練。

你覺得它開得還行時盡可以松口氣，但你的手和眼最好還在隨時準備接管的狀態。