如何看待AI加持下的汽车智能化？更好的体验能否保证汽车安全？

摘要：如果说 2024 年的 AI 还只是少数人的尝鲜，那到了 2025 年，它已经成了生活的一部分。知乎的「直答」版块，背后就是答主知识库+AI 的组合；上班的时候，DeepSeek 已经帮我处理过几次棘手的数据；开车时，语音交互和辅助驾驶也早就不稀奇了。甚至连我

如果说 2024 年的 AI 还只是少数人的尝鲜，那到了 2025 年，它已经成了生活的一部分。知乎的「直答」版块，背后就是答主知识库+AI 的组合；上班的时候，DeepSeek 已经帮我处理过几次棘手的数据；开车时，语音交互和辅助驾驶也早就不稀奇了。甚至连我爸妈，买东西前都会习惯性问一声豆包。

有意思的是，这些 AI 功能有个共同点：给定一个输入，结果往往不可预测。好用吗？好用。可它为什么让人觉得“活”呢？大概正是因为这种不确定吧。就像写一封情书，你永远不知道对方会不会回，那种忐忑和期待，本身就是魅力。AI 也是一样——变幻莫测，才让我们认定它不是普通的机器，而是真的带点智能，带点“生命力”。

也许某种意义上，智能 ≈ 不可预测？

如此一来，就对汽车行业的研发方式带来了不小的冲击。因为汽车研发一直遵循的是典型的 V 型开发模式：需求—设计—实现—验证—确认，流程图像一条“V”，所以得名。

它把整个研发过程拆得很细：左边一条线是需求和设计，右边一条线是测试和验证，两边一一对应。比如在设计一个功能时，工程师会先定义清楚输入和预期输出，等产品做出来以后，只要在测试中逐项对照，看结果是否一致，就能判断开发是否成功、功能是否正常。

那么问题来了，因为AI 功能偏偏有一个“不可预测”的本质特征：同样的输入，可能跑出不同的输出。这样一来，V 型开发模式里原本清清楚楚的“对照表”就失效了。那问题来了——V 型开发还能不能继续用？对于像我们这样在“老派模式”里培养出来的工程师来说，这不仅是研发方法论的选择，更关乎个人职业的出路：是坚持传统，还是另寻新路？

2025 年的几起辅助驾驶事故，加上官方助威的那场“大测试”，像是一记面向全民的警钟。它提醒我们：或许行业走得太快了，是时候慢下来。智能和安全，并不是非此即彼的选择题，智能必须建立在安全的底线上。

于是，整个行业开始认真思考两个问题：

第一，智能和安全究竟该如何取舍，或者说如何兼顾？第二，传统的 V 型开发模式，能不能在 AI 的创新活动中继续发挥作用？

带着这些疑问，我去了重庆。火锅的热气还没散去，就走进了长安汽车的天枢智能实验中心。它有一个特别的身份标签——国内唯一专注智能汽车安全的国家重点实验室。

第一眼看过去，其实和想象的不太一样：没有喧闹的人声，反而像一座“黑灯工厂”。机器在自顾自地跑测试，工程师只是在屏幕前远程盯着数据。

看到这一幕，我心里有了答案：AI 功能的安全性，并不是天马行空的，而是依然可以用 V 型开发模式来约束。只是这一次，需要依靠更创新的体系和方法，把测试与验证做上一遍又一遍。

当天，在工程师的带领下，我边直播边走了一圈。从一楼的仿真实验集群，到二楼的人因工程实验室，每一个环节都讲解得非常细致，让我对这座实验中心有了一个全面的认识。那一刻也更能体会到，长安为什么要花这么大力气去搭建这样一套体系。

值得一提的是，就在几天前的 长安科技生态大会 上，这个实验中心也正式亮相，成为全场的焦点之一。作为 2025 世界智能产业博览会的重磅活动，大会以人工智能+和智能网联新能源汽车为主题，长安还专门在重庆国际博览中心打造了“天枢智能馆”，约等于把天枢智能中心的缩小简化感给搬过去了，引来逛展群众和行业人士的强烈关注！

去之前我就听说，天枢智能实验中心的实验室特别多，研究的方向也挺杂。怕到时候被一堆名词绕晕，我干脆提前做了点功课，把车上的智能功能先分成三类。后来直播一路走下来，我就在心里默默对照，看能不能对上号。

第一类是智驾。 这不用多说，是最能代表“智能水平”的功能，也是大家最关心“智能”和“安全”关系的一项。第二类是座舱。 早期大家想到的都是语音交互，但趋势已经很明显——未来一定会走向多模态：语音、视觉、触控、手势一起协同。第三类是底盘和架构。 这里其实有两层含义：一方面是“AI 底盘”的概念，主动阻尼控制、空气悬挂这些硬件，通过 AI 算法可以发挥更大的潜力；另一方面，当辅助驾驶从 L2 走向 L3 时，转向和制动系统的冗余安全就成了必备工作，智能和安全在这里是绑在一起的。

当天我一共看了六个实验室：全球远程仿真实验室、生理与认知实验室、视觉系统实验室、语音交互实验室、显示光学实验室，还有整车音效实验室。

当天我一共看了六个实验室，说实话，比我想象得还要多，光听名字大家可能也会觉得头大。那能不能分个类，更好理解呢？我最后把它们归成了两大类：全球远程仿真实验集群，和 人因工程实验集群。

前者是广度的覆盖——把全球各种环境、各种小概率情况都放进来测试，确保无论在哪个角落开车，都能经得起考验。后者是深度的体验——从“以人为本”的角度，逐一研究每个 AI 功能对人的影响，比如你是会分心、会疲劳，还是能更舒适、更安心。

在直播时，我们第一站走到的一楼，就是全球远程仿真实验集群。你们可能还记得，当时一排排台架上挂着三色灯：绿灯在测、黄灯调试、灰灯待机。所有设备都接入了自研的 iTOS（Intelligent Test Operation System，智能测试运营系统），可以 24 小时不停机，工程师远程下发任务，让重庆的这栋楼变成了真正的“黑灯工厂”。

所谓“黑灯”，就是没人在场也能自动运转，这意味着可以一年 365 天、每天 24 小时测试，比依赖人工的实验室效率提升两到三倍。

可能有人会问：实地道路测试不是更靠谱吗？为什么要做仿真？我的理解是——道路测试不可替代，但仿真同样重要，二者是互补的。我在现场也琢磨了仿真的意义，至少有三点：

当一个功能在路测中暴露问题，如果要再现同样的条件，往往很难：同一条路、同一段车流、同样的天气，几乎不可能复制，或者说复现成本太高。

但在仿真环境里，只要把数据录入，就能随时“重放”问题场景。比如直播里看到的那些 整车级 HIL（Hardware-in-the-Loop，硬件在环）台架，就能把复杂的智能驾驶工况完整复现出来，让工程师在实验室里反复验证。

更关键的是，长安汽车不仅面向中国市场，更是有出海的长远规划。把产品卖到不同国家，不仅有用户需求、法律法规上的区别，更是有使用环境的巨大差异！

当全部用路测方式来验证不同使用场景时，就会遇到很多困难。比如，夏天要做冬测，可能得跑去南半球；要模拟信号不好的网络环境，中国本地几乎找不到 3G 场景。

但在这里，通过仿真，可以轻松生成各种气候、地理和网络条件。这样不仅节省时间，也节省大量差旅和场地成本。比如一楼的 网联架构测试集群，就能模拟落后地区的弱网场景，检验车机在 3G 状态下还能不能稳定运行。

对长安汽车来说，出海战略要想真正落地，必须让整个业务通过 CNPS 打通——天上一朵云（one Cloud）、空中一张网（one Net）、中间一平台（one Platform）、地上全场景（all Scene）。而天枢智能中心，正是支撑这一切的底层设施，就像盖高楼之前必须先打牢的地基。

AI 功能的最大特点，就是存在小概率的 corner case。常规道路测试几乎遇不到，但量产后如果让用户遇到了，影响就太大。所以必须在实验室里先尽可能“挖”出来。仿真正是通过放大概率，就是把原本十万公里才遇一次的问题，在实验室里变成十分钟就能遇见。像这里的场景库已经构建了 3.5 万个测试场景和 2.5 万个高水平用户场景，能把问题提前三个月发现出来。

这里还有一个让我印象很深的体系关键词——三高三全。

• 三高：高效率（架构切换从 40 天缩到 10 天，目标 3 天）、高可靠（3.5 万+ 场景库，2.5 万+ 用户场景，问题提前暴露）、高可控（纳入 TMMi 标准，体系化、可追踪）。

• 三全：全层域（从软件级到整车级五大测试集群）、全周期（从开发初期到量产后的 OTA）、全时空（全球远程仿真，7×24 小时不间断）。

用一句话总结，三高保证了质量，三全保证了覆盖。这也是为什么天枢智能实验中心有底气说：智能和安全，可以在同一辆车里同时成立。

除了效率和覆盖率，这里还有一个我印象深刻的点，就是他们的测试体系对标国际 TMMi 标准。

TMMi：测试成熟度标准

我还专门查了一下TMMi的概念：这是一个国际通用的测试成熟度标准，总共有五个等级。长安现在达到了第三级，意味着测试已经从“项目级管理”，上升到“全公司统一的体系化运作”。比二级更专业、更标准化；同时距离四级的“全面数据化管理”只有一步之遥。

一句话理解：二级可能只是公司上万个项目中的一个，三级就是普及到整个公司，这是巨大的进展；下一步四级，就是把一些还未数据化的流程数据化，可以说只是时间问题。

如果说一楼的全球远程仿真集群，解决的是“广度的覆盖”，那二楼的人因工程实验，就是“深度的体验”。直播时我们依次走过了几个实验室：生理与认知、视觉系统、语音交互、显示光学，还有整车音效。每一个，都指向同一个核心问题——人对智能的感受。

比如在生理与认知实验室，我们看到了眼动仪、肌电传感器和脑电波监测设备。它们能记录驾驶员的每一次视线转移、每一个惊吓瞬间。

实验人员告诉我，通过这些数据，他们能判断中控操作是不是繁琐，智驾接管时用户是不是紧张。这样一来，功能的迭代就不只是“能不能跑”，而是要让驾驶者“敢用、愿用”。

在实车评价区，工程师会让体验者戴上脑电波设备，模拟高速并线、遇到大车等复杂场景，实时记录心理反应。数据很直观：通过改进交互提示方式，用户的压力值能下降 72%，脑电平稳度提升 65%，对智驾的信任度提升 83%。换句话说，智驾不仅要“会开”，还要让人“敢用”。

在语音交互实验室，环境突然变得很安静，因为这是一个半消音空间。

里面的“人工嘴”能模拟 21 种语言、50 种口音，再配合全速段噪声模拟，把真实用车环境里最复杂的情况都拉进来测试。目标是让你在 120km/h 高速开窗时，说“打开空调”依然能被准确识别。旁边的显示光学实验室，则用可编程光源模拟白天强光、夜间昏暗、隧道明暗突变，确保屏幕和 HUD 不刺眼、不失真。

在生理与认知实验室，除了眼动和手指轨迹测试，还能结合驾驶模拟器复现不同悬架模式下的车身响应。通过监测心率、肌电和眼动数据，来量化舒适度和疲劳度。甚至连底盘带来的震动和车内噪声，也会纳入人因测试，用脑电和肌电指标来评估“乘坐是否放松”。这些数据最后会反馈到底盘调校，帮助工程师在“硬指标”之外加入“人体感受”。

在整车音效实验室，我第一次听到了所谓的“全景声报警音”。同样是提示音，经过算法处理后，能让你一下子分辨出声音的方向和距离。调音团队的目标是，让十万块的车也能有百万级音乐厅的体验。声音不仅是娱乐，更是安全与舒适的共同语言。