文 | 索鹅图

AI万神殿 原创出品

这个国庆，朋友新提了小米汽车，于是我们打算溜一溜智驾，直接拉到地狱级难度的横断山脉试了几天，看看明星车型上的AI agent走到哪一步了。

总结来说，惊喜不多，惊吓不少。10月4日当天下午，我们驱车从宜宾沿银昆高速进入横断山脉，问题开始显现，最想提的一点就是急弯很难居中行驶，并且，当驾驶员介入干预纠正时，系统还会抢驾驶员的方向盘。

比如，小米汽车位于左边超车道时，当行驶到向右弯曲的路段，其奇特的逻辑就显现出来了：并不居中行驶，而是偏左，甚至是贴着左线行驶，让人很没有安全感，就想远离左侧，本能地就会往路中间打一点点，此时会被方向盘自动迅速扯回左侧，由于手上力道尚存，此时车会剧烈左右蛇行晃动，这种情况，在几天的驾驶中较为频发。

后来不光我一个人遇到，同行朋友也在急弯路段反复遇到，这个路段集中在宜宾到昭通，和保山大理之间的多急弯路段。同行的人原本睡觉休息，会在这种场景下被晃醒。

急弯不居中，推测是端到端方案里固有的决策短视缺陷，这种方案倾向于基于单帧画面做决策，缺乏对连续行驶的长期规划，导致行为僵硬。

除了抢方向盘的问题，其次是减速不当的问题。

一次是处在右车道时，路右侧出现三个雪糕桶，当时系统就把速度从110骤减到78左右，后面正好有一辆工程车迅速逼近，目测距离不足20米，差点发生追尾，同样情形如果是由人来做决定，几乎没有减速的必要，但智驾算法表现出几乎「逢雪糕桶必减速」，而不加区分雪糕桶在部分场景下，个位数的雪糕桶仅仅扮演一种「警示弹窗」。而非真有前方修路导致车道二变一收窄的情况（这种情形的雪糕桶是一长串，延绵数百米）。

另一位驾驶员也遇到类似情况：当右侧出现雪糕桶，系统会向左规避，紧贴车道线行驶，可以看出这是小米对待雪糕桶的一种应激反应。从这些减速策略中，我推测小米是吸取了此前铜陵高速路上三女生遇雪糕桶改道不及时而身亡事故的教训。

还有一种情况是，隧道口会放两个雪糕桶，起到警示作用，这时汽车也会自动降速约20%，降速我能理解，但是在雪糕桶消失之后，迟迟未提速，在隧道口这种短暂致盲区保持低速状态，则有点呆板了。

另外，在超车时，旁边车道若有车压线贴线行驶，小米会识别为障碍物往往立刻降速，值得商榷的是，我们正常人遇到大车，要迅速超车，不要逗留，以免夜长梦多，但小米反而减速会导致长时间和大车保持并行状态。

以上这些不恰当减速可以说是一些不完美的瑕疵，但会带来一个后果是，确定感不足。

这一点，老司机和新司机的耐受程度不一样的，同行司机中，新司机更接纳智驾能力，而老司机对智驾出错的容忍度较低，一次不合意，可能好几天都不愿意用智驾。

比如，我是大约十年驾龄的老手，我的解决方案就是，每次遇到急弯密集路段，就会取消NOA功能，以免再次出现机器与人抢夺方向盘的情形。

上面是常见情况，下面再聊聊偶发情况，但这种其实更加严重，安全隐患更大。

10月4日晚八点左右，天色刚黑，过会泽县后，沿银昆高速即将进一个叫朱家村的隧道，进隧道前几秒钟，汽车毫无征兆地突然降速到65，我所熟悉的常识是：高速路隧道一般是限速到80，陡然降速到65，就存在较大追尾危险。

我一时不知这65从何而来。直到我在下一个隧道口找到了65的源头，一块警示铁牌上写着：「危化学品车辆降速到65行驶」。

这很可能说明，小米的摄像头，仅仅是抓取了65这个数字，就采取了降速，而没有读取实质性内容，说明小米的AI agent只是被动感知，不具备推理能力去理解完整上下文，一个更高级的AI agent应该能通过主动视觉和内化规则能力，去准确理解交通标志的全部含义。

欢迎小米工程师在后台查阅行车参数，在相同时间地点通过的小米车辆，或许会遇到降速至65的情况，很好锁定bug。

随后，在即将到达银昆高速岗纪服务区附近时，我没有进服务区的意图，导航里也没有设置服务区途径点，我非常确定人车意图都是直行，但就在该服务区入口匝道处，系统突然意图右拐进服务区，被我一把夺回方向盘，拉回了主路。

此外，小米汽车还有一个分心提醒的功能，也值得吐槽，如果打开，体验较糟糕，比如，我只是看了三秒钟地图就要提醒我分心，那这屏幕干脆取消算了。还比如，我如果眼神看向远方的车，也会被识别为眼神不专注，这件事发生过三次，并无大碍，但有些烦扰。

小米产品优秀，也以营销能力见长，比如小米会重点营销其路测超过数百万公里的事实，但随之而来就会让人自然地想问一句：那么多工作人员路测了上百万公里，为何没有测出上述这些情形？

今天凌晨的成都闹市区，发生一起骇人听闻的事故，车主被证实是酒驾，但仍有一点值得探究：营救者试图揪出车主时，打不开车门，这起事故，尽管责任人是车主，却使得小米股价一度盘中急跌7%，这也给了我们一个量化指标：安全问题再多优化一点，是价值千亿的。

汽车是最接近实现无人化自动化的场景，小米也是其中最强有力的竞争者，只是眼下，不愁卖的小米，还需要一些时日拿出有说服力的智驾，至于车上的小爱同学，目前可以帮我选餐厅，是我愿意给好评的，但整体上智能程度没有达到我的预期，不能算是这辆车的灵魂，也试出了不少盲区，可以再试一段时间再来另起一篇。

AI最终还是需要生长在硬件上，小米汽车集成了强大的传感器、算力和执行器，因而是AI agent的最理想的硬件载体。超级硬件巨头也最容易获得超级AI入口，小米 AI进度条的观测窗口，一个是手机agent，一个就是汽车agent 了，我们会持续关注。

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