四川
右轉車道紅燈排長隊，旁邊直行道空空蕩蕩，這時候你會怎么選？
不少老司機都會直接開到直行道等，等右轉燈亮、前車反應慢一拍時悄悄變道 —— 這個藏了多年的套路，現在汽車也能學會了。
輔助駕駛從「傻傻執行規則」到「會預判未來」，只用了短短幾年。
最早的輔助駕駛，就是一堆硬編碼規則，攝像頭拍紅燈就剎、拍綠燈就走、看到斑馬線就讓行。
但大千世界哪有這么簡單？
斑馬線上站的是公益廣告還是真行人？
滾動的皮球背后會不會跟著亂跑的孩子？
規則根本覆蓋不了所有情況，還經常互相打架，這時候的輔助駕駛，開起來比新手還笨。
后來行業搞起了端到端，不再寫死規則，讓 AI 看千萬段駕駛視頻自己學習，哪類情況該怎么開，全靠海量數據練出來。
比如遇前方有大車減速，100 個老司機都踩剎車，那 AI 也跟著踩，不用懂什么是鬼探頭。
但端到端的問題也明顯：沒見過的路況直接蒙，比如路上躺個沙發、突然來個逆行三輪車，直接亂套，還會跟著訓練數據里的小動作學壞。
世界模型，讓 AI 會「腦補未來」？
未來推出的 NWM2.0，用的就是當下熱門的世界模型。
簡單說，就是讓 AI 在腦子里搭一個和現實一模一樣的虛擬世界，當下的路況、周邊的行人車輛，都能在虛擬世界里補全，然后試遍所有可能的操作，找到成功率最高的那一個。
看過《復聯 3》的都知道，奇異博士用時間寶石看了 1400 萬種未來，最后找到唯一能贏滅霸的辦法。
世界模型也是這個邏輯，開車時會模擬出幾十上百種平行場景，哪條車道能走、什么時候變道最安全，試完一遍直接選最優解。
1400 萬種可能性里找最優解，不是說說而已。
就像開頭的變道場景，AI 試過直接等、硬擠、開直行道等時機等多種操作，最后選了老司機用的方法，而且比人還穩。
為了讓模型更靠譜，未來還加了閉環強化學習，用真實量產車的數據搭建虛擬賽場，做得好就獎、做得差就罰，慢慢練出對路況、因果的理解。
現在 NWM2.0 過匝道、禮讓行人、錯開三輪電動車的水平，已經和老司機沒差多少。
距離「不用握方向盤」，還差幾步？
現在的 NWM2.0 已經能搞定絕大多數日常路況，把輔助駕駛拉回了第一梯隊。
從硬規則、模仿人類，到現在能預判未來、自主選最優，輔助駕駛已經跨過了關鍵的起步門檻。
當 AI 能像人一樣理解路況、預判風險，甚至比反應慢的人類還穩，和真人駕駛的差距只會越來越小。
等到哪天坐在車里，根本分不清是司機在開還是 AI 在開，L4 級無人駕駛就真的近了。
但到那時候，為了交通安全，人類還能親手握方向盤嗎？
別覺得離我們遠，現在的輔助駕駛已經能做到這些，能親手摸方向盤的日子，真的沒那么多了。
你平時開車用過輔助駕駛嗎？
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