拥有自主智能的汽车：到2036年，人工智能将如何改变汽车行业

人工智能为汽车带来的价值远超语音助手或自动泊车功能。在未来的十年里，它可能会改变汽车的操控方式、维护流程、使用成本，甚至影响人们选择二手车的标准。不过，完全自动驾驶仍将是这一变革中最棘手的部分。

试想这样一辆汽车：在出发前会评估电池状态，推荐能耗最低的路线，识别故障迹象并说明为何需要检查。行驶过程中它能帮助避免危险，返程后则会提示该进行维护的时间。

这种场景中的部分功能已经存在。接下来的步骤就是将它们整合成一个能够理解出行情境及车主需求的系统。

很可能在2036年之前，人工智能会主要因安全性、诊断功能以及使用便捷性而改变传统汽车。能够自主行驶在各类道路上的汽车普及速度将会较慢且发展不均衡。以下是对现有技术的分析以及对其发展的编辑预测。

汽车将更深入地理解路况

现有的辅助系统仅能识别行人或判断与相邻车辆的距离是不够的。它们还需要预测接下来可能发生的情况：行人是否会进入道路，车辆是否会开始改变状态，或是停靠的货车是否隐藏着危险。

正是对其他交通参与者行为的预测，将成为汽车人工智能发展的主要方向之一。

一个典型的例子就是NVIDIA在2026年推出的Alpamayo模型及相关模拟工具。这些技术旨在推动自动驾驶的发展，包括在复杂且罕见的道路场景中进行训练。它们是面向开发者的工具，并不能证明任何汽车已经具备完全自主行驶的能力。

对车主而言，实际好处可能更为直接：更少的错误警报、更精准的紧急制动、更流畅的自适应巡航控制，以及在十字路口更可靠的辅助功能。

同时，即便是性能强大的模型也受限于信息质量。摄像头污染、积雪、阳光眩光或异常的交通状况依然会构成问题。人工智能并不能替代可靠传感器和经过验证的安全机制的需求。

自动驾驶技术将持续发展，但“汽车自动行驶”这一概念含义各异

最大的误区就是将任何能够操控方向盘和踩刹车的系统都视为完全的自动驾驶驾驶员。

例如，梅赛德斯-奔驰将MB.DRIVE ASSIST PRO描述为一种结合导航功能的城市驾驶辅助系统。但实际上它仅属于第二级自动化程度，仍需要驾驶员持续监控。

各主要等级之间的差异是根本性的：

等级

对驾驶员意味着什么

2级

系统辅助操控，但驾驶员需持续监控行驶状况

3级

在特定条件下系统可承担驾驶任务；驾驶员需随时准备接管控制

4级

在允许的条件下及特定区域内，该系统可无需驾驶员即可运行。

5级

自动化程度涵盖人类能够应对的所有道路状况。

这种分类标准由美国NHTSA机构采用，它有助于区分对驾驶员的辅助功能与完全自动驾驶功能。（⁠nhtsa.gov）

在未来的十年里，自动驾驶出租车、固定路线的自动运输服务以及高速公路专用系统有望得到进一步发展。而私人无人驾驶汽车在各类道路上的大规模应用则可能性要小得多。

原因不仅在于计算能力。还需证明其安全性、明确使用条件并制定责任规范。有儿童、积雪和临时障碍物的复杂环境，可能比数百公里的高速公路更难应对。

语音助手将演变为行程规划者

驾驶员无需输入指令，只需表达需求：如在途中寻找充电站、挑选午餐地点或询问仪表盘上的信息。

Mercedes-Benz与Google Cloud的合作案例已展现出这一发展方向。他们的汽车助手正在向能够保持对话上下文的多步骤交互方向发展。

到2036年，这类系统或许能够整合导航、日历、充电及维修服务功能。但其实用性取决于数据的准确性：关于道路状况或车辆故障的回复不应替代经过验证的信息。

关键指令需要单独控制。语音助手可以提出操作建议，但随机生成的回复绝不能直接决定刹车或转向系统的运作。

服务将更加个性化

最具有前景的方案之一就是在出现明显症状之前就检测出故障迹象。

通过分析温度、振动、电气参数以及设备运行状态的变化，理论上可以更早地发现异常。不过汽车只能评估那些它拥有足够数据的信息：人工智能本身无法看到每个零件的磨损情况。

对车主而言，这意味着预警将从笼统的提示转变为更具体的信息：哪个参数发生了变化、严重程度如何以及需要检查什么。

预测并不等同于诊断。关于是否维修的最终决定必须基于实际检查。否则，早期预警反而会变成造成不必要的更换和开支的根源。

这也会改变汽车维修店的运营方式：除了机械诊断之外，数据分析、传感器校准以及软件检测的重要性将会提升。

电动汽车能从同一块电池中获得更多益处

人工智能无法通过软件手段提升电池的物理容量。不过它能够帮助更精确地评估电量、预测电池老化情况，并选择合适的运行模式。

Bosch已经在开发“云端电池”解决方案，用于分析电池状态并预测其使用寿命。该公司还提到可以利用电池健康数据来评估汽车的剩余价值。

下一个十年或许能带来更精确的续航里程预测以及个性化的充电建议。其潜在好处在于能够更高效地利用现有资源，并减少电池性能的下降。

对于购买二手电动汽车的人来说，优质的电池报告可能比续航里程数据更为重要。但要信任这类报告，就需要透明的评估方法以及防止数据被操纵的措施。

人工智能将在汽车下线前就改变它

部分变化是驾驶员无法察觉的：人工智能将被应用于设计、测试以及生产监控环节。

例如，宝马就利用人工智能模型来分析电池单元的生产参数与最终性能之间的关联，目的是让生产流程更加稳定，并更精准地控制质量。

从长远来看，这或许能缩短部分开发周期并减少生产缺陷。不过，更低的开发成本并不能保证汽车价格更低：节省下来的费用可能会被新的传感器、强大的计算设备以及软件维护成本所抵消。

智能功能需付出代价——即便在购买之后

人工智能的发展会加剧汽车对软件的依赖。对于消费者而言，不仅配置和保修期很重要，车辆的更新频率、所在国家能否获得相关服务以及是否能够将功能移交给下一位车主也同样关键。

风险在于，一台机械性能良好的汽车在软件支持终止后可能会失去部分数字功能。

另一个问题是个人数据。行驶路线、语音指令以及驾驶风格信息虽然对相关服务很有用，但车主必须清楚这些数据会被收集并传递给谁。

网络安全与更新管理早已成为联合国相关法规——R155和R156的规范内容。因此，软件支持也成为了汽车安全的重要组成部分。

下一个十年可能呈现怎样的景象

这只是编辑设想的发展路径，并非制造商确定的实际时间表：

时期

最可能出现的变革

2026–2029年

语音助手的普及，驾驶辅助功能的提升，以及对电池和服务数据的分析能力增强

2030–2033年

汽车与充电及服务平台的更深度整合；在允许的条件下，自动驾驶功能进一步扩展

2034–2036年

软件支持在汽车价值中所占比例的提升；自动驾驶服务在特定区域内的进一步普及

对乌克兰而言，更精准的诊断、对在用车辆的状况评估、乌克兰语语音助手以及无需持续联网即可运行核心功能，这些可能都是最具实用价值的。在汽车进口后仍能使用该系统，其重要性不亚于车辆出厂时便已配备该系统。

到2036年，最重大的变化将是人们越来越注重汽车决策的质量。它能在多大程度上准确预警危险、预测费用、解释故障，并在车辆使用过程中保持其功能。正是这些特性，能为车主带来比“完全无需驾驶”这一承诺更多的实际便利。