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数据库独家观点｜匈牙利院士Zsolt Szalay：自动驾驶为什么一直“差一步”？技术在逼近，责任还没准备好
独
家
观
点
世界人工智能大会（WAIC）于2024年12月正式推出首份刊物《WAIC UP!》，这是一部「AI时代进化指南」。我们邀请全球AI及跨领域的先锋力量，借由他们的独特视角，针对AI争议问题，带来一些反直觉、非共识的思辨观点。
本期，我们对话的是一位真正帮联合国制定自动驾驶型式认证法规的人。他参与规划的ZalaZONE测试场，开创了虚实结合的“混合现实测试”方法论，被联合国采纳为强制认证环节。
佐尔特·绍莱 博士
Dr. Zsolt Szalay
布达佩斯技术与经济大学（BME）汽车技术系主任
世界级自动驾驶测试场ZalaZONE的核心规划者与科研带头人
绍莱博士不仅是一位高产的科学家（拥有200余项成果与专利），更是影响全球标准的行业“定标人”。他作为欧盟专家，深度参与了联合国型式认证法规的制定，通过跨国协作推动自动驾驶监管框架的标准化。作为BME自动驾驶实验室的创始人，他致力于打破学术与产业的壁垒，通过产学研一体化守护智慧出行的未来。
以下为邵莱博士独家观点的部分摘录：
L2不是自动驾驶！为什么我们被骗了这么久？
“驾驶员必须清楚，自己才是责任主体。L2级系统只是高级辅助驾驶系统，而非自动驾驶。”
/ 01
行业说法
L2：自动驾驶已经来了
真实情况
L2：本质仍然是人类驾驶，系统只是“高级辅助”
问题不在技术，而在叙事：
厂商用“自动驾驶”去包装L2，本质是在透支信任 用户在“以为系统能接管”的情况下，反而更危险 责任没有变化，但心理预期已经变化
目前，自动驾驶最大的风险不是技术不成熟，而是大家以为它已经成熟了。
L3是个伪命题：不是技术卡住了，是责任没人敢接
“L2级与L3级的本质区别在于法律责任与立法定义。”
/ 02
L3级阶段，系统负责判断自己能否应对当前场景，若不能，必须请求人类驾驶员接管。
一旦进入L3：
系统必须判断“自己能不能应付” 一旦判断错，责任不再是人，而是系统/厂商 法律、保险、监管体系全部要重写
目前市面上的“L3”车型，实际上加了极其严格的限制——车速、道路类型、天气、光照。本质上是用ODD（运行设计域）把不确定性“切掉”，而不是解决不确定性本身。
AI的“黑箱”困境：传统软件能debug，神经网络不能
“‘你往往无法将故障追溯到单一代码行。”
/ 03
绍莱博士指出了一个行业痛处：
传统汽车软件是确定性的。出bug了，工程师能追溯到具体代码行，改完就解决。 但AI系统不是。你无法把一次错误输出追溯到单一“代码行”。
这就是可解释性危机在安全关键系统中的具象化。
“我们正在研究如何定义和量化AI系统的运行边界。即便无法精确预测每一条输出，也必须确保系统处于预设的安全约束范围内。”
这对做AI infra、ML Ops、安全工程的从业者是直接的技术方向信号。
软件定义的下一站：汽车变成“应用生态系统”
“我们正进入一个新时代：软件定义汽车。”
/ 04
这是这篇专访中最容易被低估的技术信号。
“汽车不再只是跨车型共享的机械平台，而是正在成为信息技术平台。大多数新功能都由软件驱动。可以把汽车看作一个应用生态系统，第三方可以在上面开发程序、提供服务，为乘客和驾驶员创造新体验。”
这意味着什么？
汽车正在变成“带轮子的手机”。就像iOS/Android生态催生了数百万开发者，车载应用生态将催生新的开发范式、新的API标准、新的安全认证体系。
五级测试金字塔：自动驾驶的“验证方法论”可迁移
“我们在虚拟世界撞了很多次车。”
/ 05
绍莱博士团队提出的五级测试框架，已被联合国采纳为强制认证环节：
“我们在虚拟世界撞了很多次车。这正是虚拟测试的价值。”绍莱博士强调，仿真不是用来“证明正确”的，是用来“暴露错误”的。
人类社会可以接受90%事故来自人类（这是“意外”），但很难接受1次机器错误（那是“缺陷”）。
因此整个行业被迫走向一种截然不同的路径：
传统工业逻辑：测试→上路→优化 自动驾驶逻辑：在虚拟世界里把所有事故“撞完”，现实世界里尽量做到零失误上线
这种方法论不限于自动驾驶。任何高风险AI系统（手术机器人、工业控制、金融风控）都可以借鉴：先虚拟，再混合，最后真实。
70毫秒：一个值得关注的技术指标
“智能出行不仅仅是智能汽车的事，而是智能车辆与智能道路基础设施的协同。”
/ 06
通过混合现实和实时数字孪生测试，绍莱博士团队正在努力降低现实时间与虚拟环境同步之间的时间差，也就是将其降至100毫秒以下。
“在匈牙利一段1.5公里的高速公路上，我们实现了约70毫秒内的虚实同步复现。这在全球范围内是独一无二的。”
70毫秒是什么概念？
人类驾驶员反应时间：约500-1000毫秒 L2/L3系统接管请求的典型预警窗口：2-5秒 70毫秒，意味着实时数字孪生已经可以用于主动干预——不只是感知，而是路侧设施主动帮助车辆避开拥堵、减少刹车扰动
对做边缘计算、实时系统、V2X的从业者，这是一个技术可行性的参考坐标。
一个温柔但重要的结尾：骑马的人还在
“真正热爱驾驶的人仍有机会体验，只不过或许是在特定的环境中驾驶。”
/ 07
专访的最后，绍莱博士说了一段容易被技术稿忽略、但值得每位从业者记住的话：
“如果你喜欢骑马，即便马不再是主要交通工具，你依然能找到骑马的地方。我相信未来的驾驶也会是这样，真正热爱驾驶的人仍有机会体验，只不过或许是在特定的环境中驾驶。”
这段话的意义在于：技术替代从来不是“非黑即白”。
自动驾驶不会消灭驾驶体验，就像汽车没有消灭骑马。它会重新定义“驾驶”的场景和价值——日常通勤交给系统，周末山道留给人。
这也在提醒我们：不要试图用技术“覆盖”所有用户需求。有些需求不是效率问题，是体验问题。
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世界人工智能大会（WAIC）推出首份刊物《WAIC UP!》，一部「AI时代进化指南」。
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