调头、调头、还是调头。

随着贾玲、沙溢等明星凭借科学方式成功减重，健身领域的 “黄金动作” 也随之走进大众视野。究竟什么样的动作，才能被冠以 “黄金” 之名？

通常而言，这类动作的核心特质在于能联动全身多组关键肌肉群 —— 无论是肩部、腿部等大肌群，还是支撑躯体稳定性的核心肌群，都能被充分调动；更重要的是，它不仅能高效提升体能，更能直接改善日常活动的功能性，对整体健康有着不可替代的价值。

有趣的是，在智能驾驶领域，同样存在这样一个堪称 “黄金动作” 的关键场景 —— 车辆调头（窄路）。

★ 调头究竟难在哪？

不同于简单的直线行驶或常规转向，调头场景要求智能驾驶系统有着 “全链路、高协同” 的严苛要求。

在感知层面，调头需要车辆横跨整个或多个车道，不仅需要感知本车道，还必须精确感知对向车道的车辆、行人、障碍物，甚至更远距离的交通参与者。同时还需要预判出对向车辆、行人的运动轨迹，以及车辆是否加速，行人是否横穿。

另外，盲区也是一大问题，路边停着的车，从绿化带、建筑物中突然窜出车辆或行人，可能让感知系统措手不及。

要干的事一件不少，而且都不能出错，少识别一个横穿的电动车，都可能引发事故，产生严重影响。

再说决策，也是调头场景的核心难点，这是一个多方“博弈”的复杂过程。系统需要预测对向车辆司机的意图。“它看见我了吗？它会减速让我吗？还是它会加速通过？”

当然，系统也不能一直不动。如果一直等待一个绝对安全的、巨大的间隙，可能会永远无法完成调头（尤其在繁忙路口）。何时“果断”插入，何时“礼貌”等待，必然是一个棘手的问题。

或许人类司机可以通过眼神、车辆微小的偏移等方式交流意图，但目前的辅助驾驶车辆还很难体会这种“不成文”的通行法则。

并且，系统还需应对一些突发情况，本来已经决定启动调头了，却突然有行人闯红灯，又需要快速决策 “暂停调头”。

然而，就算顺利地闯过了前面几关，如何让车辆精准地执行，也是一个难题。

在很多城市道路中，调头需要多次前进和后退才能完成，要求系统对方向盘、油门、刹车的操控极其精细，同时需要考虑车辆的转弯半径、内外轮差、车身尺寸等，能够实时根据环境变化重新规划路径，避免剐蹭。

★L2和L3的重要分割线

除了对智能驾驶中的各个模块有着高要求，调头场景也汇集了大量的“罕见但可能”的情况，即长尾问题。这些场景五花八门，很难通过简单的规则穷尽，极度依赖AI系统的泛化能力。

也正因其对系统综合能力的高要求，以及任务本身的复杂性与挑战性，车辆调头场景，早已成为衡量技术水平、区分普通辅助驾驶与高级别辅助驾驶的关键技术壁垒之一。

但这道题是不是就无解了呢？目前厂家也都在积极给出解题答案。

今年1月初，知行汽车科技对外申请了一项名为“一种调头路径规划方法、装置、设备及介质”的专利，能够在车辆有调头需求时生成最优的调头路径，提高车辆调头效率。

目前，市面上对于调头场景的研究，有些停留在专利阶段，但也有量产上车的。要跨越这道行业沟壑，势必要需要经过大量的测试、验证，从而确保其实战的可靠性了。

蔚来、小鹏，在目前的车型上，已经具备“三点调头”功能了，也就是在一些窄路上，车辆可以先打一把方向，再切换为倒挡，重新摆正车身后，完成调头动作。

Momenta作为一家智驾供应商，一直主推自家的“飞轮大模型”，也能够完成窄路多把调头、无车道线断头路调头等场景；地平线同样不甘示弱，能够提供软硬一体的解决方案，市场野心更不小，很早就宣布具备“三点式”、“五点式”调头和“N点调头”，无论是窄路，还是死胡同，都能做到“无死角”的场景覆盖。

会转弯、会倒车、会避障，窄路调头这个场景，确实将若干个辅助驾驶的技术难点集合在一起了。我们试想一下，当智能辅助驾驶要从L2级进化到L3级，不能只吃细糠，也就是在康庄大道上功能好用，还要能啃硬骨头，什么犄角旮旯都能自己解决。

所以，L2和L3的重要分割线，恰恰是这些corner case拼起来的，无论选择什么技术路线，场景终究要全面覆盖，全面解决的。

★写在最后

事实上，哪怕车企们信誓旦旦地承诺说，各种复杂的场景，我们都能解决，甚至于，也拿出了完美的DEMO视频，然而，在真实的环境中，还是无法尽善尽美。

这就是当前辅助驾驶的本质，它可以像人一样去操作了，但还是不能100％保证靠谱。你但凡用过几次辅助驾驶，应该会理解这种感觉，一旦不好用，或者有所惊吓，你就会从最初的惊喜感快速降温。

这就是现状，所以，重新讲回安全，也就很有必要了。

撰文丨晞贝