如何评价仰望U8辅助驾驶撞货车导致司机与乘客重伤？
很多关于车辆硬软件版本的信息都不清楚，不好乱评价。而且我看公开的事故视频“应该”是行车记录仪的摄像头，我印象里比亚迪很多车型行车记录仪摄像头和自动驾驶的立体视觉（双摄、甚至三摄）在硬件上是分开的。所以这意味着从这个视觉信息资料里读不出实际进入隧道明暗条件剧烈变化的程度。
所以不敢妄作评判。但还是有一些可以谈谈的，尤其在近期比亚迪开始在CNOA城市领航辅助驾驶环境下提供的事故“兜底”政策刚刚推出的时刻。
1 部分回答里提到近期的“兜底”政策，多少有点阴阳怪气的吧。这里可以再次明确一下，
第一， 兜底本质是鼓励用户多使用CNOA，万一出现故障符合条件会进行财务赔偿上的兜底，并非改变L2辅助驾驶系统内驾驶员是第一责任人的法律现状；
第二， 兜底政策的范围是CNOA，并不包括HNOA（高速道路场景下）；
第三， 天神之眼-A/B和天神之眼5.0是必要的软硬件条件限制；
我看事故车主的声明还是很客观的，人家自己压根儿没提“兜底”什么的事儿。
2 这个隧道入口处的追尾事故，具备明显的“极限场景”要素，
第一， 高速道路条件下，时速115Kmph，考虑到超豪华U8的车重，刹车系统压力容限会偏恶劣；
第二， 进隧道前有一定曲率，而且事故是发生在几乎隧道入口，这对于毫米波雷达的辨识度来说是极限工况（很难把前方工程车辆和隧道口结构分开以至于达到足够的障碍物识别置信度）。而且更要命的是，工程车辆绝对速度非常低，视觉上都看不出来它在前进，这对于雷达的多普勒机理来说，又是一个大的考验——因为很难把它和静止的隧道管壁有效地、高置信度地摘出来；
第三， 恰巧卡在光线明暗变化最激烈的入口处，最有把握（即异构传感器体系中，具有最高置信度）的视觉识别速度被浪费接近1s（进隧道前刹那是11:09:36，完全进入隧道是11:09:37）
在这种极限工况下，U8的L2辅助驾驶系统大致是撞击发生提前不到2s退出，并同时激活双闪和车内告警。
注意，我们这里讨论的所有时序都是个“大概”，原因前面讲过了。
3 通常来说，L2辅助驾驶系统，不管宣传能力有多强，基本都遵循Fail-Safe模式，即一旦辅助驾驶系统自我检测在识别置信度、内部软硬件工作可靠性、和控制能力是否超限等这几个方面，出现不可回避的故障，立刻退出，并进入Safe状态——就是横向控制权归零、纵向动力降级（或者直接怠速），这是一种对于具备高行驶惯性车辆的一种安全模式。
4 再往后面的流程一面是通过告警等待人类驾驶员接管，另一面是根据实际工况激活AEB（最近还有更夸张的AES，当然是在AEB基础上的AES）。因为AEB类似这种主动安全系统的硬软件和L2辅助驾驶基本是隔离的，即便硬件有复用，但逻辑上是隔离的，在后台始终伺机工作。
从这个事故视频看，L2退出之后大概很短的一个时间间隔内，车辆速度已开始下降，然后紧跟的是人类驾驶员介入踩刹车，推测背后的AEB一并进入工作，直到最终撞击发生时，车速大概是73Kmph。
5 我看车主怀疑的一个点是，根据他的计算，这段时间内人类和AEB共同作用的刹车效果是-0.6g，他感觉有些低了。这可能是个厂家选择的问题。
虽然这显然是个闭环控制——根据视像头检测的前方物体的距离，和逼近速度，应该调整一个合适的减速度（刹车力度）来最终规避撞击。但实际上车辆在极限工况下的刹车减速都是有上限的：
第一， 自然路面和轮胎（良好工况）之间的最大减速度，最大大概就是-1g左右，除非你是特制轮态，并且具备像F1那样的空气下压力，但U8显然不是；
第二， -1g的减速度不是做不到，是即便做到，一旦车内人员和物品状态不对（比如没有系安全带）由此的伤害可能比追尾撞击前车还厉害；
第三， 我认为-0.6g到-1g的选择，是个工程问题，看厂家累积的经验和工程落地能力了。如果放倒更多事故例子下看（要考虑还有影子刹车），没法判断每种场景下的那个减速度标准到底够还是不够，是个权衡的问题；
第四， U8 2026款有大碳陶刹车盘，不知道老款如何。而且有时候刹车系统给车辆的制动力和车辆在路面发生的滑移率（和刹停距离）不是线性正向关系，这是个非常复杂的闭环控制问题；
6 事故现场也能看到一些积极因素，一个是安全气囊正常弹出，另一个是驾驶舱保持完整，A柱目测完整，前排座椅和方向盘保持了正常的相对关系，还有就是上拖车以后电池没起火和冒烟。
总体说，车主的表达清晰，有理有据，劫后余生仍然显示大度和公允。希望他和他的家人早日康复。
L2下，人类驾驶员是第一责任，如果对于辅助驾驶系统有技术流程和完善度上的质疑，应积极和厂家协调。
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多说几句吧。
U8的这个事故属于比较典型的corner case，会出现在很多仿真和测试场景里，而且即便这些都通过了，也不代表实际场景下就一定没问题。自动驾驶领域头疼的就是场景抽象不起来，泛化不下去。
大千世界啊！
所以在这种case下，各位读者也别揪着具体的细节不放，那是研发的事情。我们需要真正理解的是，为什么精英尽出的自动驾驶领域，包括不可一世的Elon Musk和他的FSD，也搞不定。
就这么说，如果今天决策机构想通了，明天早上发放Level-3、甚至Level-4商业驾驶牌照，你们不都觉得自己智能驾驶技术没问题了吗？那么牌照和事故主体责任挂钩——以后路上出问题，具体型号乘用车制造商来承担法律第一主体和相应的经济责任……
现在这个大的技术水准下，你看谁敢接这个牌照。
所以，比亚迪对于CNOA场景下，部分达到硬软件内部条件的车辆提供至少财产损失的兜底，是很了不起的一步了。
至少这个推动技术进步的决心，值得鼓励。只要人类驾驶员对于L2保持正确的操作原则不动摇，那么在这个过程中，每个人都是推动自动驾驶进步快速进入真正自主的参与者和贡献者——天神之眼的闭环，会拿到多得多的真实场景下的corner case和更有经验的人类驾驶员的处理方案，这些标注数据的价值是无限的。
回到这个U8事故case本身，其实最重要的并非Lidar为什么没比视觉camera更提前哪怕一秒去识别到前车？也不是为什么AEB在最后关头提供的减速度没有更大？而是现在主流的自动驾驶机理，都缺少真正类人的“防御性”驾驶策略——一个合格的、久经考验的人类老司机，会根据自己的驾驶经验和对于交通规则的理解、当地人类普遍的生活经验等等，总结出一般性的“世界知识”进行防御性驾驶策略。所以，它就有能力很罕见将自己逼进极限的corner case的境地而不得不采取激烈对抗措施。
凡事留余地、提前踩刹车、变道、规避风险不确定的场景， 就不会到最后拼刺刀，比谁反应更快紧急编导、比谁踩刹车力气大。
这是当前自动驾驶机理中最缺乏的东西，包括端到端——靠标注数据的质量和分布来间接学习这种“防御性策略”；VLA——希望从人类Language中借鉴固化在其中的世界知识；WMA——构建真正类人的世界模型，从而获取防御性嘉实策略……
等等这些手段都需要时间，和数据的累计，他们的方向是一致的，但效率不一。如果自动驾驶看到一个球从视觉盲区滚出并跨越马路，那就应该主动提前减速，因为世界知识会告诉你这后面可能会有一个追球的、交通意识淡薄的孩子。（比亚迪这次的智能发布策略会议中也提到了这一点）
但这种World Mode的建立，哪怕仅限于交通环境下的简化世界模型的建立过程也是漫长的，需要时间，也需要众包参与。
如果U8在这种无法克服的明暗隧道口提前意识到风险，就应该提前降速，至少降到高速公路限速的下限，局面会完全不同。