蔚来如何提升自动驾驶技术的安全性？

蔚来通过技术迭代、系统协同与场景深耕三重路径，构建起自动驾驶安全防护体系。从坚守安全底线的真实事故模拟测试，到AEB端到端架构对海量避险数据的深度学习，再到ADMS系统对驾驶员状态的精准监测，每一环都围绕“减少事故、解放精力”的核心目标展开。例如ES6在侧翻卡车场景中的制动绕行表现，AEB前向4-150km/h、后向4-15km/h的全速域覆盖，以及紧急自主靠边停车功能的行业首发，都将安全理念转化为可感知的技术成果，既保障驾驶过程的风险可控，也为用户带来更安心的智能出行体验。

在技术迭代层面，蔚来依托数据闭环系统与大算力人工智能技术持续优化自动驾驶性能。数据闭环涵盖数据源采集、存储处理、查询引擎分析、机器学习训练及功能输出全流程，能实时捕捉驾驶过程中的各类场景数据，为系统迭代提供精准依据；同时借助大算力支持的深度学习技术，通过涌现能力、提示与微调等手段，让AI更精准地识别复杂路况，提升对突发状况的处理效率。这种技术架构使自动驾驶系统能不断学习优化，从海量数据中积累经验，增强应对未知场景的能力。

系统协同方面，ADMS增强驾驶员感知系统与舱内外感知系统形成紧密联动。ADMS通过调整检测权重，杜绝驾驶员试图“作弊”的行为——只有当驾驶员手扶方向盘且目视前方时，辅助驾驶功能才能正常运行。该系统还结合人脸视线检测与舱外感知数据，实现驾驶场景识别与驾驶员意图预测，比如当检测到驾驶员视线偏离前方过久时，会及时发出提醒并降低辅助驾驶介入程度，确保人机协同的安全性。此外，智能诊断系统实时监控车辆状态，一旦发现潜在问题便迅速响应，进一步筑牢安全防线。

场景深耕上，蔚来针对不同驾驶场景进行精细化设计。除了模拟事故测试中的侧翻卡车场景，还聚焦日常高频风险场景优化功能，如非机动车突然横穿、倒车时后方出现儿童等，通过AEB端到端技术架构学习优秀避险案例，提升应对复杂场景的能力。而紧急自主靠边停车功能更是场景化安全的典型体现：当检测到驾驶员失去意识，系统会先以强警报唤醒，无响应则自动开启双闪、减速停靠，高速场景下还能变道至紧急停车带并解锁车门，为特殊情况提供安全保障。

安全始终是蔚来自动驾驶技术的核心导向。从技术底层的迭代升级，到系统间的协同联动，再到具体场景的深度挖掘，蔚来通过多维度的布局，将安全理念融入自动驾驶的每一个环节。这种以用户安全为核心的研发思路，不仅让自动驾驶功能更可靠，也为智能出行的普及奠定了坚实基础，真正实现“解放用户精力”与“降低事故风险”的双重目标。