关于自动驾驶来漂移这件事，美丽的废物？

之前写过丰田与斯坦福大学的漂移技术，有兴趣可以看下之前的文章：关于由AI完成的，对车辆控制力的终极表现

成熟度很高，甚至能双车“跟走”漂移，甚至能看得我血脉觉醒。

比，好久没练车的俺，漂得好太多了。

自动驾驶漂移

好像菊花厂也在搞，现在迪王也发布专利了。

在智能驾驶的时代，用机器去替代人类的极限微操，是为啥子嘞？

也许、可能、大概：

• 吸引年轻消费群体、喜欢尝鲜的群体

• 内心依然躁动的，对电动车有天然抗拒的

• 以及对电控能力进化的终极副本

现实意义的：

• 驾培领域：可用于专业驾校的漂移训练，降低学习难度和安全风险

• 娱乐体验：在封闭场地为用户提供安全的漂移体验

• 技术展示：证明车企在车辆动态控制方面的技术实力

再开下脑洞，怎么产生现金流。

其实，为了娱乐的支付意愿是很高的，因为没有价格锚。

只要有人愿意玩，就有很多方式赚钱：可以与娱乐场所合作，提供付费漂移体验。可以做成订阅服务，漂移功能作为高级驾驶包的一部分。B2B业务，向驾校、培训机构授权技术。

以及除了秀和功能本身，更现实的。

让车变成一台更好的车

这些技术可以延伸应用到：恶劣天气下的车辆稳定性控制、紧急避障时的精确操控、及自动驾驶系统的系统级车辆动态管理。

为什么可以衍生应用到这些场景？因为：极限工况下的控制技术往往具有更广泛的应用价值。

说说漂移这件事本身

漂移是车辆动力学的极限状态，要实现可控漂移，需要精确掌握：

• 轮胎与地面的摩擦系数变化

• 车辆重心转移的实时计算

• 前后轴扭矩的毫秒级精确分配

• 转向系统的动态响应调节

原本这些，更多靠人的直觉，因为只有直觉才能做到这种精度和反应速度。

而，自动驾驶能够在这个地狱副本活下来，处理其他相对”简单”的场景就会变得容易。

恶劣天气控制：雪地或湿滑路面本质上就是低摩擦系数环境，漂移控制中的”防止过度滑移”技术，直接适用于防止雪地打滑，对轮胎抓地力的实时监测和调节能力，在恶劣天气下更加关键；

紧急避障：紧急避障时，车辆可能进入类似漂移的失控状态。漂移控制的核心是在滑移状态下保持方向控制，正是紧急避障所需要的。快速的扭矩重新分配能力，可以在避障时保持车辆稳定；

自动驾驶应用：自动驾驶系统需要处理各种边界工况，漂移控制技术提供了在车辆接近物理极限时的控制经验，对车辆动力学模型的精确建模，是高级自动驾驶的基础；

换句话说，

漂移控制实际上是在解决非线性动力学控制这个工程难题。漂移控制就是汽车动力学控制领域的”复杂手术”。

以及，

可能车子真的在数字化了

一个个车界顶流都来搞自动驾驶漂移这个，看似”娱乐性”的专利。

是不是，真的不仅仅是娱乐了。

是不是有可能，当硬件（电池、电机、底盘）逐渐标准化后，以后更多是通过软件算法来定义汽车的物理极限了。

天花板的差异

将主要体现在控制算法上。

再以及，脑洞再开一下

以后，还有多少人类经验能被上传

说的，是哪些只有少数人才能掌握的隐形经验和技能。

能够变成数字被上传，然后重新下载到车端，让每一个人都能拥有。

漂移需要驾驶员具备直觉：对摩擦力、惯性、重心转移的精准感知。

对的，直觉。

会漂的就会漂，不会漂的可能永远也不会漂。

自动驾驶搞定了漂移，在这一个断面，至少完成了用算法替代人类理直觉。

国际象棋呗搞定了

围棋一度被认为人类智慧制高点被搞定了。

以后，还会有更多的金字塔尖被数字化吧。

AI、自动驾驶，其实是不是：

人类正在系统性地外包自己的经验。

在未来，技能不再需要积累和传承，而是可以实时下载和使用。

在未来，学习本身可能变成一个过时的概念。

但是：

当我们把所有复杂技能都外包给机器后，人类还剩下什么独特价值？

当一个新手可以通过算法辅助完成漂移，那么什么是”真正的驾驶技能”？这引发了一个哲学问题：在AI辅助下获得的能力，是否算作个人能力？

我没有答案，你们有吗

作者提示含AI生成内容。作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～