耳听为虚眼见也不一定就是真实的（都说耳听为虚但）

喜欢打台球的朋友应该都遇到过，明明感觉三点一线的瞄准了球、袋口并且笔直出杆，但是有时候球依然不能顺利进袋。

明明看到了，却说我看的是“错觉”，到底是哪出了问题？

你每天都要经历的“眼花缭乱”

首先，让我们用一个小实验来简单验证一下你的眼睛靠不靠谱——在下面这张图里，当红色方块移动到图片中央时，请判断绿色方块的位置。

GIF：Wikimedia commons

很多人的第一感觉应该是红色方块掠过之后，绿色方块才出现的。但实际上，绿色和红色是同时闪现的。赶紧揉揉眼睛再看一次！

科学家认为，当一个视觉刺激物沿连续轨迹运动时，相对于这条轨迹上可能出现的突发事件（比如闪光），运动的刺激物被感知到的位置要比实际位置更提前，这种错觉被称之为“闪光滞后效应”（Flash-lag effect）[1]。

受到“闪光滞后效应”的影响，足球裁判在判断球员是否越位时也会偶尔失误，认为进攻方球员越位了，但实际上攻方和传球方的动作是同时发生的。那句著名的“误判是足球的一部分”或许也因此而来吧。

裁判感知到进攻方在红色的越位位置，但实际是绿色位置 | 参考资料[2]

除了像足球赛场上将两个运动物体的相对位置判断错误，人脑还可能会将一些静态的物体给看走眼。比如下图中这两条黄线明明是一样长的，但这个铁轨会让大脑自动脑补深度，从而让人觉得黄线向远方平行延伸了，所以你觉得“远”的那条黄线看起来长一些。看到这里，突然反应过来，为什么考科目二单边桥时明明瞄得准准的，但开过去后却“0分请下车”了，简直就是上桥PTSD！

Ponzo Illusion | Ponzo

总结来说，运动、几何或者角度、三维解释、认知/格式塔效应等都会引起人的视觉错觉。日常生活中出现视错觉，揉揉眼睛换个角度或许就能成功化解，但如果是在交通行驶中，则事关重大。在驾驶过程会出现的速度错觉、距离错觉、弯道错觉、坡度错觉和光线错觉等五大错觉误区，每一项都可能造成严重的交通事故。

再加上城市驾驶中无法避免的堵车，以及高速驾驶中重复的路况，都可能会让人脑在聚精会神后快速疲劳，无法专注任务。在Nature上的一个研究发现，大脑中的丘脑网状核(TRN)能够控制我们的身体进行多任务处理。但是，TRN区域就像是一个“任务管理器”，它只能自动切换大脑的关注重点，让我们的大脑在每一刻都对最重要的感官刺激作出回应[3]。

当我们在开车时，就是一个眼睛、耳朵和四肢配合的多任务处理情景，但其实，每一个任务都对其他的任务都是一种干扰。假如手机响了、车里小伙伴一直跟你聊天、车内音响声音开太大……都可能会给开车增添一级难度，悄悄酝酿危险。

人脑不够，电脑来凑

其实对于这种“人脑受限”的假设从上个世纪就已经开始出现了，不过当时人们的出发点直接就是“看不见怎么办”，把不可能性给直接拉满。

Ralph Teetor是一位双目失明的科学家。因为视力的缺失，他培养出了超常的触觉和超强的专注力，他在1950年代发明了“Speedostat”这个最早的驾驶辅助系统——在调速器的驱动下，真空泵会向上推动油门踏板，向驾驶员发出减速触觉信号，而这项技术在商用后被命名为“巡航控制（Cruise Control）”，延续至今。

Ralph Teetor在调试巡航控制器 | Automotive Hall of Fame

2000年以来，随着芯片技术的快速发展，智能驾驶辅助技术得以逐渐完善、成熟，辅助驾驶已经已经成为许多汽车都会搭载的系统解决方案。今天，我们可以看到越来越多的汽车纷纷走上了电子化、数字化的道路。当硬件和软件开始联手工作，车辆就像是有了更多的眼睛和不知疲倦的大脑，帮助驾驶员更安全轻松地驾驶。

大脑基于不同的分区，可以对身体的运动、视觉、听觉等各个系统进行控制。同样的道理，汽车要想进一步实现更智能、精准的辅助驾驶功能，汽车的电子平台也需要有不同的系统功能区。

德尔福最早提出了电子架构的概念，以划分不同功能域的方式来集中控制不同的电子控制单元（ECU），包括车身与便利系统 (Body & Convenience)、车用资讯娱乐系统(Infotainment)、底盘与安全系统 (chassis and safety)、动力系统 (powertrain)，以及高级辅助驾驶系统 (ADAS)等五大类。各大系统不仅分工明确，还能通过OTA实现功能完善升级，帮助用户在驾驶途中更加安全，减少视觉误判。

电子架构 | Bosch.com

值得一提的是，今天很多人认为只有电动车才是电子架构的主场，主要因为电车整体的电气化设计的确可以让线控技术反应更快，开发智能驾驶技术也更简单直接。

但这并不能说明电动化就是智能化的充要条件，对于今天依然占据大部分市场份额的燃油车来说，高阶辅助驾驶也并不是不可能，不过有着更高的技术难度和转型门槛。而且燃油车一旦实现整车智能化，更好的驾驶体验，以及加上没有里程续航和充电焦虑的困扰，就更能满足今天大部分汽车消费者的购车使用需求。在下面这个视频里，你就能看到一台成功实现了高阶辅助驾驶的燃油车——哈弗神兽。

如何拥有一台“智能”神兽

和人脑做出判断的逻辑类似，智能驾驶系统主要包含三个方面：感知、决策和控制。

感知就是大家熟知的传感器。以视频中的哈弗神兽为例，全车搭载 17 颗雷达 (12 超声波雷达、5 毫米波雷达) 和 8 个高清摄像头作为“眼睛”，融合了先进的视觉显示和视觉算法功能。

在决策层面，哈弗神兽搭载了行业领先水平的 8155 芯片，采用 7 纳米工艺，相比上一代芯片，CPU和GPU算力提升约一倍，用户的整体体验得到了大幅提升。彰显科技底蕴的12.3 14.6英寸双联曲面大屏，配合芯片的出众算力，可以在瞬间响应车主的指令。

智能辅助驾驶系统要想更精准地实际落地则需要依靠控制系统。哈弗神兽搭载的咖啡智能系统——智慧线控底盘，对传统油车的底盘架构进行了一次全面革新。

“线控”是啥意思？其实线控技术源自航空工业，简单来说就是取消车辆拉杆、液压等笨重且繁琐的机械连接键，通过计算机来控制车辆。相较于传统的机械件，线控系统的结构更加紧凑、响应速度快，控制也更精准。此外，线控底盘高度集成，重量也更轻，对于智能化的实现也更游刃有余。对于传统油车来说，“线控革命”或许会带来阵痛，但成功之后就能享受到智能化的“真香”！

先进的智能辅助驾驶功能，只为全面安全

基于感知、决策和控制三大核心技术的全面升级，哈弗神兽得以让你在城市驾驶场景中，化身“老司机”，从容应对不同路况。

当你堵在路上一直走走停停，大脑不仅每一秒都在接收新的视觉听觉信息，脚也需要在刹车和油门来回切换，一两个小时后可能就会疲惫不堪，面对前方的急刹车或右侧的汇车，反应速度大大降低。

当我们把主动权交给哈弗神兽的自适应巡航，车辆会自动根据前车速度及车道线实现居中跟随，过程中能只能调节与前车的车距及巡航速度。面对前方减速、加塞、鬼探头等突发情况，它也能自动降速保持安全距离避免碰撞，把驾驶员从跟车的痛苦从解救出来。

而高速驾驶则更需要保持精神专注，但又因为单调的视觉和更大的胎噪、风噪，长时间缺少刺激反应的大脑更容易疲劳，甚至不由自主地转移注意力，酝酿危险。

好在激活哈弗神兽的HWA高速公路智能驾驶辅助系统后，整辆车在智能跟随的基础上，还可以通过打转向灯，或是自动判断条件实现智能变道超车，控速柔和、超车果断，就像个经验丰富的“老司机”，让人脑放松片刻。

同时，哈弗神兽还可以灵活调用高清摄像头的智能前视控制模块来实现TSR 交通标志识别、智能过弯、车道偏离预警和多场景泊车智能辅助等许多只有电动车才拥有的L2 级别辅助驾驶功能，为用户打造出了全方位安全的驾驶场景。

燃油车也能拥有全面智能座舱

目前来看，汽车座舱的发展与手机的发展轨迹越来越相似。从功能机到智能机的演变，手机上的物理按键被越来越大的液晶屏所取代，语音、手势等操作都可以方便、流畅地完成。

而汽车座舱同样也经历了从机械式向智能化的演变，早期的驾驶座舱主要由机械表盘和简单的娱乐系统构成，而今天的智能座舱中，车载信息娱乐系统、全液晶仪表、车联网系统、远程操控等一系列复杂的融合体验，都需要依赖智能座舱芯片。

哈弗神兽采用的高通骁龙 8155 芯片是目前高通顶级的车规级芯片，在整个汽车芯片行业中也是处于第一梯队。先进的运算能力让处理摄像头信息、多媒体信息过程更流畅。比如很多用户在意的远程空调控制、无钥匙进入、影音娱乐等技术都能同步丝滑搭配，拉近了你与智能互联世界的距离。

凭借硬件和软件实力，哈弗神兽让燃油车拥有超越新能源的智能体验，引领业界一流水准，在今天各种靠参数内卷的汽车智能领域，哈弗神兽可以说实实在在地为燃油车的智能化带来了可观的改变。这也完全得益于哈弗勇于直面传统车企大象转身的挑战，成功应对了行业的智能化变革。

人脑经过亿万年的进化已经近乎完美，但却依然有很多的缺陷等待被深挖了解。汽车从发明到现在仅百年有余，功能的发展演化也远远不止当下所见。好在我们可以欣喜地看到，有更多的出行提供商能够从用户核心利益出发，通过扎实的造车技术和先锋的智能化理念让汽车开始转型，相信人类走向那个全面智能出行的未来也将指日可待！

参考文献

[1]Bach, M., & Poloschek, C. M. (2006). Optical illusions. Adv Clin Neurosci Rehabil, 6(2), 20-21.

[2] Khoei, M. A., Masson, G. S., & Perrinet, L. U. (2017). The flash-lag effect as a motion-based predictive shift. PLoS computational biology, 13(1), e1005068.

[3] Wimmer, R. D., Schmitt, L. I., Davidson, T. J., Nakajima, M., Deisseroth, K., & Halassa, M. M. (2015). Thalamic control of sensory selection in divided attention. Nature, 526(7575), 705-709.

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