万幸的是，没有人是在驾驶过程中遭遇服务器问题，如果系统故障发生在驾驶期间，其风险系数将会直线上升。

换在十年前估计没人能够想到，想要启动自己的汽车，光有车钥匙还没用，车还会因为云服务器故障、被困在车外毫无办法的一天。

就在 3 月 21 日，多位用户反馈，当天上午他们试图通过长城 App 进行车辆操作时，却意外收到了 "503 Service Unavailable" 的错误提示。故障发生后，不少车主纷纷在社交媒体上表达了不满和困惑。车主们纷纷表示，由于无法使用 App 进行车门解锁，他们不得不面对被 " 罚站 " 在车门外的尴尬境地。

到了中午，长城汽车发布服务器异常公告。公告称，由于服务器出现异常，五品牌 App 及长城汽车 App，部分用户可能无法登录或正常使用。

作为人工智能应用的超级赛道，在无人驾驶都已经开始落地快跑运营的今天，为什么汽车智能驾驶系统却还是宛如智障？

站在 AI 革命爆发的视角看，也不怪上汽此前的 " 灵魂论 "，智能驾驶系统未来势必会成为车企未来的核心竞争力。但如果站在一位驾龄超过十年的老司机的视角来看，目前智能驾驶的程度顶多只能算是助手，要成为汽车的灵魂还言之过早。

因为软件服务问题而影响汽车驾驶，其实长城汽车这次已经不是第一例，之前极越汽车暴雷，首先被冲击的就是极越车主，在系统故障之后，智能汽车分分钟就变成了砖头。

但系统风险更多都还是个案，真正的卡点其实还是在于技术发展的阶段。

目前全球智能驾驶技术大致处于 L3（有条件的自动驾驶）到 L4（高度自动驾驶，车辆能够完全自主完成驾驶任务）之间，部分车型在特定场景下可以实现 L4 级别的自动驾驶。这意味着在某些条件下，车辆能够完成所有驾驶任务，但在大多数情况下，驾驶员仍需准备好在必要时接管车辆。

尽管特斯拉的 FSD（Full Self-Driving）宣称能力介于 L4 到 L5 之间，但体验一下就会知道，其能力可能只是能够达到新手司机的水平。道路交通是一个极为复杂的判断决策系统，自动驾驶要想取代熟练的驾驶员，哪怕是 FSD 都还有很长的一段路要走。

特斯拉尚且如此，目前市面上我们能够体验到的大部分汽车仍然配备的是 L2 级别的高级驾驶辅助系统（ADAS），这些系统提供了诸如自适应巡航控制、自动紧急刹车等功能，但驾驶员必须始终保持对车辆的控制。

更加让老司机路怒症爆发的，还不是自己使用智驾系统遇到的反应迟缓的驾驶体验，而是在本来路况就不好的情况下，路上还遇到正在试图让智能驾驶取代驾驶员操作的车主。甚至很多时候，他们就是导致拥堵的原因。

这几年来因为司机过度依赖智能辅助驾驶而酿成的车祸更是数不胜数。当年的林志颖车祸案，很多人就怀疑和自动驾驶系统有直接关系。

或许是黎明前总是格外的黑暗，当我们处于技术爆发的前夜，这种新技术与传统用户习惯、原有体制之间的摩擦就会变得更加明显。

特别是在技术尚未成熟的情况下，车企已经开始大幅推广所谓的 " 全民智驾平权 "。而这还不只是定位中端左右车型的长城汽车，比如就有车企宣布，从最便宜的 7 万元以下车型开始，全系标配智能驾驶系统。让更多普通消费者能够享受到科技带来的便利固然值得欢呼，但真正的问题却被忽视了，这是不是有点本末倒置了呢？

要知道的是，要真正意义上实现 L4 级别的智能驾驶，是要钱的。实现 L4 级别的自动驾驶不仅需要高度精确的软件算法支持，还需要配备一系列高端硬件设备，如高分辨率摄像头、激光雷达等，而这些硬件的价格则相当昂贵。

而且，智能驾驶系统的维护和升级同样是一笔不小的开销。随着技术的发展，软件需要不断更新迭代，以应对新的路况和安全挑战。对于普通消费者而言，他们可能并未准备好承担这样的持续性支出。

此外，智能驾驶系统对网络连接的要求较高，尤其是在执行复杂的决策时，实时数据传输至关重要。这就涉及到数据流量费用以及网络安全问题，而这又进一步增加了用户的隐性成本。

智能驾驶平权固然是好事，但其中成本和收益到底该如何平衡，车企却并没有说。

更为关键的是，这种智驾的滥用直接导致了用车风险的上升。本次长城汽车所出现的服务器故障案，就是最好的证明。万幸的是，没有人是在驾驶过程中遭遇服务器问题，如果系统故障发生在驾驶期间，其风险系数将会直线上升。

当然说了这么多，并不是要否定智能驾驶的发展。相反，2025 年智能驾驶绝对还是会是最值得关注、大概率也会有巨大突破的赛道之一。毕竟随着人工智能技术的不断跃迁，人机协同的智能化程度也在不断上升。

而汽车作为手机之外最重要的智能应用生态场景，还有巨大的想象空间。而且，从长期的视角来看，智驾的普及肯定是能够缓解交通拥堵的现状的。在高密度城市交通环境中，通过 V2X（车对外界的信息交换）技术，车辆可以与周围环境进行高效沟通，从而有效地提高道路使用效率。

只是，在当车企用 " 科技平权 " 的叙事试图加速智能驾驶普及以让汽车真正意义上成为数字世界的新入口时，真正需要警惕的不仅是技术缺陷本身，更是技术到底如何与人类交互以及与人类世界交互。前者意味着需要更懂得人类的决策系统，而后者需要更好地适应复杂的交通场景。

从机械工业时代的封闭车企生态，转向如今智能网联、开源协同的行业发展未来，对于还在押注流量的车企们来说，当下更加需要的是汽车产业摒弃急功近利的营销思维。

正如人类驾驶员要从新手变成老司机，也需要不断地驾驶磨炼才能形成肌肉记忆，对于机器来说亦更是如此，智能驾驶系统更需要海量的长尾场景训练来不断提升智能驾驶系统的反应速度和能力，而这才是未来车企的真正竞争力所在。