凌晨公路上空无一人，车却不停地自动刹停沙拉酱
智驾发展到今天，最难的不是教车辆怎么开走，而是教车辆怎么停下。
你坐在一辆智驾接管顺畅行驶的车辆里，眼前路况开阔、阳光明媚，中控屏上的蓝线平稳延伸。突然，毫无征兆地，车辆狠狠来了一脚“死亡急刹”，安全带瞬间勒紧，后排手机飞向挡风玻璃，而窗外，空无一物。
这正是无数车主正在经历的、被评为智驾应用中最灵异的场景：“幽灵刹车”。
过去几年，智驾技术从堆砌代码规则，进化到模拟人类直觉的“端到端”，甚至开始构建“世界模型”。但这些轰轰烈烈的技术演进，似乎都被困在了那个最微小的瞬间：车辆到底什么时候踩下刹车，最合适？
而无数个这样难以判断的微妙瞬间背后的，不仅仅是技术的难题，更是信任的难题，一边是渴望行驶里程数指数增长的车企，一边是因为微小失误就彻底取关的用户，当一个新技术的发展关乎到用户安全的时候，技术和信任如何平衡？
“幽灵刹车”的幽灵从哪来？
智驾变成“智障”往往是从不会刹车开始的。
就拿我第一次体验 robotaxi 的经验来看吧：大概三年前，我第一次体验国内大厂的一个 robotaxi，就在我们绕完了一圈之后，在车辆归位的时候，路边出现了一位行人，其实这个行人距离车辆的距离还是很远的，但是车辆忽然点了个急刹车，刹车程度之猛导致坐在后排录像的我直接把手机甩飞了。
这种现象被称为“幽灵刹车”，这个像是智驾患上的“被害妄想症”也是 X、Reddit、小红书等国内外论坛上对智能驾驶抱怨最多的情况。
国内一位智能车车主就对我抱怨，在高速换道的时候，有一辆车从右侧擦过，等到这辆车已经超过自己的车几秒钟了，自己的车才反应过来刹车。这种变道犹豫导致的刹车失误 FSD 也经常出现，一位在 Reddit 上专门测评特斯拉 FSD 的博主就曾发帖抱怨，FSD 在转向的时候，转向灯闪了半天还是犹犹豫豫不赶紧并道，等到后车不耐烦超车的时候才变道，非常危险。
有人抱怨 FSD 面对停车标志时，不知道应该在什么距离停下最合适，经常远远刹停然后一步步往前挪，显得极其“智障”，还有人指出在黄昏、凌晨这种视线昏暗的时刻，FSD 经常“幽灵刹车”甚至直接退出接管……
结合 Waymo 安全报告、NHTSA 数据汇总及第三方保险机构 ConsumerShield 分析，智驾目前事故率最高的三个场景：复杂路口变道失败、幽灵刹车以及鬼探头等突发物件处理失败，其实归根结底，都是不知道什么时候能刹车导致的。
为什么教给一辆车什么时候刹车，甚至比教它跑起来还要难？这并非算力不够，而是因为刹车这个动作，本质上不是机械执行，而是一场关于“预判”的赌局。
人类司机和赛博司机最根本的区别是人类可以很轻易的判断意图。
人类看到路边行人低头看手机，会预判他大概率不会动；看到有人眼神游移、脚步虚浮，会预判他可能醉酒冲出。但智驾系统大多只能基于物体的运动的速度、方向来计算，等到行人真的冲出来有了横向速度，它才开始计算物理碰撞概率，这中间的“计算延迟”加上机械执行时间，往往就导致了那种“事故已经快发生了才重刹”的滞后感。
但是这对机械司机来说十分困难，在工程师的逻辑里，智驾系统每时每刻都在做一道残酷的选择题——是“错杀”，还是“错放”？
如果为了绝对安全，把雷达和视觉的敏感度拉满，那么路边随风飘起的一个塑料袋、井盖上的一抹积水反光，甚至前方卡车排气管喷出的一团黑烟，在系统的“眼中”都可能被渲染成一块坚硬的巨石。为了保命，它只能不管不顾地一脚跺死——这就是“幽灵刹车”的由来。
极端相反的是，如果为了舒适性和通行效率，降低了感知的敏感度，过滤掉那些看似“杂波”的信号，那么当一辆静止的白色货车横在路中间，或者一个穿着深色衣服的行人在夜色中鬼探头时，系统可能会“自信”地认为前方无障碍，最终酿成惨剧。
人类司机拥有基于常识的“物理直觉”，我们一眼就能分辨出飘舞的报纸撞上去也无妨，但机器没有这种常识，在它们的世界里，那只是一堆占据了空间体素的、未知的“障碍物”。
是谁出的题这么的难？到处找不到正确答案
智驾为了培养机器的“物理直觉”尝试过很多路径。
最初，传统智驾研究的方案把开车分成了三个步骤：感知、规划、决策。信息像接力棒一样在这些盒子之间传递——感知层说：前方10米有一个障碍物，置信度80%。
预测层说：这东西好像不带动的。
决策层查阅了程序员写下的第502条规则：如果前方有障碍物且静止，立即刹车。
控制层执行命令：一脚跺死。
但是在规控这个环节总是会遇到一个问题：很多事情没有最优解。
举个例子，车辆现在需要右转，但是右侧有行人在走路，这个行人距离车辆还有一定距离，如果是人类司机在教新手，这个时候一脚油门过去也可以、原地等待行人也可以，这种“都可以按情况决定”对人类来说是非常简单的，但是对机器学习来说就复杂了。因为这会衍生出下一个问题：哪种情况要加速过去，那种情况要原地等待。
传统规控做的事情就是干这个“具体问题具体分析”的活，把遇到的 corner case（特殊场景下的极端情况） 人工标注出来告诉机器应该怎么办。这就会引起另外两个问题：1. corner case 穷尽不了怎么办？2. 代码太多了，需要的人力也太多了怎么办。
“幽灵刹车”这种现象在传统研究方法之下很容易产生，因为总会出现“这个 case 我没处理过，所以不知道怎么做最好”这种情况。
一项遵循“第一原则”的马斯克推翻了传统的研发路径，提出另一个解决方案：如果我能直接让机器像人一样思考，而不是再用人工标注要教他每一个 corner case 应该怎么处理，才能真正实现智驾的初衷。
于是乎，在 2023 年的夏天，马斯克在加州的帕洛阿尔托进行了一场画质并不清晰的 FSD 直播，但真正震撼业界的不是画质，而是他说出的那句话：“FSD v12 没有任何一行代码是用来告诉车什么是红灯、什么是路口。我们删掉了超过 30 万行 C++控制代码。”