AI 自动驾驶不是一条路：从 Rivian 看软件与体验差异

Rivian 最近展示了自家 AI 驱动的自动驾驶进展。看起来“能跑起来了”，但更值得注意的是：它也同时暴露了通往真正自动驾驶还有多远。对用户来说，这种“进步与差距同时出现”的状态，往往比发布会上的演示更接近真实。

我一直觉得，自动驾驶讨论最容易被带偏的地方，是大家把它当成一场单一的技术竞赛：谁的模型更大、算力更强、路线更激进，谁就会赢。现实更复杂。自动驾驶 AI 的落地，最终要通过汽车软件与用户体验（UX）被感知——你是否敢用、愿意常用、出了问题能否理解并接管，这些决定了商业化速度。

这篇文章放在我们的系列《自动驾驶 AI：Tesla 与中国车企的发展路径对比》中，借 Rivian 的案例聊三个问题：为什么“AI 上车”并不等于“体验变好”；Rivian 跟 Tesla 在自动驾驶软件路径上差在哪；以及中国车企常见的“多传感器、多供应商协同”路线，能从 Rivian 的展示里学到什么。

Rivian 的展示透露了什么：进步是真进步，距离也是真距离

Rivian 的演示传达的核心信息很直接：他们正在用 AI 让车辆在更多场景下自己开，并且能力在持续增长。但同样直接的另一面是：距离“无需接管”的自动驾驶还远，尤其在长尾场景、施工路段、非标准车道线、复杂交互（并线、加塞、行人/非机动车混行）里。

从产品角度看，Rivian 这一类“正在爬坡”的阶段有两个典型特征：

• 功能可用但不稳定：某些道路表现很好，换个城市/天气/路况就变得保守或犹豫。
• 用户信任建立很慢：用户不是看一次演示就信，而是靠 30 次日常通勤里 29 次都不出怪动作。

这就引出一个很现实的 UX 结论：**自动驾驶不是“能不能开”，而是“能不能让人放心交给它开”。**放心来自一致性、可解释性和明确边界，而不是峰值能力。

为什么 2025 年底这个节点更敏感

截至 2025-12-31，行业对“智能驾驶”的容忍度正在下降：法规更严、舆论更敏感、用户更挑剔。大家愿意为智能驾驶付费，但前提是“稳定”和“可控”。

所以 Rivian 的演示本质上也像一个行业切面：AI 能把平均水平推高，但最后 20% 的体验缺口，往往决定口碑与复购。

Rivian vs Tesla：同样谈 AI，产品重点和体验逻辑不一样

最关键的差别不是“谁更先进”，而是 从哪里开始做、怎么把能力包装成用户可用的体验。

Tesla 的统一体验：把驾驶变成一个“持续学习的系统”

Tesla 的思路更像“软件先行”：

• 强调端到端的感知与决策一体化（对外呈现为“系统整体在学习”）
• 产品表达偏“同一套系统覆盖更多场景”，用户心智是“越用越强”
• 交互上追求统一：你在不同城市、不同道路上，感觉它是同一个“司机”

它的优势在于 一致性叙事：用户更容易理解自己在用的是一个统一系统；缺点是当系统表现不符合预期时，用户也会把责任集中到“你说你会开，但你没开好”。

Rivian 的阶段性落地：更像“功能逐步上线的产品化节奏”

Rivian 这类新势力（尤其不是以自动驾驶为唯一标签的品牌）更容易走向：

• 在可控场景里先做强（高速、封闭道路、特定城市）
• 通过更明确的 ODD（运行设计域）来定义边界
• 把安全冗余、监控与接管流程放在更显眼的位置

我更愿意把这叫做“产品化节奏”：先让用户在稳定场景里获得确定收益，再逐步扩大能力范围。

体验上的差异很具体：Tesla 更像“一个不断进化的司机”；Rivian 更像“在这些路段你可以放心用的功能集合”。两者都能成立，但 UX 代价不同。

可引用的一句话：自动驾驶的竞争不只是模型能力，更是“边界怎么说清楚、风险怎么管住、体验怎么稳定”的竞争。

从中国车企视角看：多传感器、多供应商路线的机会与难点

中国市场常见路径是“多传感器（摄像头+毫米波+激光雷达）+多供应商（域控、算法、地图、座舱、云服务）协同”。这条路的优势是：

• 能在短期内把安全冗余做得更扎实
• 在城市 NOA、复杂路况上更容易“先跑起来”
• 更适合按车型、按价位做差异化组合

但它也带来一个经常被低估的挑战：体验一致性。

难点 1：功能看似齐全，用户却觉得“像换了两套司机”

当不同场景由不同模块/不同供应商策略主导时，用户会感到：

• 高速很顺，进城突然变保守
• 变道策略忽快忽慢
• 同样的路口，有时敢走，有时犹豫

这不是“算法不强”，而是体验不统一。而体验不统一最直接的后果是：用户不敢放权。

难点 2：安全策略与商业诉求容易打架

企业想要更高的开通率、更高的付费率；安全团队想要更严格的接管阈值、更保守的策略。Rivian 的案例提醒我们：演示能证明上限，但量产要证明下限。

更可执行的做法是把“下限”产品化：

• 以数据定义“稳定场景清单”（比如：白天、干燥路面、车道线清晰的快速路）
• 给出可理解的降级规则（雨雪/施工/逆光时自动退出）
• 对接管做明确的分级提示（提前量、提示强度、原因说明）

真正影响转化的，是“用户怎么被照顾”：3 个 UX 设计要点

如果你负责智能驾驶产品、座舱交互或整车软件，我建议把注意力从“演示效果”拉回到三个 UX 基建。

1) 把 ODD 说清楚：边界越清晰，信任越容易建立

ODD 不是写给工程师看的，而是写给用户看的。

可落地的表达方式包括：

• 用“你现在能用 / 你现在不能用”的状态卡片，而不是一段说明书
• 用具体原因提示：如“车道线不清晰”“雨量过大”“道路类型不支持”
• 用渐进式授权：先给 L2 辅助，再给 NOA，再给更复杂场景

2) 接管体验要像“刹车系统”一样可靠

接管不是失败，而是 L2/L2+ 产品的常态。做得好，用户会觉得被保护；做得差，用户会觉得被甩锅。

我见过有效的接管设计通常满足：

• 提前量足够：不是到最后一秒才喊你接管
• 提示一致：声音、方向盘震动、HUD/仪表提示逻辑统一
• 可复盘：事后能看到“为什么退出/为什么请求接管”

3) 把“驾驶风格”当成可配置的产品，而不是隐藏参数

很多用户抱怨的不是“不安全”，而是“开得别扭”。把风格做成产品选项，能显著提升满意度：

• 变道积极/标准/保守
• 跟车距离 3 档
• 对加塞容忍度 2-3 档

更重要的是：这些选项要跨场景保持一致，别让用户在高速与城市体验像两套系统。

常见追问：Rivian 的进展对行业意味着什么？

追问 1：Rivian 会走向 Tesla 式端到端吗？

更可能的答案是“部分吸收”。端到端能提升整体一致性，但对数据闭环、算力成本、验证体系要求很高。Rivian 更像是在现阶段把 AI 能力产品化，同时逐步扩大可用范围。

追问 2：对中国车企最大的启发是什么？

我认为是：别只追“开通城市数”和“功能列表”，要追 体验的方差。用户不怕你偶尔做不到，怕的是“同样的场景忽好忽坏”。

追问 3：2026 年智能驾驶的决胜点在哪？

不在发布会，而在三个指标：

1. 接管率是否持续下降（按千公里、按场景拆分）
2. 无效提醒/误退出是否减少（直接影响信任）
3. 用户常用率是否上升（不是开通率，是使用频次）

把自动驾驶当成“体验工程”，才更像一门生意

Rivian 的展示让人看到希望，也让人回到现实：**AI 自动驾驶的难点不只是让车“看见并行动”，更是让用户“理解并愿意托付”。**这也是我们系列反复强调的主题：Tesla 的端到端叙事、中国车企的多传感器协同，各有优势，但最终都要落到软件产品化与用户体验上。

如果你正在规划 2026 年的智能驾驶路线图，我建议立刻做一件事：把“体验一致性”写进最高优先级。算法团队会自然追求上限，但市场赢不赢，往往取决于下限。

你更看好哪种路径在中国市场更快跑通：统一模型驱动的一致体验，还是 多传感器冗余下的稳健推进？