周鸿祎自称“马路杀手”,不学驾照期待自动驾驶
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作者&编辑|孙浩南
自从周鸿祎990万拍卖了自己前妻的迈巴赫后,就一跃成为了车圈顶流,然而令人出乎意料的是这位车圈顶流至今没有学过驾照,根本不会开车。
近日,周鸿祎也回应了没有学驾照是因为觉得自己是个“马路杀手”,不如把开车的工作交给自动驾驶。但自动驾驶就一定可靠吗?
周鸿祎——马路杀手?树懒?
近日,周鸿祎回应为何没有学驾照。他说,老有人问我为啥一直没学驾照,我是怕速度快了反应慢,我的攀岩教练老说我跟树懒似的。
在微博回复的同时还晒出了一张自己挠头的图片,似乎在表明自己确实和树懒有些像。
在一众车圈顶流中,雷军为了造好车考了赛照还给网友展示漂移技术;吉利副总裁杨学良也在微博上晒出了自己的赛车驾照,并透露了参加TCR比赛的梦想;其他知名车企CEO也纷纷开启自驾直播。唯独周鸿祎是最特殊的一位,首先他不是车企CEO其次他没有驾照也不会开车,甚至也不打算去考驾照。
在一众车企CEO学习雷军的营销方法时,周鸿祎作为哪吒汽车的投资人有着自己独有的方法,当网红多发声。990万拍卖二手迈巴赫、北京车展爬车顶上、被车门夹手等等一系列的操作为周鸿祎带来了极高的曝光度,同时也让更多人知道了哪吒汽车。
不得不说,周鸿祎对网红经济的研究有了不小的收获。凭借对各类热点事件以及科技行业的点评,周鸿祎为自己打造了一个真实的人设。在其微信视频号和抖音账号的简介中都写着“不装,不端,有点二”,这其实就是他给自己打造的人设,亦或者是对自己的真实理解。
此次回应不学驾照中也十分大方的承认自己的缺点——反应慢,从其视频中也可以看出,他一般语速较慢,手机怼脸不开美颜不在乎外表。如果说雷军给人一种谦逊平和感觉的话,周鸿祎则给人一种顶级企业家像是身边的街坊邻居一般随意,这种人设吸引了不少粉丝,也在无形之中拉近了与粉丝的距离。
周鸿祎期待的自动驾驶靠谱吗?
在关于不学驾照的回应中,周鸿祎还说道“我也是为了减少一个马路杀手,保证大家的安全,不过最近坐了几个智驾的车,感觉明年基本上就能实现全自动驾驶了”。不难看出,周鸿祎对于全自动驾驶十分期待,甚至认为没有考驾照的必要了,但事实果真如此吗?
在国内,有关自动驾驶最火的就是曾引起无数人关注的萝卜快跑。但根据科技漩涡此前文章《实测!“萝卜快跑”北京指南——等到中暑,想说爱你真不容易》的实际体验来看,在等车时间、运行速度、车内整洁度这些方面还有不小的完善空间。
在国外,自动驾驶最为知名的就属特斯拉了,昨日特斯拉发布了2024年第二季度车辆安全报告,报告显示,在开启Autopilot的情况下,每行驶688万英里(约1107.23万公里)才发生一起事故;而关闭Autopilo 的情况下,每行驶145万英里(约233万公里)发生一起事故。但这其实是个模糊的概念,因为事故也分大小普通剐蹭不危及生命,而有的事故却足以致命。近些年来有关特斯拉自动驾驶事故的报道并不少,而这也很容易让大众对于自动驾驶缺乏安全感。
自动驾驶分为多个等级,目前国内在售车型搭载的自动驾驶技术主要在L2~L3级别之间, 该驾驶技术可以缓解驾驶员疲劳。其中,在L2级驾驶操控中,车辆可以自动进行加减速和转向操作,但驾驶员需要时刻准备接管车辆控制,对系统监视和合理使用负有责任。常见的L2级别智能驾驶系统以提高驾驶的便捷性和安全性为主,功能包括全速自适应巡航、自动泊车、主动车道保持、自动变道、限速识别等。
L4是自动驾驶但需要驾驶员,L5则是真正的无人驾驶让汽车从“座驾”转为“座舱”。周鸿祎所说的“最近坐了几个智驾的车”或许是一些正在进行L3~L4级别的试运行车辆。
此前,国内共有十家车企获得了L3级自动驾驶测试牌照,除了奔驰、宝马,还有比亚迪、智己、深蓝、阿维塔、极狐、问界、极越和广汽埃安。对于进入试点名单的企业来说,这意味着他们具备开发可量产产品的资格。而这与企业获得L3级自动驾驶测试牌照有着实质性的区别。
目前,这九家联合体只是完成试点申报阶段的遴选,并不代表具有自动驾驶功能的智能网联汽车取得准入许可或允许上路通行。接下来,四部门将指导进入试点的联合体开展试点实施工作。另外,对确定进入试点的联合体,汽车生产企业需要进一步详细制定并完善产品准入测试与安全评估方案,并在多方监督下,按要求开展测试与安全评估工作。
由此可见,周鸿祎所认为的“明年基本上就能实现全自动驾驶了”有些过于乐观了,国内外距离真正可以不用考驾照也能开的自动驾驶车辆还需要更多时间。与其幻想着不学驾照就开车,不如先学个驾照才能更好的了解自动驾驶技术。
写在最后
周鸿祎对于不学驾照的回应让网友们看到了他对自己网红人设的打造以及自动驾驶未来的乐观。但也让不少人看到了周鸿祎身为车圈顶流自身的不足之处,或许之后我们可以期待一下周鸿祎自驾直播。
自动驾驶也仍然是一项任重而道远的任务,车企在自动驾驶领域的这一系列创新举措,为未来的智能交通和智慧城市提供了强大的技术支撑。但是,自动驾驶技术的广泛应用还面临着诸多挑战,包括技术标准的统一、法律法规的完善、公众接受度的提升等方面问题。
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