端到端正在重構一切。
能想到的包括智能駕駛 " 有路就能開 "，智能座艙大模型交互…
還有意想不到的：汽車被動安全——管 " 碰撞後 " 的事，怎麽避免損失、減輕傷亡。
蔚來已經在做，而且有了成果：率先上車今年交付的旗艦轎車 ET9。
爲什麽要用端到端做？做出了哪些功能？智能車參考直接和蔚來整車安全總監趙欣超聊了聊。
蔚來的被動安全，包括什麽？
汽車 " 主動 " 安全大家熟悉，什麽 AEB、AES 等等，意思是車輛主動采取調控措施，避免事故發生。
要是事故無法避免呢？那就輪到被動安全功能——車架、氣囊、安全帶，所以對于傳統汽車來說，被動安全就是一個 " 堆料 " 的事，更高強度的車身結構鋼材、更多的氣囊。
蔚來被動安全技術，也包括這一部分。比如 ET9 上，整車抗扭剛度高達 52,600N · m/deg，在重點的車門框架，還應該用了一體式熱成型鋼半開放式集成門環結構，屈服強度 2000Mpa，行業首創。
歐标、中标、美标各種碰撞測試中，ET9 幾乎都拿到了最高等級評價。
别人撞過來時，除了傳統的 " 抱頭卧倒 " 方法，還有沒有更好的方式降低傷害？蔚來做了更多拓展和嘗試。
第一項是智能約束系統，意思是碰撞發生以後系統會根據碰撞速度用戶個人的體型，提供不同剛度的氣囊壓力以及不同等級的安全帶限力，張弛有度而又穩定牢靠地抱住乘客。
安全氣囊層面，除了标配前後排側氣囊，還搞了主副氣囊的分級 **，不同碰撞烈度下氣囊充氣的程度不同，避免高速彈出的氣囊再給用戶造成二次傷害。
氣囊和安全帶的智能 " 主動 " 調節，包含全車 19 個點位，是一套系統統一協同，可以在 6ms 内完成從決策到實施的鏈路：
第二項功能同樣減少碰撞後的傷害，但方式上更加主動：
系統判斷碰撞難以避免時，懸架會在 0.7 秒内，将車身擡高 50mm。
有啥用？
這個演示很直觀：追尾時，讓後車 " 準确 " 撞在後防撞梁上，潰縮之後沖擊力還能更好沿底盤結構傳輸，而不是讓薄弱的後備廂和車身兩側承壓。
同樣的道理，側碰擡高底盤也是讓汽車更結實的 " 下盤 " 結構承受沖擊。
擡高車身被撞擊的另外一個好處，就是能盡量讓乘客要害部位減少傷害。
蔚來官方在碰撞假人上實驗，給出了明确的數據：
頭部傷害減少 72%、頸部傷害減少 18%、胸部傷害減少 12%
B 柱車身侵入減少 40%。
其實，類似主動擡升的功能不新鮮，2018 年時奧迪首次搭載在 A8 上，後續 BBA 的旗艦車型都使用過。
蔚來和這些傳統汽車上類似功能最大的不同，是用數據驅動的方式做被動安全。
端到端被動安全，咋回事？
蔚來被動安全技術明顯分兩個 " 宇宙 "，一種是和傳統汽車相同的硬件層面，一個是超越傳統技術範式的新技術。
蔚來整車安全負責人趙欣超告訴我們，目前率先在 ET9 上交付的智能約束、碰撞擡升等等功能，都是模型化、數據驅動的。
更直白地說，蔚來被動安全功能所用的傳感器、感知、決策等等，和蔚來春節前 OTA 的 Banyan 3.1.0 端到端智駕系統完全相通。
以碰撞主動擡升的功能來看，調用的傳感器包括攝像頭，毫米波雷達，目标不斷接近本車的過程，也是蔚來安全措施依次發揮作用的過程。
最先激活的是主動安全功能，比如 ABS 等等。過程中，如果系統判斷刹車距離不夠，會根據周圍場景切換至 AES（蔚來自研主動避讓功能），如果 AES 的條件不具備或者可操作窗口太小，系統會在立即開啓被動安全措施（執行層面仍然依賴專用 MCU）。
碰撞擡升整個流程鏈路是毫秒級的。
行車的場景下，" 端味 "通常表現在路線選擇、博弈策略更像人而不是規則。在極限避險的場景下，" 端味 " 同樣體現在 " 時機 " 的選擇上。
蔚來透露，研發階段會篩選出大量真實事故場景，從中歸納總結出200 多種典型碰撞事故類别，然後用各種不同速度、角度的碰撞條件數據帶入其中訓練，在每一個場景類别下，都得出一種最有效的安全方案。
對于系統 finetune 的方法，也不局限于手寫規則，而是采用強化學習的策略，把人工規則量化加入訓練過程，引導系統收斂到比較理想的狀态。
相比傳統方法，蔚來用數據驅動的方式做被動安全，解決的最關鍵關鍵問題是大大拓寬了性能、使用範圍。
比如碰撞擡升，之前的奧迪 A8 隻支持側向，而蔚來 NT3.0 平台車型縱向橫向都能支持。
未來随着系統叠代，不一定非得在停車狀态下，在一定速度行駛下，也可以實現擡升避險。
蔚來爲什麽要做
20 世紀 60 年代到 90 年代是被動安全爆發期，安全帶、氣囊大大降低了事故傷亡率，90 年後到 2010 年又是一個主動安全的爆發期，比如 ABS、ESP 等等，又更大程度降低了死亡率。
但是 2010 年到現在，這十幾年的交通事故的死亡率幾乎沒有明顯變動。
蔚來認爲，要讓車變得更安全，目前最有價值的路線就是将主被動安全功能融合。
實際上也能看出來，蔚來被動安全的各個功能，" 主動性 " 都很高，早就突破了傳統定義。
這樣的融合發生在兩個層面。一是感知融合，現階段體現的是被動安全和主動安全共用一部分傳感器和模型算法，而下一階段，可能會在傳感器類别上出現新的創新趨勢。
比如将測距的各種雷達和測加速的的碰撞傳感器，做一定程度的融合。
另一個層面則是決策融合，即未來被動安全工嗯呢該一定會抛棄掉舊時代的專用 ECU，将全部的計算、決策任務跑在智駕芯片上。
背後的驅動因素，就是數據驅動在安全功能上展現出的潛力。而數據驅動本身在收集、訓練、部署等等環節提出了比傳統 ECU+ 簡單條件觸發的技術範式更高的要求。
同樣這樣的趨勢還體現在開發層面。
蔚來整車安全負責人趙欣超向我們透露，僅智能約束和碰撞擡升兩個功能，就要調用包括蔚來自研智駕算法、智能底盤超過 1600 多個原子化能力。
而背後的數據收集、處理、訓練又需要對應的工具鏈，機器學習算法等等積累。
意味着智能汽車的被動安全，至少有 4 個必要的前序積累——智能底盤、智駕算法、數據體系、EE 架構。
還要有能統籌各個研發團隊的管理體系。
蔚來的判斷是：這樣的功能體驗和技術能力，對于傳統車企、傳統供應商來說，幾乎是不可能的。
所以主被動安全融合，既是端到端、數據驅動深度重塑汽車技術範式的體現，也是智能汽車自身價值體現、能力超越傳統汽車的證明。
同樣很有可能演變成橫亘在傳統汽車和智能車面前難以跨越的護城河。
