文 | 最话FunTalk，作者 | 林书，编辑 | 刘宇翔😀 文 | 最话FunTalk，作者 | 林书，编辑 |😘 刘宇翔 小米汽车迎来“大考”。 9月19日，小🎉米汽车科技有限公司根据《缺陷汽车产品召回管理条例》和《缺陷汽😡车产品召回管理条例实施办法》的要求，向国家市场监督管理总局备😀案了召回计划。决定自即日起，召回2024年2月6日至2025😁年8月30日生产的部分SU7标准版电动汽车，共计116887🙌辆。 召回编号S2025M0149I：涉及XMA700😍0MBEVR2和XMA7000MBEVR5车型，共计9846😘2辆。召回编号S2025M0150I：涉及BJ7000MBE🤩VR2车型，共计18425辆。 根据国家市场监督管理总⭐局公布的召回信息，本次召回的原因在于“车辆在L2高速领航辅助🤗驾驶功能开启的某些情况下，对极端特殊场景的识别、预警或处置可😊能不足，若驾驶员不及时干预可能会增加碰撞风险，存在安全隐患。🥳” 此次召回无需返厂维修，通过OTA技术远程推送软件更🔥新，车主无需到店。小米官方表示，此次软件升级将优化辅助驾驶速😁度控制策略，新增动态车速功能，提升高速领航辅助功能的连贯性和🙌可靠性。 但值得注意的是，根据国家标准《汽车产品召回编😢号规则与编号应用》，召回编号中的代码S 表示安全缺陷，代码I🥳 代表受调查影响召回。（GB/T 39061-2020《汽车💯产品召回编号规则与编号应用》国家标准解读）这一编码规则显示，🤩此次小米汽车召回是在监管部门调查影响下的被动召回，而非企业自😍觉搞的软件升级版本更新。 当然，无论何种方式，召回真正😍的意义是升级和进步，可以说，这是一家车企的“必修课”。可供参😎考的是，特斯拉作为OTA召回的先驱，在2024年就通过这种方🥳式处理了多起召回，涉及车辆数量高达339万辆，几乎全部与自动😀辅助转向的“误用风险”相关。 01 官方通告里并🤩未点明代码I 中的“调查”是关于什么事故的调查。 可以❤️回溯新闻的是，2025年3月29日，一辆开启NOA智能辅助驾🌟驶的小米SU7在安徽铜陵德上高速公路池祁段发生严重碰撞并爆燃😆，造成三人不幸遇难。 据小米官方通报，“事故发生前，该🤗车辆处于NOA智能辅助驾驶状态，以116km/h时速持续行驶⭐。事发路段因施工修缮，用路障封闭自车道、改道至逆向车道。车辆😢检测出障碍物后发出提醒并开始减速。随后驾驶员接管车辆进入人驾😊状态，持续减速并操控车辆转向，随后车辆与隔离带水泥桩发生碰撞💯，碰撞前系统最后可以确认的时速约为97km/h。” 这🔥就是说，事故发生前，车辆在NOA智能辅助驾驶状态以116km👍/h的时速持续行驶，在检测到施工改道路障后发出提醒并开始减速😜，在驾驶员接管后，车辆持续减速，从116km/h降速至97k😢m/h，这过程中，第一秒为NOA辅助驾驶状态，第二秒为人工驾🌟驶状态。 事故的最终调查结果还没出来，但这起事故无疑暴😎露了当前L2级辅助驾驶系统在极端场景下的技术局限：对复杂路况🌟的识别能力不足、预警时间过短、人机交接的时间窗口不够充分。 😆 展开全文 就在该召回计划公布的两天前，17日，工👍信部就《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》（标准解读 |😎 《智能网联汽车 组合驾驶辅助系统安全要求》强制性国家标准（😉征求意见稿））强制性国家标准（下称“新国标”）公开征求意见，🙄标准针对单车道、多车道、领航辅助等不同功能，设置了人机交互、😉功能安全和预期功能安全、信息安全、数据记录等全方位安全技术要🚀求。其中，标准构建了道路交叉口、施工区、环岛、隧道等交通环境😎的试验场景，还增加了对踏板式两轮摩托车、临时障碍物、侧翻车辆😢等目标的探测与响应能力试验。 新国标对组合驾驶辅助系统😊试验提出了新的要求，尤其是7.4.10.4 、7.5.8章节😁的“手部脱离试验”、“B类道路环境施工区域探测与响应能力试验🤩”，该测试条件、场景几乎1：1复刻了“3·29爆燃事故”现场❤️。 从时间先后来看，这起事故很可能就是该召回编号中代码👏I 的由来。 事实上，这并不是小米汽车第一召回。202😢5年1月24日，国家市场监督管理总局就发布公告，小米汽车备案😊了召回计划，决定自即日起，召回2024年2月6日至2024年❤️11月26日生产的部分SU7标准版电动汽车，共计3.09万辆😎。 当时小米汽车表示，“本次召回范围内部分车辆在L2高😅速领航辅助驾驶功能开启的某些情况下，对极端特殊场景的识别、预😢警或处置可能不足，若驾驶员不及时干预可能会增加碰撞风险，存在🥳安全隐患。” 两次召回都是事因 L2高速领航辅助驾驶功😴能。 02 小米汽车召回以及新国标公开征求意见，🥳直指L2高速领航辅助驾驶功能的安全性不足，这恰恰触及了当前智👏能汽车行业的一个核心痛点——辅助驾驶功能的过度营销与技术现实😂之间的巨大落差。 在过去几年中，“高速公路开辅助驾驶，😂驾驶员可以不管”几乎成为了新能源车企的标准卖点。小米在SU7😎的营销中强调其NOA（Navigate on Autopil😢ot）智能导航辅助驾驶功能，声称能够在高速公路上实现”准自动🔥驾驶”体验。 类似的表述在其他车企的营销中同样频繁出现😜。 今年5月26日，”余承东开车睡觉”事件就是一个典型❤️例证。华为常务董事余承东在驾驶问界M8时被拍到低头看手机近2❤️0秒，双手未握方向盘，引发广泛争议。虽然余承东后来澄清是在使😊用智能驾驶时看手机而非睡觉，但这一事件暴露了行业对L2级辅助😍驾驶功能安全边界认知的模糊性。 更为严峻的现实是，虽然🌟交管部门曾多次提醒，L2级系统仍需驾驶员时刻保持对车辆的监控😉和随时接管的准备，然而，在新国标实施前，监管机构此前并对”高🤔阶智驾”作出明确定义，导致不少车企自行定义相关概念，造成消费👏者认知混乱，这就引发了极大的潜在风险。 “3·29爆燃🤔事故”对L2安全性再次敲响了警钟，也使得路政部门增加了提示。😎 毕竟，今年1—7月，我国具备组合驾驶辅助系统的乘用车🤗新车销量为775.99万辆，同比增长21.31%，渗透率为6🥳2.58%，较上一年增加了6.5个百分点。 面对电动车❤️越来越多采用组合驾驶辅助系统，新国标给予了明确的要求：当车速🔥大于10 km/h，在驾驶员双手离开转向盘后最迟5 s，系统🤯应发出HOR。仅当系统能够检测到驾驶员眼睛的注视方向未偏离驾😎驶任务相关区域时，允许系统在驾驶员双手离开转向盘后最迟10 😎s 发出HOR。若驾驶员继续双手离开转向盘，系统应在发出HO🤗R 后最迟10 s 升级HOR。 新国标的即将出台，无😜疑意味着L2级辅助驾驶将有明确的国家标准可依，有助于规范市场😎秩序，防范安全风险。 今年 4 月，工信部在智能网联汽🤯车产品准入及软件在线升级管理工作推进会上就强调汽车生产企业要👍充分开展组合驾驶辅助测试验证，明确系统功能边界和安全响应措施🤗，不得进行夸大和虚假宣传，严格履行告知义务，切实担负起生产一🌟致性和质量安全主体责任，切实提升智能网联汽车产品安全水平。 😁 此外，今年 8 月发布的《关于加强智能网联新能源汽车产😁品召回、生产一致性监督管理与规范宣传的通知（征求意见稿）》也💯明确要求车企向消费者提供有关智能网联新能源汽车驾驶自动化等级🙌、系统能力、系统边界等信息时，应当真实、全面，不得做虚假、夸🤩大系统能力或引人误解的宣传，确保消费者正确理解和驾驶智能网联💯新能源汽车。企业在组合驾驶辅助系统或功能命名及营销宣传中，不🤗得暗示消费者可以视其为自动驾驶系统、具备实际上并不具备的功能😊，防止驾驶员滥用。 这些要求和措施将建立起愈发紧密的安🙄全网，有效防范车企在安全问题上敷衍了事，引导行业高质量发展。😅 03 实事求是地说，所有车企都知道人命关天，要⭐造好车，造安全的车。但当前L2级辅助驾驶向L3级有条件自动驾👏驶的技术跃迁，其难度可能远超行业普遍预期。 从算力需求🤩角度看，L2级任务如自动泊车、城市NOA需要数十至数百TOP🎉S的算力支撑，而L3及以上级别则需突破1000TOPS门槛，🤩以满足端到端模型实时推理需求。这不仅是数量级的提升，更涉及算😅法架构的根本性变革。 在准确性、安全性尚未达到新的标准😎前，车企不应高调地宣传高速体验的同时夸大高速领航辅助驾驶功能😊。 此次小米汽车采用 OTA 实施召回，并申请了备案，🔥可见安全缺陷并非硬件层面，或者在软件层面就可以解决。 🙄在电动车时代，OTA 除了能解决安全缺陷问题，还成为车企升级😆车载系统的方式。从技术角度来看，智驾行业目前正进行新一轮技术🙌革新，很多车企都在大力推动以VLA模型为核心的视觉-语言-动😘作路线，旨在解决端到端模型的可解释性、长尾场景等问题，而这些🌟模型架构、功能上的更新，都需要通过OTA进行。 尽管从🤗形式上看，OTA与手机系统的“在线更新”颇有相似之处，但其中😅的重要区别就在于：车辆不同于手机，要用更长时间，并且手机系统🤩的升级要是出了BUG，顶多让系统卡顿，程序崩溃，而智驾系统，😉却关乎驾驶员和乘客的生命安全。 这种需要长期维护，且性🙄命攸关的特点，决定了在智能时代，车辆交付不再是终点，而是服务👍的起点。 无论是召回还是正常的 OTA 升级，都是车企💯服务的一部分。仍以特斯拉为例，高频次的召回并未对特斯拉的品牌🤩形象造成严重冲击。负责任的态度和诚恳妥善解决问题，才是安全负😴责的表现。作为造车新兵，小米汽车在成长之路上，不可避免遭遇各🤩种问题，这是必修课。 而新国标的即将实施，对于所有车企👏而言，既要保证安全又要创新提升技术实力，就意味着竞争重心从营🤩销向构建真正实力的根本性转移。在技术层面，除了传统的产品设计🔥、制造能力外，云端服务能力、软件开发迭代能力、数据处理分析能💯力等将成为新的核心竞争力。 从某种意义上说，未来汽车行🙄业的终极战争，不仅在工厂，更在云端。 小米汽车的这次召🤩回，既是一次技术问题的修复，更是整个智能汽车行业的一次集体反🤔思。防范安全隐患、召回是所有车企都要经历的必修课，也必须考出😴好分数。 从积极角度看，小米此次召回，标志着行业对“召😀回”二字开始感到了新的重量：在追求技术创新和市场竞争的同时，😊安全始终应该是不可妥协的底线。 小米汽车的两次召回也是🤯全行业都要面对的考卷：安全是底线，车企若是严谨认真，狠抓安全❤️问题，那么召回不会成为一种负担，也有可能激励车企提升技术、提😀升负责任态度；反之，若认为OTA召回更轻松而敷衍了事，就会将🤩自身置于舆论与监管的烈火下炙烤。 智能汽车强监管时代的❤️大幕已经拉开，防范安全隐患、召回都将成为这个时代的新常态。希⭐望小米汽车和所有汽车，都能考个满分。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多