都说耳听为虚，但“眼见”一定为实吗？

喜欢打台球的朋友应该都遇到过，明明感觉三点一线的瞄准了球、袋口并且笔直出杆，但是有时候球依然不能顺利进袋任务管理器在哪 。

明明看到了任务管理器在哪 ，却说我看的是“错觉”，到底是哪出了问题？

任务管理器在哪 你每天都要经历的“眼花缭乱”

首先，让我们用一个小实验来简单验证一下你的眼睛靠不靠谱——在下面这张图里，当红色方块移动到图片中央时，请判断绿色方块的位置任务管理器在哪 。

GIF：Wikimedia commons

很多人的第一感觉应该是红色方块掠过之后，绿色方块才出现的任务管理器在哪 。但实际上，绿色和红色是同时闪现的。赶紧揉揉眼睛再看一次！

科学家认为，当一个视觉刺激物沿连续轨迹运动时，相对于这条轨迹上可能出现的突发事件（比如闪光），运动的刺激物被感知到的位置要比实际位置更提前，这种错觉被称之为“闪光滞后效应”（Flash-lag effect）[1]任务管理器在哪 。

受到“闪光滞后效应”的影响，足球裁判在判断球员是否越位时也会偶尔失误，认为进攻方球员越位了，但实际上攻方和传球方的动作是同时发生的任务管理器在哪 。那句著名的“误判是足球的一部分”或许也因此而来吧。

裁判感知到进攻方在红色的越位位置任务管理器在哪 ，但实际是绿色位置 | 参考资料[2]

除了像足球赛场上将两个运动物体的相对位置判断错误，人脑还可能会将一些静态的物体给看走眼任务管理器在哪 。比如下图中这两条黄线明明是一样长的，但这个铁轨会让大脑自动脑补深度，从而让人觉得黄线向远方平行延伸了，所以你觉得“远”的那条黄线看起来长一些。看到这里，突然反应过来，为什么考科目二单边桥时明明瞄得准准的，但开过去后却“0分请下车”了，简直就是上桥PTSD！

Ponzo Illusion | Ponzo

总结来说，运动、几何或者角度、三维解释、认知/格式塔效应等都会引起人的视觉错觉任务管理器在哪 。日常生活中出现视错觉，揉揉眼睛换个角度或许就能成功化解，但如果是在交通行驶中，则事关重大。在驾驶过程会出现的速度错觉、距离错觉、弯道错觉、坡度错觉和光线错觉等五大错觉误区，每一项都可能造成严重的交通事故。

再加上城市驾驶中无法避免的堵车，以及高速驾驶中重复的路况，都可能会让人脑在聚精会神后快速疲劳，无法专注任务任务管理器在哪 。在Nature上的一个研究发现，大脑中的丘脑网状核(TRN)能够控制我们的身体进行多任务处理。但是，TRN区域就像是一个“任务管理器”，它只能自动切换大脑的关注重点，让我们的大脑在每一刻都对最重要的感官刺激作出回应[3]。

当我们在开车时，就是一个眼睛、耳朵和四肢配合的多任务处理情景，但其实，每一个任务都对其他的任务都是一种干扰任务管理器在哪 。假如手机响了、车里小伙伴一直跟你聊天、车内音响声音开太大……都可能会给开车增添一级难度，悄悄酝酿危险。

人脑不够任务管理器在哪 ，电脑来凑

其实对于这种“人脑受限”的假设从上个世纪就已经开始出现了，不过当时人们的出发点直接就是“看不见怎么办”，把不可能性给直接拉满任务管理器在哪 。

Ralph Teetor是一位双目失明的科学家任务管理器在哪 。因为视力的缺失，他培养出了超常的触觉和超强的专注力，他在1950年代发明了“Speedostat”这个最早的驾驶辅助系统——在调速器的驱动下，真空泵会向上推动油门踏板，向驾驶员发出减速触觉信号，而这项技术在商用后被命名为“巡航控制（Cruise Control）”，延续至今。

Ralph Teetor在调试巡航控制器 | Automotive Hall of Fame

2000年以来，随着芯片技术的快速发展，智能驾驶辅助技术得以逐渐完善、成熟，辅助驾驶已经已经成为许多汽车都会搭载的系统解决方案任务管理器在哪 。今天，我们可以看到越来越多的汽车纷纷走上了电子化、数字化的道路。当硬件和软件开始联手工作，车辆就像是有了更多的眼睛和不知疲倦的大脑，帮助驾驶员更安全轻松地驾驶。

大脑基于不同的分区，可以对身体的运动、视觉、听觉等各个系统进行控制任务管理器在哪 。同样的道理，汽车要想进一步实现更智能、精准的辅助驾驶功能，汽车的电子平台也需要有不同的系统功能区。

德尔福最早提出了电子架构的概念，以划分不同功能域的方式来集中控制不同的电子控制单元（ECU），包括车身与便利系统 (Body & Convenience)、车用资讯娱乐系统(Infotainment)、底盘与安全系统 (chassis and safety)、动力系统 (powertrain)，以及高级辅助驾驶系统 (ADAS)等五大类任务管理器在哪 。各大系统不仅分工明确，还能通过OTA实现功能完善升级，帮助用户在驾驶途中更加安全，减少视觉误判。

电子架构 | Bosch.com

值得一提的是，今天很多人认为只有电动车才是电子架构的主场，主要因为电车整体的电气化设计的确可以让线控技术反应更快，开发智能驾驶技术也更简单直接任务管理器在哪 。

但这并不能说明电动化就是智能化的充要条件，对于今天依然占据大部分市场份额的燃油车来说，高阶辅助驾驶也并不是不可能，不过有着更高的技术难度和转型门槛任务管理器在哪 。而且燃油车一旦实现整车智能化，更好的驾驶体验，以及加上没有里程续航和充电焦虑的困扰，就更能满足今天大部分汽车消费者的购车使用需求。在下面这个视频里，你就能看到一台成功实现了高阶辅助驾驶的燃油车——哈弗神兽。

如何拥有一台“智能”神兽

和人脑做出判断的逻辑类似，智能驾驶系统主要包含三个方面：感知、决策和控制任务管理器在哪 。

感知就是大家熟知的传感器任务管理器在哪 。以视频中的哈弗神兽为例，全车搭载 17 颗雷达 (12 超声波雷达、5 毫米波雷达) 和 8 个高清摄像头作为“眼睛”，融合了先进的视觉显示和视觉算法功能。

在决策层面，哈弗神兽搭载了行业领先水平的 8155 芯片，采用 7 纳米工艺，相比上一代芯片，CPU和GPU算力提升约一倍，用户的整体体验得到了大幅提升任务管理器在哪 。彰显科技底蕴的12.3+14.6英寸双联曲面大屏，配合芯片的出众算力，可以在瞬间响应车主的指令。

智能辅助驾驶系统要想更精准地实际落地则需要依靠控制系统任务管理器在哪 。哈弗神兽搭载的咖啡智能系统——智慧线控底盘，对传统油车的底盘架构进行了一次全面革新。

“线控”是啥意思？其实线控技术源自航空工业，简单来说就是取消车辆拉杆、液压等笨重且繁琐的机械连接键，通过计算机来控制车辆任务管理器在哪 。相较于传统的机械件，线控系统的结构更加紧凑、响应速度快，控制也更精准。此外，线控底盘高度集成，重量也更轻，对于智能化的实现也更游刃有余。对于传统油车来说，“线控革命”或许会带来阵痛，但成功之后就能享受到智能化的“真香”！

先进的智能辅助驾驶功能任务管理器在哪 ，只为全面安全

基于感知、决策和控制三大核心技术的全面升级，哈弗神兽得以让你在城市驾驶场景中，化身“老司机”，从容应对不同路况任务管理器在哪 。

当你堵在路上一直走走停停，大脑不仅每一秒都在接收新的视觉听觉信息，脚也需要在刹车和油门来回切换，一两个小时后可能就会疲惫不堪，面对前方的急刹车或右侧的汇车，反应速度大大降低任务管理器在哪 。

当我们把主动权交给哈弗神兽的自适应巡航，车辆会自动根据前车速度及车道线实现居中跟随，过程中能只能调节与前车的车距及巡航速度任务管理器在哪 。面对前方减速、加塞、鬼探头等突发情况，它也能自动降速保持安全距离避免碰撞，把驾驶员从跟车的痛苦从解救出来。

而高速驾驶则更需要保持精神专注，但又因为单调的视觉和更大的胎噪、风噪，长时间缺少刺激反应的大脑更容易疲劳，甚至不由自主地转移注意力，酝酿危险任务管理器在哪 。

好在激活哈弗神兽的HWA高速公路智能驾驶辅助系统后，整辆车在智能跟随的基础上，还可以通过打转向灯，或是自动判断条件实现智能变道超车，控速柔和、超车果断，就像个经验丰富的“老司机”，让人脑放松片刻任务管理器在哪 。

同时，哈弗神兽还可以灵活调用高清摄像头的智能前视控制模块来实现TSR 交通标志识别、智能过弯、车道偏离预警和多场景泊车智能辅助等许多只有电动车才拥有的L2+级别辅助驾驶功能，为用户打造出了全方位安全的驾驶场景任务管理器在哪 。

燃油车也能拥有全面智能座舱

目前来看，汽车座舱的发展与手机的发展轨迹越来越相似任务管理器在哪 。从功能机到智能机的演变，手机上的物理按键被越来越大的液晶屏所取代，语音、手势等操作都可以方便、流畅地完成。

而汽车座舱同样也经历了从机械式向智能化的演变，早期的驾驶座舱主要由机械表盘和简单的娱乐系统构成，而今天的智能座舱中，车载信息娱乐系统、全液晶仪表、车联网系统、远程操控等一系列复杂的融合体验，都需要依赖智能座舱芯片任务管理器在哪 。

哈弗神兽采用的高通骁龙 8155 芯片是目前高通顶级的车规级芯片，在整个汽车芯片行业中也是处于第一梯队任务管理器在哪 。先进的运算能力让处理摄像头信息、多媒体信息过程更流畅。比如很多用户在意的远程空调控制、无钥匙进入、影音娱乐等技术都能同步丝滑搭配，拉近了你与智能互联世界的距离。

凭借硬件和软件实力，哈弗神兽让燃油车拥有超越新能源的智能体验，引领业界一流水准，在今天各种靠参数内卷的汽车智能领域，哈弗神兽可以说实实在在地为燃油车的智能化带来了可观的改变任务管理器在哪 。这也完全得益于哈弗勇于直面传统车企大象转身的挑战，成功应对了行业的智能化变革。

人脑经过亿万年的进化已经近乎完美，但却依然有很多的缺陷等待被深挖了解任务管理器在哪 。汽车从发明到现在仅百年有余，功能的发展演化也远远不止当下所见。好在我们可以欣喜地看到，有更多的出行提供商能够从用户核心利益出发，通过扎实的造车技术和先锋的智能化理念让汽车开始转型，相信人类走向那个全面智能出行的未来也将指日可待！

参考文献

[1]Bach, M., & Poloschek, C. M. (2006). Optical illusions. Adv Clin Neurosci Rehabil, 6(2), 20-21.

[2] Khoei, M. A., Masson, G. S., & Perrinet, L. U. (2017). The flash-lag effect as a motion-based predictive shift. PLoS computational biology, 13(1), e1005068.

[3] Wimmer, R. D., Schmitt, L. I., Davidson, T. J., Nakajima, M., Deisseroth, K., & Halassa, M. M. (2015). Thalamic control of sensory selection in divided attention. Nature, 526(7575), 705-709.

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