安全“悖论”：为什么更高的感知精度不一定带来更安全的自动驾驶？

在自动驾驶行业，一个常见的认知误区是：只要不断提升感知精度，系统就会变得更安全。然而现实是，即使感知准确率达到99.9%，车辆依然可能发生事故。这揭示了自动驾驶安全的核心困境——系统级安全的缺失。

真正的风险往往不在于感知本身，而在于模块间的耦合缺口。当感知完美识别出一个突然出现的行人，但预测模块误判了其运动意图，或规控模块选择了过于激进的避让策略，悲剧依然可能发生。这就是典型的“木桶效应”：任何一个环节的短板，都会导致整个安全体系的崩溃。

更复杂的是，过度依赖高精度感知可能引发新的风险。当系统过于相信自身的“眼睛”，可能会降低在预测和规控层面的保守性设计，形成一种虚假的安全感。历史上多起自动驾驶事故都表明，问题很少出在“没看见”，而更多在于“误判了”或“反应错了”。

因此，我们需要从追求单点极致转向构建系统级安全：