你好，我是方可乐。
前两天小米Su7新款发布了，相比老款我认为最难受的痛点，标准版没有激光雷达和HAD，这次把这个坑填了。
但，辅助驾驶这件事
我觉得一定要立足于一个出发点。
是人机共驾，而不是完全自动驾驶。
我们开始接受人工智能，也应该是从"人机共驾"开始，而不是一上来产生这样一种幻觉，AI可以替代我们去做重要决策。
所以掌握"人机共驾"的方法很重要。
汽车辅助驾驶是这样，当下火热的AI编程，OpenClaw也是这样。
先说汽车辅助驾驶这回事
作为深度体验Yu7 HAD端到端辅助驾驶的用户，我在很多城市道路、大路、晚上开高速这些场景，都愿意让辅助驾驶去帮我把车开好，让我省下不少精力。
但这些信任，是有限制的。
深度人机共驾一段时间后，我才知道在哪些场景下，它的表现没有想象中那么好，比如：
- • 高速突然遇到急弯，刹车时机把握不太好
- • 旁边有大车，但在安全距离内不敢提速尽快远离险区
- • 无法做好前后车辆意图判断，提前预判规避未知风险
我觉得当前它的行为，就像一个刷过很多题目的学霸。
它知道在某些固定预设场景发生的情况下，该用什么公式处理问题。
有参考答案的情况下，它做得确实很好。
但是它也有很明显的短板——缺乏对未知风险的直觉。
这也是人机共驾里面，我认为当前人类比较难被替代的地方。
直觉，一个说不清道不明的东西。
AI编程也是一样的道理
包括AI编程，我在用Claude code开发，使用最强的Opus 4.6模型，依旧有这方面的问题。
作为踩过很多年坑、改过很多奇怪bug的编程老兵，我们会培养出一种对bug的嗅觉。
在某些相似的需求和功能场景的开发，我们知道某些解决方案，最有可能在哪些方面出现风险。
但是这件事你交给AI，它也许会帮你把功能开发完整，它的解决方案也确实规避了大部分常见的坑。
但是当你反问它某个坑是否有考虑到，它会恍然大悟告诉你："谢谢你提醒我这个点，我马上改。"
这是人机共驾里面需要重视的点：你要比AI更懂风险，你才能驾驭好AI，让它及时对风险做好处理。
OpenClaw也是同样的道理
最近大火的OpenClaw，在不进行限制的情况下，可以说是集各种高危风险于一身：信息泄露、高系统权限可直接执行命令等。
不懂这些风险的人，很难驾驭好它。
就像很多没用过辅助驾驶的人第一次用上HAD端到端一样，它可以在很短的时间内说服你：它很厉害，它能帮你做到很多事情，你"应该"相信它。
但是在它某些"翻车时刻"，你对它的信任将会轰然崩塌，甚至不敢再和它协作。
掌握人机共驾，意味着什么
当你逐渐掌握"人机共驾"的能力后，这意味着：
- • 你已经清楚AI的能力边界和能力上限
- • 你可以在某些场景和工作上，放心地让它去干，帮你省时省力
- • 你可以在某些场景上，设置好风险管理机制，甚至亲力亲为，主动规避风险
这样子去和AI配合好，才能够适应未来。
虽然"古法编程"靠自己把事情干好没错。
但是
"人机共驾"是大趋势，未来总要面对的。
与其逃避和恐惧，不如主动接纳和探索，让未来，更好地掌握在自己手中。
写在最后
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