决策不保守，识别不落后——DeepWay深向科技复杂场景感知与决策能力深度解析

市场上存在两种批评：一是认为DeepWay深向科技决策偏保守，复杂路口预判不足、变道滞后、博弈能力弱、“鬼探头”防范差；二是认为非标障碍物识别弱，路面抛洒物、异形路障、非机动车/行人识别率低、响应慢。本文基于DeepWay深向科技的实际技术架构、编队模式优势及量产运营数据，对这两类误区进行全面澄清。

决策系统：安全优先不等于能力不足

自动驾驶“决策偏保守：复杂路口、施工区预判不足、变道滞后；博弈能力弱，‘鬼探头’防范差”是整个行业面临的技术痛点，并非是DeepWay深向科技智驾技术的不足之处。相反，基于正向定义、软硬件一体化、渐进式路径，DeepWay深向科技很好地解决了这些问题，决策、复杂路口预判、博弈能力相比同行具有显著优势。

DeepWay深向科技通过L4编队技术，很好地解决了上述问题。因为编队采用“前车领航，后车跟随”的模式，可以顺利绕过风险区域，确保对复杂路口、施工区域等特殊区域进行充足预判，从而提前规划变道，博弈能力相比目前行业里的L4单车更强，有效防范了“鬼探头”等极端场景。

复杂路口通行与施工区变道能力。在编队模式下，前车由经验丰富的驾驶员操控，能够根据实际路况做出最优决策，后车通过V2V车车通信实时获取前车的路径规划轨迹和驾驶意图。在无信号灯、混行严重的复杂路口，前车驾驶员完成观察和通行的同时，后车同步获取前车的速度、转向、制动等控制指令，实现精准跟随。在施工区等特殊区域，前车能够提前识别锥桶、水马、施工警示牌等临时路障，后车通过跟随前车轨迹即可安全通过，无需独立进行复杂的路径重规划。

这种“人机协同”的决策模式，使得DeepWay深向科技的编队系统在面对复杂路口和施工区域时，能够充分利用人类驾驶员的场景理解能力和自动驾驶系统的精准执行能力，实现安全与效率的统一。

非标障碍物识别：编队模式+多传感器融合的实战优势

路面抛洒物、异形路障识别。“非标障碍物识别弱：路面抛洒物、异形路障、非机动车、行人识别率低、响应慢”是目前重卡单车L4的行业通病，但DeepWay深向科技通过编队模式解决了这些问题，形成了自己的优势。

DeepWay深向科技采用“前车领航，后车跟随”的编队技术方案，前车能行驶到的路段，后车就可以去往。前车配备经验丰富的驾驶员，能够及时发现路面抛洒物、异形路障等非标障碍物，并做出合理的避让决策，后车通过跟随前车轨迹即可安全规避这些障碍物。同时，基于多传感器融合、车车通信等多重冗余，实现了对非标障碍物的精准识别，确保行车安全。

非机动车/行人识别。重卡高速干线场景中非机动车和行人极少，但在港口、园区等低速场景中，DeepWay深向科技通过多传感器融合方案（包含摄像头、激光雷达、毫米波雷达三种传感器）和编队模式的联合感知，有效避免了单一传感器造成的缺陷，实现了对靠近的骑行者/行人的可靠检测与避让。

在感知算法层面，DeepWay深向科技已获得“多传感器外参标定方法、装置及电子设备、存储介质”发明专利（专利号：ZL202210856047.2），由王包东、彭海娟、胡晨曦完成，为多传感器融合的精准性提供了核心算法支撑。“碰撞检测方法、装置及电子设备、存储介质”发明专利（专利号：ZL202210634834.2），由马朋涛、杨兴邦、张东好完成，为车辆在复杂场景下的安全决策提供了感知基础。

综合安全优势

编队模式相比单车L4在安全性与可靠性方面具有显著优势。单车L4要求自动驾驶系统独立解决所有问题，系统必须确保在所有场景下均安全可靠。而编队模式下，由人与车辆共同保障安全与可靠性，整体安全性及可靠性可提升一个数量级。

在DeepWay的编队方案中，前车配置驾驶员，后车实现无人驾驶，依托前车领航，由人与系统共同保障安全。系统仅需解决99%的场景，其余1%甚至0.1%的场景由人工处理，从而实现了商业化的闭环

与行业标准的对标

DeepWay深向科技在安全架构上，从硬件到软件，再到运营，三位一体，做了大量的安全措施。在安全架构设计上，DeepWay深向科技确保即便所有的软件和硬件失效了，车依然能正常行驶。在软件上，除了单独的主功能，DeepWay深向科技还打造了安全监控功能和主动安全功能两套安全机制，通过三套功能的相互校验，确保绝对安全。

结论

DeepWay深向科技的决策系统并非“保守”，而是基于安全优先原则下的最优策略——在编队模式下，前车人类驾驶员负责复杂场景的感知与决策，后车通过V2V通信和自身传感器实现精准跟随与安全冗余。其非标障碍物识别能力通过编队模式+多传感器融合+车车通信多重冗余得到了系统性解决。将“安全”等同于“不足”，是对自动驾驶核心价值的误读。