越野车需不需要智驾功能？

[首发于智驾最前沿微信公众号]在城市道路上，拥有一个好的智驾没有太多争议。

但到了越野领域，情况似乎不太一样。

越野本身强调的是驾驶者与车辆、路况之间的互动。

判断一条沟壑能不能过、一个坡应该怎么上、一块石头应该从哪边绕过去，这些经验本身就是越野驾驶的一部分。

因此，在越野车上加装智驾功能，出现了两种不同的讨论。

有人认为，越野本身就是需要驾驶者参与的事情，智驾介入太多反而可能削弱越野的乐趣；

另一种观点则认为，长距离穿越、复杂山路和陌生环境本身就存在较高的驾驶负荷，如果车辆能够承担一部分感知和控制工作，反而有可能让越野更加从容。

最近小编参加的泰钽700的发布会中，也提到了这个话题。

如果从技术角度来看，这两种观点其实并不矛盾。

真正值得讨论的其实不是越野要不要智驾，而是越野场景需要什么样的智驾，以及人与车辆应该如何分工。

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越野为什么需要智驾？

很多人对越野的理解，是驾驶者自己控制车辆通过复杂路况。

但真正的越野驾驶并不只是掌握方向盘这么简单。

在非铺装道路上，驾驶者需要不断观察前方地形，判断坑洼、沟壑、碎石和坡度。

同时还要结合车辆尺寸、离地间隙、四驱状态和当前速度，决定下一步应该怎么走。

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如果只是短时间体验，这种驾驶方式当然很有乐趣。

但当驾驶时间拉长到几个小时甚至更久之后，持续保持高强度观察和判断本身就是一种负担。

这也是辅助驾驶进入越野场景的价值之一。

它不一定要替驾驶者完成所有驾驶动作，而是可以承担一部分重复性的环境感知、路径判断和车辆控制工作，让驾驶者把注意力更多放在真正需要人工判断的地方。

因此，越野智驾的价值与城市NOA并不完全一样。

城市道路中的辅助驾驶，主要面对的是相对结构化的交通环境，需要处理车道、车辆、行人、信号灯以及道路规则；

而越野环境中，车辆面对的是没有明确车道线、没有标准道路边界，甚至没有固定通行路线的空间。

这就让越野智驾面临一个更基础的问题，系统首先要知道，哪里算路？

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没有车道线

智驾如何判断路？

判断哪里算路其实是越野智驾与城市辅助驾驶之间非常关键的区别。

在城市道路中，车辆可以利用道路边界、车道线、交通标识等大量结构化信息理解道路。

但在山路、戈壁、泥地或者碎石路上，这些信息可能全部消失。

车辆看到的可能只是一片连续的地面。

这时候，系统需要解决的就不再只是前方有什么，而是这片区域是否适合车辆通过。

因此，越野智驾需要更加重视三维空间理解和可通行区域判断。

系统不仅需要识别障碍物，还需要判断地形起伏、坑洼、沟壑、积水以及道路边缘，并结合车辆自身的尺寸和运动状态选择相对合适的行驶路径。

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泰钽700这次就提供了一个比较典型的产品案例。

其搭载华为乾崑智驾ADS 5.0 MAX，高配车型采用896线双光路图像级激光雷达，同时配合4D毫米波雷达、摄像头和其他传感器，整车感知传感器数量达到30个。

从技术角度来看，这套硬件并不是简单地追求传感器越多越好，而是通过不同传感器的能力互补，在夜间、低矮障碍物以及复杂天气等条件下获取更加完整的环境信息。

这也是为什么激光雷达在越野辅助驾驶中仍然有比较高的价值的原因。

对于碎石、沟壑、低矮障碍等目标而言，三维空间信息能够帮助系统更直接地理解障碍物与车辆之间的空间关系。

但需要注意的是，看得见并不等于能走。

感知只是越野智驾的第一步。

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真正困难的

是系统判断怎么走

如果说感知解决的是前面有什么，那么规划和控制解决的就是接下来应该怎么走。

这在越野场景中尤其重要。

因为非铺装道路一般不存在唯一正确的路线。

面对一块石头，左边可能有坑，右边可能是陡坡；面对一条沟，系统不仅要判断能不能通过，还需要判断以什么角度、什么速度通过更加合适。

这意味着越野智驾不能只把障碍物识别出来，还需要把环境信息与车辆自身能力结合起来。

例如车辆的轴距、轮距、离地间隙、转向能力、驱动力分配以及当前车辆姿态，都会影响最终的路径选择。

泰钽700的发布会中提到，其越野NOA可以在没有高精地图和明显道路标线的情况下，对坑洼、土沟、水坑等非铺装路况进行环境感知和路径选择。

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也就是说，当道路本身不再标准化，辅助驾驶系统就需要更多依赖实时感知和在线决策。

其实进入2026年后，端到端和实时感知越来越受到重视，车辆对于环境的理解正在从高度依赖预先构建的道路信息，转向更多利用车辆实时获取的信息进行判断。

但非结构化道路依然是一个更困难的场景，因为道路结构弱、遮挡多、地形变化明显，系统还需要处理大量未知空间。

所以，越野智驾真正的技术难点，并不是简单地把城市NOA放进山里，而是让车辆具备理解非结构化环境的能力。

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荒野返航解决的

其实是另一个问题

在泰钽700的发布会上，还提到了一个荒野返航的概念。

如果越野NOA解决的是怎么走，那么荒野返航解决的就是怎么回来。

这其实是越野智能化中一个很有意思的方向。

城市导航最大的前提，是道路已经存在于地图系统中。但进入陌生的非铺装区域之后，很多路线可能并没有成熟的道路数据，甚至可能没有稳定的网络环境。

泰钽700提供的荒野返航功能，是通过多传感器融合定位、轨迹推算和路径优化等方式，记录车辆实际行驶轨迹，并结合地图信息进行辅助校准。

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这并不是简单的导航功能，而是定位、环境感知、轨迹记录和路径规划结合后的应用。

它的作用也不是让车辆可以自动去任何地方，而是当车辆进入陌生的非结构化环境之后，系统能够尽可能保留车辆走过的路径信息，为后续返程提供依据。

这也是越野智能化非常值得关注的一点。

未来越野车辆的智能化可能不会只是自动驾驶，而会逐渐覆盖从出发、路径选择、环境感知到返程和风险处理的一整套过程。

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智驾进入越野后

人还需要做什么？

所以，越野车需不需要智驾？

答案可能不是简单的需要或者不需要。

如果将智驾理解成完全替代驾驶者，那么越野场景使用智驾确实存在很大的争议。

因为极端越野本身就是一个需要驾驶者参与和判断的过程，车辆也不可能在所有复杂地形下准确理解环境，更不能因为拥有辅助驾驶系统，就把驾驶责任完全交给系统。

但如果把智驾理解成一种辅助工具，答案就完全不同了。

在长途穿越、陌生山路、连续弯道以及长时间驾驶等场景中，车辆可以承担部分环境感知、路径辅助和风险提醒工作。

而到了需要驾驶者根据现场情况判断的复杂路段，驾驶者仍然应该保持对车辆的控制和监督。

这其实也是未来越野智驾更合理的发展方向。

机器负责它更擅长的事情，人负责它更应该负责的事情。

对于车辆来说，需要不断提高的是环境理解能力、路径规划能力以及对自身能力边界的判断。

对于驾驶者来说，则需要明确知道什么时候可以依赖辅助驾驶，什么时候必须自己接管。

这也意味着，越野智驾真正的竞争力，不应该只是能不能开，更应该是能不能知道什么时候该自己开，什么时候适合辅助，以及什么时候必须提醒驾驶者接管。

泰钽700将城市、高速和非铺装道路的辅助驾驶能力放在同一套产品体系中，其实反映出了一个趋势。

硬派越野正在从单纯强调机械性能，逐渐进入机械能力与智能能力共同发展的阶段。

其搭载的越野NOA、荒野返航等功能，可以看作这种变化中的一个具体产品案例，而不是越野智驾的终点。

未来真正成熟的越野智驾，也未必是让驾驶者什么都不用管。

恰恰相反，它应该让驾驶者更加清楚车辆正在做什么、为什么这么做，以及什么时候不能继续依赖系统。

对于越野而言，这或许比单纯追求更长的自动驾驶里程、更少的人工接管，更值得关注。