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鈦媒體 21小時前

懂車帝智駕評測,帶來了審慎還是武斷?

文 | 腦洞汽車

最近,懂車帝開展了一次長達數天、36 款車輔助駕駛的實測。結果一公布,引發了不小的震動,不少網友都直呼意外:結果和預期相差太大了。

測試前,大家對很多熟悉的智能網聯汽車品牌,比如特斯拉、鴻蒙智行、小米汽車等的智駕水平,都挺有信心的。結果,沒有一家完美通過。

具體來說,在高速和城市事故場景模擬中,2023 款 Model 3 和 X 表現最優,而問界 M9、M7、智界 R7,以及小米 SU7 等國產車型,表現卻不盡如人意。

這下子,不少人都對輔助駕駛產生了恐慌,感覺智駕系統都水平堪憂,還引發了關于監管的熱議。

這場測試的結果,能證明國產輔助駕駛都不值得信任嗎?在發布會上大秀智駕的車企,是不是都夸大其詞?我認為答案是否定的,這次國產智駕的集體 " 翻車 " 背后,另有隱情。

一場被看到疏漏的測試

判斷智駕是否靠譜,測試結果當然很重要,但也別忘了,證據質量也一樣重要。

大家都曾在網上吃過瓜,知道要是看到幾張截圖、不知真假的小道消息就轉發、評論,很可能被這些低質量證據給坑了。那什么是高質量的證據呢?醫學中有一個 " 證據金字塔 ",位于金字塔頂端的系統性評價 Systematic Review,需要嚴謹設計、可重復,系統檢索、篩選和評價,被業界認為是最硬的證據。

智駕測試也一樣,判斷智駕好不好,得看證據夠不夠硬,得像系統性評價那樣,用科學設計和全面數據來夯實結論。

而這次測試之所以引發爭議,在于存在一些仍顯疏漏的地方。

一是測試設計沒有嚴格的控制條件。客觀來看,這次測試的環境構建下了血本,選擇的車型多達 36 種,封閉高速路段 9 天來完成測試,設計是比較嚴謹的。盡管如此,也有網友發現,測試并沒有嚴格控制變量,比如在高速事故場景中,小米、問界、理想、小鵬的多款車型行駛道路的間隔白線數量不同,說明駕駛環境是不一樣的,且都沒通過測試。每臺車的變量沒有 100% 做到一致,甚至很多網友都在質疑,問界 AEB 測試過程中有明顯的人為干預鏡頭。這些問題的存在導致結果的隨機性增加了,很難得出孰優孰劣的結論。

二是測試場景有限,以偏概全。測試場景涵蓋了城市和高速兩大場景、共計 15 個項目。但大家都知道,智駕系統在實際使用中會遇到各種各樣的路況,像日常通勤時的擁堵路段、長途駕駛中的復雜高速路況,以及暴雨、大霧等復雜天氣下的行駛情況等。測試平臺懂車帝后續也對外表示說,測試僅代表 " 事故模擬當時該車輛的碰撞結果 ",不涵蓋所有場景。

汽車之家等平臺數據也顯示,搭載相關主動安全技術的鴻蒙智行車型,目前累計已避免超 181 萬次可能的碰撞,極大減少了事故發生率。顯然,華為輔助駕駛并非如部分測試呈現的糟糕。

顯然,僅靠測試中的 15 個項目,我們還是無法對智駕系統的真實水平蓋棺定論的。

三是關鍵指標的模糊性,只有通過和未通過,沒有向大眾說明它們的明確定義,比如遇到障礙物,是完全沒有接觸才算通過,還是只要減輕碰撞力度就算通過?標準邊界的模糊,也可能導致原本符合實際安全需求的表現,被認定為測試不通過。這或許也是國產智駕全體翻車的原因之一。

總的來看,僅憑這次測試,就斷言國產智駕全都不行,恐怕過于武斷了。

智駕輿論發酵,警惕矯枉過正

有網友認為,這個測試就算不夠嚴謹,也有一定的參考價值。涉及生命安全的事情,寧可多一份警惕,也不能疏忽大意。

還有人說,這次測試是讓消費者謹慎對待輔助駕駛的,不是讓車企比來比去的。

確實,只有把智能輔助駕駛系統放在真正的 " 戰場 " 上,看看它們到底能不能扛得住,消費者才能買得明白、開得放心。從這個角度看,這次測試的確有必要。

但從當前的網絡輿論來看,事情已經開始超出一開始理性討論的范疇了。

比如,有人因為測試結果極低的通過率,開始對智駕格外警惕。本次測試的結論,比如在高速夜間遇施工加卡車的場景中,只有 47% 的車能安全避讓;兒童過馬路項目,通過率也只有 58%。極低的通過率,導致大量車主對所有沒通過的車一概否定,決定再也不開啟智駕模式。

這就像看到新聞里的電梯故障事件,對所有電梯都充滿警惕,寧愿天天爬十幾層樓梯,也堅決不肯乘坐。原本希望通過一場測試,讓大家全面了解智駕,提升安全意識,改變駕駛觀念和駕駛習慣,結果反而矯枉過正。

這種消費者恐慌,會不會導致一些輔助駕駛功能被禁用或改得毫無價值,我們還不得而知。

此外,討論的焦點也逐漸發生了變化,從探討輔助駕駛的安全邊界,演變成了對參測品牌的攻擊。比如,在高速場景和城市場景中,特斯拉 Tesla 的通過率都是最高的。這就引發了對國產品牌的質疑。有人認為,特斯拉所采用的純視覺方案才是對的,國產車企普遍采用的激光雷達 + 自動駕駛的冗余安全毫無意義。

但我們理性地思考一下,國產車企所走的為出行加筑安全防線的技術路徑,真的那么不佳嗎?

以問界搭載的華為 ADS 智駕系統為例,采用激光雷達 + 多傳感器融合方案,在高速場景中,面對突發的施工錐擺放混亂、鄰車突然切線等復雜情況,激光雷達能精準探測遠距離障礙物并快速建模,配合毫米波雷達和攝像頭的交叉驗證,讓系統在暴雨、強光等極端天氣下仍保持穩定感知,為駕駛員爭取更多反應時間;在城市場景里,面對行人橫穿馬路、外賣車突然竄出等 " 鬼探頭 " 情況,激光雷達的三維點云數據能更早識別潛在風險,相比純視覺方案更難受光影、遮擋等因素干擾,大幅降低碰撞風險。

國產車企方案就像給智駕系統上了雙保險,是應對千變萬化交通場景的必要配置。問界等車型憑借這種技術路線,在實際道路中已為無數用戶提供了安全保障,顯然,國產輔助駕駛的技術路線是有其必要性與合理性的。

從這個角度看,一場智駕測試帶來的 " 寧可謹慎不可輕信 " 想法,看似最為穩妥,實則可能誤導消費者,讓一些在多數真實場景中表現優秀的智駕系統被誤解,也讓部分車企矯枉過正而減少或取消輔助駕駛投入,這并不利于國產汽車行業的長期發展。

真智駕越測越明,more test,more truth

我們并不反對把國產智駕送上測試道路。相反,由于單一測試的局限性不可避免,我們呼吁更多開展智駕測試,特別是由權威機構及科研院所等第三方主導的測試,已經勢在必行。

以同樣關乎生命安全的醫學為例,一款新藥的系統性評價 Systematic Review 通常需要 5-10 年甚至更久,累計數萬名受試者的數據,才能形成權威結論。智駕測試雖不必完全復刻如此長的周期,但在測試的嚴謹性、科學性、多樣性上,也應該向此看齊。

比如此次智駕測試,集中在數周時間,覆蓋場景相對有限,后續可以增加四季不同氣候、不同地域的路況測試,比如北方的冰雪路面、南方的梅雨季濃霧、山區的急彎陡坡等,既避免因測試周期過短導致的 " 漏判 ",也能跟上技術進化節奏,通過足夠時長的多場景測試,讓消費者看清智駕的真實能力。

真智駕越測越明,而作為新技術,科學、統一的智駕測試標準體系,需要監管部門、多家車企聯合規劃起草,保證測試結果的客觀性和可比性。

有了更多更科學的測試,就能為消費者提供更多有價值的信息參考,幫助他們更好地了解不同車型的智駕能力,避免不必要的擔憂。同時,也能在保障安全的前提下,為技術創新留出空間,實現安全與技術創新的平衡,推動智駕行業健康有序發展。

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