文 | 脑洞汽车张吧策路
最近，懂车帝开展了一次长达数天、36 款车辅助驾驶的实测。结果一公布，引发了不小的震动，不少网友都直呼意外：结果和预期相差太大了。
测试前，大家对很多熟悉的智能网联汽车品牌，比如特斯拉、鸿蒙智行、小米汽车等的智驾水平，都挺有信心的。结果，没有一家完美通过。
具体来说，在高速和城市事故场景模拟中，2023 款 Model 3 和 X 表现最优，而问界 M9、M7、智界 R7，以及小米 SU7 等国产车型，表现却不尽如人意。
这下子，不少人都对辅助驾驶产生了恐慌，感觉智驾系统都水平堪忧，还引发了关于监管的热议。
这场测试的结果，能证明国产辅助驾驶都不值得信任吗？在发布会上大秀智驾的车企，是不是都夸大其词？我认为答案是否定的，这次国产智驾的集体"翻车"背后，另有隐情。
一场被看到疏漏的测试
判断智驾是否靠谱，测试结果当然很重要，但也别忘了，证据质量也一样重要。
大家都曾在网上吃过瓜，知道要是看到几张截图、不知真假的小道消息就转发、评论，很可能被这些低质量证据给坑了。那什么是高质量的证据呢？医学中有一个"证据金字塔"，位于金字塔顶端的系统性评价 Systematic Review，需要严谨设计、可重复，系统检索、筛选和评价，被业界认为是最硬的证据。
智驾测试也一样，判断智驾好不好，得看证据够不够硬，得像系统性评价那样，用科学设计和全面数据来夯实结论。
而这次测试之所以引发争议张吧策路，在于存在一些仍显疏漏的地方。
一是测试设计没有严格的控制条件。客观来看，这次测试的环境构建下了血本，选择的车型多达 36 种，封闭高速路段 9 天来完成测试，设计是比较严谨的。尽管如此，也有网友发现，测试并没有严格控制变量，比如在高速事故场景中，小米、问界、理想、小鹏的多款车型行驶道路的间隔白线数量不同，说明驾驶环境是不一样的，且都没通过测试。每台车的变量没有 100% 做到一致，甚至很多网友都在质疑，问界 AEB 测试过程中有明显的人为干预镜头。这些问题的存在导致结果的随机性增加了，很难得出孰优孰劣的结论。
二是测试场景有限，以偏概全。测试场景涵盖了城市和高速两大场景、共计 15 个项目。但大家都知道，智驾系统在实际使用中会遇到各种各样的路况，像日常通勤时的拥堵路段、长途驾驶中的复杂高速路况，以及暴雨、大雾等复杂天气下的行驶情况等。测试平台懂车帝后续也对外表示说，测试仅代表"事故模拟当时该车辆的碰撞结果"，不涵盖所有场景。
汽车之家等平台数据也显示，搭载相关主动安全技术的鸿蒙智行车型，目前累计已避免超 181 万次可能的碰撞，极大减少了事故发生率。显然，华为辅助驾驶并非如部分测试呈现的糟糕。
显然，仅靠测试中的 15 个项目，我们还是无法对智驾系统的真实水平盖棺定论的。
三是关键指标的模糊性，只有通过和未通过，没有向大众说明它们的明确定义，比如遇到障碍物，是完全没有接触才算通过，还是只要减轻碰撞力度就算通过？标准边界的模糊，也可能导致原本符合实际安全需求的表现，被认定为测试不通过。这或许也是国产智驾全体翻车的原因之一。
总的来看，仅凭这次测试，就断言国产智驾全都不行，恐怕过于武断了。
智驾舆论发酵，警惕矫枉过正
有网友认为，这个测试就算不够严谨，也有一定的参考价值。涉及生命安全的事情，宁可多一份警惕，也不能疏忽大意。
还有人说，这次测试是让消费者谨慎对待辅助驾驶的，不是让车企比来比去的。
确实，只有把智能辅助驾驶系统放在真正的"战场"上，看看它们到底能不能扛得住，消费者才能买得明白、开得放心。从这个角度看，这次测试的确有必要。
但从当前的网络舆论来看，事情已经开始超出一开始理性讨论的范畴了。
比如，有人因为测试结果极低的通过率，开始对智驾格外警惕。本次测试的结论，比如在高速夜间遇施工加卡车的场景中，只有 47% 的车能安全避让；儿童过马路项目，通过率也只有 58%。极低的通过率，导致大量车主对所有没通过的车一概否定，决定再也不开启智驾模式。
这就像看到新闻里的电梯故障事件，对所有电梯都充满警惕，宁愿天天爬十几层楼梯，也坚决不肯乘坐。原本希望通过一场测试，让大家全面了解智驾，提升安全意识，改变驾驶观念和驾驶习惯，结果反而矫枉过正。
这种消费者恐慌，会不会导致一些辅助驾驶功能被禁用或改得毫无价值，我们还不得而知。
此外，讨论的焦点也逐渐发生了变化，从探讨辅助驾驶的安全边界，演变成了对参测品牌的攻击。比如，在高速场景和城市场景中，特斯拉 Tesla 的通过率都是最高的。这就引发了对国产品牌的质疑。有人认为，特斯拉所采用的纯视觉方案才是对的，国产车企普遍采用的激光雷达 + 自动驾驶的冗余安全毫无意义。
但我们理性地思考一下，国产车企所走的为出行加筑安全防线的技术路径，真的那么不佳吗？
以问界搭载的华为 ADS 智驾系统为例，采用激光雷达 + 多传感器融合方案，在高速场景中，面对突发的施工锥摆放混乱、邻车突然切线等复杂情况，激光雷达能精准探测远距离障碍物并快速建模，配合毫米波雷达和摄像头的交叉验证，让系统在暴雨、强光等极端天气下仍保持稳定感知，为驾驶员争取更多反应时间；在城市场景里，面对行人横穿马路、外卖车突然窜出等"鬼探头"情况，激光雷达的三维点云数据能更早识别潜在风险，相比纯视觉方案更难受光影、遮挡等因素干扰，大幅降低碰撞风险。
国产车企方案就像给智驾系统上了双保险，是应对千变万化交通场景的必要配置。问界等车型凭借这种技术路线，在实际道路中已为无数用户提供了安全保障，显然，国产辅助驾驶的技术路线是有其必要性与合理性的。
从这个角度看，一场智驾测试带来的"宁可谨慎不可轻信"想法，看似最为稳妥，实则可能误导消费者，让一些在多数真实场景中表现优秀的智驾系统被误解，也让部分车企矫枉过正而减少或取消辅助驾驶投入，这并不利于国产汽车行业的长期发展。
真智驾越测越明，more test，more truth
我们并不反对把国产智驾送上测试道路。相反，由于单一测试的局限性不可避免，我们呼吁更多开展智驾测试，特别是由权威机构及科研院所等第三方主导的测试，已经势在必行。
以同样关乎生命安全的医学为例，一款新药的系统性评价 Systematic Review 通常需要 5-10 年甚至更久，累计数万名受试者的数据，才能形成权威结论。智驾测试虽不必完全复刻如此长的周期，但在测试的严谨性、科学性、多样性上，也应该向此看齐。
比如此次智驾测试，集中在数周时间，覆盖场景相对有限，后续可以增加四季不同气候、不同地域的路况测试，比如北方的冰雪路面、南方的梅雨季浓雾、山区的急弯陡坡等，既避免因测试周期过短导致的"漏判"，也能跟上技术进化节奏，通过足够时长的多场景测试，让消费者看清智驾的真实能力。
真智驾越测越明，而作为新技术，科学、统一的智驾测试标准体系，需要监管部门、多家车企联合规划起草，保证测试结果的客观性和可比性。
有了更多更科学的测试张吧策路，就能为消费者提供更多有价值的信息参考，帮助他们更好地了解不同车型的智驾能力，避免不必要的担忧。同时，也能在保障安全的前提下，为技术创新留出空间，实现安全与技术创新的平衡，推动智驾行业健康有序发展。
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