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國內(nèi)外主流車型智能駕駛測試評價(jià)體驗(yàn)

2024-10-25 11:17:59·  來源：智駕社  
　
在我們的測試中，特斯拉場景優(yōu)秀率較高，體現(xiàn)較強(qiáng)的擬人能力。從測試數(shù)據(jù)來看，特斯拉的場景優(yōu)秀率更高，在具體場景中表現(xiàn)為車輛加減速并無強(qiáng)烈頓挫感；啟停反映速度快，與平行車輛幾乎同步等等，特別是在一些困難場景中，如地上并無明確車道線，甚至駕駛員也不確定該路口是否可以左拐的路口，車輛自行正確完成無保護(hù)左轉(zhuǎn)操作。國內(nèi)各家車企的場景處理順滑程度基本處于 50%區(qū)間，這意味著當(dāng)前車企的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)有將近一半的場景還無法達(dá)到用戶滿意的水平，當(dāng)前的城市 NOA 駕駛使用戶從“能用”到“好用”仍有較大的差距。蔚來測試表現(xiàn)較差是由于在測試路段中優(yōu)先挑選小路測試，與安全接管率較低原因相同。

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特斯拉場景優(yōu)秀率更高，國內(nèi)車企順滑程度表現(xiàn)基本處于同一水平

3.3、 場景分析：感知普遍較強(qiáng)，預(yù)測和規(guī)控是差異化體驗(yàn)主要來源

深入場景中，發(fā)現(xiàn)車企自動(dòng)駕駛能力邊界。對于用戶來說，體驗(yàn)往往具有遷移性，即在一個(gè)場景中感受到自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的明顯邊界，在此后類似的場景中便會(huì)格外注意，對自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的信任也少一分，因而我們在本節(jié)將對車企自動(dòng)駕駛的場景細(xì)分進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)車企自動(dòng)駕駛（限測試時(shí)版本）能力的邊界。場景數(shù)量分布方面，我們共搜集到 544 個(gè)場景，其中轉(zhuǎn)彎、啟停、避讓、多車道、復(fù)雜道路場景分別為 160/61/136/158/29 個(gè)，占比分別為 29.4%/11.2%/25.0%/29.0%/5.3%。

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               544 個(gè)場景分布于五大場景         測試中轉(zhuǎn)彎、多車道、避讓場景占比較多

3.3.1、 轉(zhuǎn)彎場景：轉(zhuǎn)彎仍是較難場景，國內(nèi)外車企均不能完美處理

轉(zhuǎn)彎場景復(fù)雜，能力要求高，特別是無保護(hù)左轉(zhuǎn)場景是自動(dòng)駕駛遇到的最難場景之一。轉(zhuǎn)彎場景對車輛感知、軌跡預(yù)測、路徑規(guī)劃的要求較高，但也有難易之分。如右轉(zhuǎn)需要引導(dǎo)汽車進(jìn)入右轉(zhuǎn)車道，在許多十字路口，司機(jī)甚至可以在紅燈的情況下右轉(zhuǎn)，因此這對自動(dòng)駕駛汽車來說十分簡單。而左轉(zhuǎn)場景中無論是路口復(fù)雜的車流、蠢蠢欲動(dòng)的行人、各種各樣的標(biāo)線與交通標(biāo)志，都對自動(dòng)駕駛車輛的環(huán)境感知與預(yù)測都提出了極高的挑戰(zhàn)。特別是無保護(hù)左轉(zhuǎn)場景，不僅需要跨越多條車道，還需要與對向車輛等道路主體進(jìn)行博弈，是自動(dòng)駕駛場景中最復(fù)雜的場景之一，也成為衡量車企技術(shù)水平的重要指標(biāo)。在測試樣本的分布中，問界、小鵬、阿維塔、特斯拉、蔚來的場景數(shù)量較多，而智己與極越的場景數(shù)量較少。我們繼續(xù)使用安全接管率與順滑程度來衡量車企的水平，但由于里程數(shù)據(jù)沒有細(xì)分到每個(gè)場景中，因而采用場景總數(shù)作為安全接管率的分母。

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