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國內(nèi)外主流車型智能駕駛測試評價體驗
目前僅有特斯拉能夠原地?fù)軛U啟動，并且在到達(dá)目的地后主動靠邊停車，解決“最后 100 米”的問題。國內(nèi)車企的城市 NOA 功能啟動條件不一，如華為系在切換導(dǎo)航目的地之后可以自動啟動，而其他車企往往需要先退出城市 NOA 功能再啟動；但在到達(dá)目的地之后，國內(nèi)車企都會退出或者降級，需要駕駛員接管。
3.3.3、 避讓/繞行場景：國內(nèi)小鵬處理風(fēng)格偏穩(wěn)，華為系處理風(fēng)格更為自信
過長決策時間（猶豫不決）是避讓/繞行場景中的常見問題。避讓/繞行場景中，自動駕駛系統(tǒng)需要對行駛路線中突然出現(xiàn)的行人、車輛或者障礙物進(jìn)行有效應(yīng)對，與轉(zhuǎn)彎場景一樣對自動駕駛系統(tǒng)的綜合能力要求較高，而場景處理不好則極有可能引發(fā)交通事故或者擁堵。處理該類場景在感知層面需要車輛能夠及時識別其他交通主體，在預(yù)測層面需要對該交通主體的速度、軌跡進(jìn)行較為精準(zhǔn)的判斷，而在規(guī)劃層面則通常需要重新規(guī)劃自車行駛路線，而道路情況瞬息萬變。模塊化的規(guī)則驅(qū)動的自動駕駛可能會經(jīng)歷反復(fù)決策從而行駛速度緩慢，體驗中的規(guī)則感較強(qiáng)，無法做到像老司機(jī)一樣流暢。
特斯拉能夠識別出交通主體意圖，場景處理能力強(qiáng)大。特斯拉 FSD V12 可以看懂無紅綠燈道路上欲過馬路行人的意圖并主動停車讓行，在側(cè)方車輛不打轉(zhuǎn)向燈換道過來時能夠主動讓速，同時在路口與行人博弈時也會有選擇讓行，如對于闖紅綠燈行人，在安全的情況下并沒有選擇讓行，真正做到像老司機(jī)。但在我們的測試中，也存在繞行猶豫的情況出現(xiàn)，前方車輛雙閃，且道路距離過窄無法通行，在試探過程中后方車輛催促導(dǎo)致接管。
華為 ADS 2.0 在場景處理上較為自信。搭載 ADS 2.0 的問界與阿維塔在絕大部分場景中，避讓行為相對積極，同時對側(cè)向距離的把控較為精準(zhǔn)，場景中風(fēng)格較為自信。但如果對手更加強(qiáng)勢，則容易觸發(fā)接管，如在行進(jìn)過程中，阿維塔出現(xiàn)過與公交車搶道，同時在公交車更為強(qiáng)勢搶道后，自車被逼停的情況；問界也存在不避讓后方非機(jī)動車輛的場景。
小鵬避讓前后方車輛時相對保守，安全空間較大，而對側(cè)向車輛距離保留較小。
從數(shù)據(jù)上看，小鵬在避讓/繞行場景中的接管率相較華為系更低，原因在于其會主動保留較大的前車距離，在后續(xù)行動中有較大的操作空間。但是從北京和上海的 X9的測試中，小鵬對側(cè)后方來車的識別較弱，均出現(xiàn)未及時避讓的情形。
3.3.4、 多車道場景：匯流分流場景表現(xiàn)均較為優(yōu)異，加塞場景仍是難點
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