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國(guó)內(nèi)外主流車型智能駕駛測(cè)試評(píng)價(jià)體驗(yàn)
目前僅有特斯拉能夠原地?fù)軛U啟動(dòng)，并且在到達(dá)目的地后主動(dòng)靠邊停車，解決“最后 100 米”的問(wèn)題。國(guó)內(nèi)車企的城市 NOA 功能啟動(dòng)條件不一，如華為系在切換導(dǎo)航目的地之后可以自動(dòng)啟動(dòng)，而其他車企往往需要先退出城市 NOA 功能再啟動(dòng)；但在到達(dá)目的地之后，國(guó)內(nèi)車企都會(huì)退出或者降級(jí)，需要駕駛員接管。
3.3.3、 避讓/繞行場(chǎng)景：國(guó)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(guò)長(zhǎng)決策時(shí)間（猶豫不決）是避讓/繞行場(chǎng)景中的常見(jiàn)問(wèn)題。避讓/繞行場(chǎng)景中，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要對(duì)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(duì)，與轉(zhuǎn)彎場(chǎng)景一樣對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的綜合能力要求較高，而場(chǎng)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(chǎng)景在感知層面需要車輛能夠及時(shí)識(shí)別其他交通主體，在預(yù)測(cè)層面需要對(duì)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(wàn)變。模塊化的規(guī)則驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛可能會(huì)經(jīng)歷反復(fù)決策從而行駛速度緩慢，體驗(yàn)中的規(guī)則感較強(qiáng)，無(wú)法做到像老司機(jī)一樣流暢。
特斯拉能夠識(shí)別出交通主體意圖，場(chǎng)景處理能力強(qiáng)大。特斯拉 FSD V12 可以看懂無(wú)紅綠燈道路上欲過(guò)馬路行人的意圖并主動(dòng)停車讓行，在側(cè)方車輛不打轉(zhuǎn)向燈換道過(guò)來(lái)時(shí)能夠主動(dòng)讓速，同時(shí)在路口與行人博弈時(shí)也會(huì)有選擇讓行，如對(duì)于闖紅綠燈行人，在安全的情況下并沒(méi)有選擇讓行，真正做到像老司機(jī)。但在我們的測(cè)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(guò)窄無(wú)法通行，在試探過(guò)程中后方車輛催促導(dǎo)致接管。
華為 ADS 2.0 在場(chǎng)景處理上較為自信。搭載 ADS 2.0 的問(wèn)界與阿維塔在絕大部分場(chǎng)景中，避讓行為相對(duì)積極，同時(shí)對(duì)側(cè)向距離的把控較為精準(zhǔn)，場(chǎng)景中風(fēng)格較為自信。但如果對(duì)手更加強(qiáng)勢(shì)，則容易觸發(fā)接管，如在行進(jìn)過(guò)程中，阿維塔出現(xiàn)過(guò)與公交車搶道，同時(shí)在公交車更為強(qiáng)勢(shì)搶道后，自車被逼停的情況；問(wèn)界也存在不避讓后方非機(jī)動(dòng)車輛的場(chǎng)景。
小鵬避讓前后方車輛時(shí)相對(duì)保守，安全空間較大，而對(duì)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(chǎng)景中的接管率相較華為系更低，原因在于其會(huì)主動(dòng)保留較大的前車距離，在后續(xù)行動(dòng)中有較大的操作空間。但是從北京和上海的 X9的測(cè)試中，小鵬對(duì)側(cè)后方來(lái)車的識(shí)別較弱，均出現(xiàn)未及時(shí)避讓的情形。
3.3.4、 多車道場(chǎng)景：匯流分流場(chǎng)景表現(xiàn)均較為優(yōu)異，加塞場(chǎng)景仍是難點(diǎn)
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