当懂车帝联合央视发布的36款车型辅助驾驶测试结果刷屏网络，特斯拉的亮眼表现与华为系车型的"翻车"形成鲜明对比时，汽车大V陈震的一句"封闭测试≠真实体验"犹如投入平静湖面的石子。这场争议背后，究竟是中国智驾行业的测评标准出了问题，还是消费者对技术能力的认知存在偏差？
事件争议的核心矛盾
懂车帝的测试结果显示，2023款Model 3和Model X在高速和城市模拟场景中表现最佳，而问界M9、智界R7等华为系车型多次出现碰撞风险。这一结果与华为"全球最强ADS"的宣传形成强烈反差。陈震的质疑直指测试本质差异："封闭场地测的是极端风险，路上跑的是日常体验。"他基于数千公里道路实测坚持认为，华为ADS的变道逻辑、障碍物响应仍是最优解。
测试中"消失的前车"模拟场景与华为ADS实际避让牲畜的案例形成有趣对照。前者在封闭环境中验证系统对突发障碍的反应，后者则展现了华为在复杂路况下的实时决策能力。这种反差揭示了测评标准与用户需求间的深层矛盾：我们究竟需要一套能在实验室拿高分的系统，还是能在真实道路上保障安全的伙伴？
技术测评的方法论困境
封闭测试的局限性在本次事件中暴露无遗。固定车速、预设障碍物的极端场景设置，难以复现开放道路的动态复杂性。华为ADS依靠激光雷达+视觉融合的实时决策优势，在标准化测试中反而成为"扣分项"。测试中小米SU7与蓝山因跟车距离标准不同（4根白线vs8根白线）导致的成绩差异，更引发对变量控制公平性的质疑。
更关键的是，测试未覆盖中国特有的复杂路况。电动车随意穿行、施工占道等场景恰是华为通过海量本土数据训练的核心优势领域。当测评标准与真实用车环境脱节，其指导价值必然大打折扣。正如业内人士所言："用固定考题测试应变能力，本身就存在逻辑悖论。"
消费者容易被标准化测试的量化排名误导，却忽视"通过率"背后的人为设定逻辑。例如问界测试中AEB触发导致功能抑制的操作争议，就暴露出测评规则对结果的关键影响。同时，36款车高速场景仅17%通过率的残酷数据，戳破了车企"全场景覆盖"的宣传泡沫。
公安部明确L2事故责任归属驾驶员的定调值得深思。测评本应突出人机协同可靠性，但当前行业更热衷于技术炫技。用户需要清醒认识：再先进的辅助驾驶也只是"辅助"，过度依赖可能酿成悲剧。
构建理性测评体系的三个关键
建立科学的智驾评价体系需要多方合力。首先应区分基础能力测试与本土特色场景，避免用极端场景否定日常实用性。其次需公开变量控制标准，引入第三方监督防止"定制化测试"。最重要的是纳入真实道路数据，通过众包案例建立动态评估库。
陈震的质疑揭示了行业转型期的阵痛。当技术从实验室走向马路，测评体系必须同步进化。唯有建立"数据+体验+伦理"的三维标准，才能让智驾技术真正服务于中国路况下的安全与效率。毕竟，马路上没有标准答案，安全抵达才是终极考验。
全部评论 （0）