近期，懂車帝發(fā)布的智能駕駛輔助測試報告，以216次碰撞實驗與多維度場景覆蓋，揭示了L2級輔助駕駛系統的短板。那么，有什么看點？
在夜間逆光、雪地揚塵等極端條件下，部分車型的攝像頭與毫米波雷達出現誤判。例如，某車型因視覺算法無法處理逆光環(huán)境，導致激光雷達數據未被正確融合，最終未能識別靜態(tài)障礙物。而搭載多模態(tài)傳感器（8V5R1L組合）的車型，通過激光雷達的點云數據補償，成功在10米距離內完成制動。這印證了行業(yè)共識：純視覺方案在復雜場景中仍需突破數據覆蓋瓶頸，而多傳感器融合是當前提升魯棒性的核心路徑。
在“兒童鬼探頭”測試中，部分系統因遵循保守的跟車策略，在車速解除1秒后才啟動制動，導致碰撞速度超標。反觀采用端到端大模型的車型，通過BEV感知空間構建類人駕駛路徑，將決策延遲壓縮至毫秒級，制動介入更柔和。這一對比揭示了技術范式轉型的必要性：從模塊化算法向端到端架構演進，是提升系統合理性與可解釋性的關鍵。
測試中，某車型因宣傳“自動泊車無需監(jiān)管”，導致用戶未觀察周圍環(huán)境引發(fā)碰撞。此類案例與2024年甬莞高速事故形成呼應：駕駛者因過度依賴輔助駕駛系統，在低頭看手機時沖入施工區(qū)域。公安部數據顯示，90%以上的輔助駕駛事故與用戶脫手脫眼相關。懂車帝的測試數據與真實案例共同指向一個結論：輔助駕駛并非“保險栓”，駕駛者的主動監(jiān)管仍是安全的核心防線。
目前，智能駕駛系統按照美國汽車工程師學會（SAE）的標準，主要分為L0至L5六個不同級別。L0級意味著車輛完全沒有自動化功能，駕駛操作全部由駕駛員手動完成；L1級具備一些基礎的輔助功能，如簡單的定速巡航等；L2級則實現了部分自動化，像自適應巡航、車道保持輔助等功能得以集成，這也是目前市場上較為常見的輔助駕駛級別，能在一定程度上減輕駕駛負擔；L3級被稱為有條件自動駕駛，在特定場景下車輛可自行完成大部分駕駛操作，但駕駛員仍需隨時待命接管；L4級為高度自動駕駛，在限定區(qū)域內車輛基本無需駕駛員干預；而L5級則是終極目標，實現完全自動駕駛，駕駛員甚至可以在車內做其他事情。然而，即便發(fā)展到L5級，面對極端復雜、隨機的現實路況，如突然闖入道路的野生動物、道路施工導致的臨時混亂路況等，智能駕駛系統仍可能面臨挑戰(zhàn)。
面對這些問題，智能駕駛輔助技術未來的發(fā)展方向也逐漸明晰。在技術升級與智能化普及方面，未來的駕駛輔助系統將更加注重提升攝像頭、雷達等傳感器的性能和算法精度，以確保在各種復雜環(huán)境下，如光線變化、惡劣天氣、復雜路況等，都能正常工作，提高系統的識別率和穩(wěn)定性。同時，多傳感器融合技術將成為主流，通過綜合利用毫米波雷達、攝像頭、激光雷達、超聲波傳感器等多種傳感器信息進行感知與決策，提高系統的整體性能和安全性。不僅電動車，燃油車的智能化水平也將不斷提高，20萬以下車型的智能化表現也將越來越出色，推動駕駛輔助系統向更高級別的自動駕駛邁進。
在方案選擇與芯片趨勢上，未來主流的駕駛輔助系統可能采用毫米波雷達+攝像頭的融合方案，這種方案能夠綜合利用多個傳感器信息進行感知與決策，提高系統的準確性和可靠性。相較于專用硬件芯片，使用NVIDIA、TI等通用芯片運用于ADAS行業(yè)能更快適應市場變化，大幅縮短開發(fā)時間，加速產品上市，因此未來趨勢更傾向于通用芯片。
算法開發(fā)與市場趨勢方面，隨著芯片廠商或ADAS模塊供應商提供工具包或API函數，ADAS開發(fā)者可以快速實現產品原型開發(fā)，并通過路試調優(yōu)參數、評估算法性能，實現產品快速迭代。這將降低算法開發(fā)的門檻，推動駕駛輔助系統的普及和發(fā)展。全球ADAS市場正在高速成長，大型汽車零部件供應商占據高份額。中國ADAS市場滲透率雖然較低，但空間巨大，隨著技術的不斷進步和成本的降低，ADAS系統的市場滲透率將大幅提升。
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當前，中國L2級輔助駕駛滲透率已超50%，新能源乘用車裝車率更是達到77.8%，自動泊車、高速導航輔助等功能也加速下探至15萬元級市場。例如，華為ADS 2.0雖實現了“不依賴高精地圖”的城區(qū)導航輔助，但仍需駕駛者保持警惕；小鵬XNGP可識別施工場景，但在雨雪天氣下性能下降顯著。這表明，雖然智能駕駛輔助技術取得了一定的發(fā)展，但其在實際應用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。
懂車帝的測試報告如同一面鏡子，既照見了當前技術的局限，也映射出未來的可能性。在智能駕駛從“輔助工具”向“生態(tài)重構”演進的過程中，唯有堅持技術突破與責任回歸并重，才能讓創(chuàng)新真正服務于人類出行安全。
警方通報網約車在停車場繞行：駕駛員賈某（男，40歲）因長時間聯系不上客人，導致情緒急躁，已排除酒駕、毒駕
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