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中國的智能駕駛行業，正在高速駛入一片技術越來越強、信任卻越來越弱的區間。
一邊是車企大張旗鼓地宣傳城市NOA、L2++和自動變道，一邊是用戶反復在論壇里發帖維權：“智駕突然退出導致的事故，但車企不管。”過去幾年里，技術的迭代是可量化的，但信任的積累，卻始終是非線性的。
沒有人否認智能駕駛的潛力，但也沒有人能說清楚，今天的這些系統，在真實使用中的“能力邊界”究竟在哪里。
“我們不是缺評測，我們是缺一種能持續存在、具有公信力的數據秩序?！避嚳谻HEK的合伙人肖坤在一次行業交流會上說。他的話是對車企、供應商和媒體共同困境的概括。
肖坤的團隊試圖扮演這樣一個角色：構建一套既能服務消費者理解系統，也能反饋給車企優化算法的數據框架。他們不打分，而是為行業提供工具，記錄、解釋、結構化數據背后的行為。說到底，是要借打造工具，為行業建立一套“認知標尺”。
驗證失速，話術卻越跑越快
今天的中國車市，在智能駕駛層面的競爭，越來越像一場“認知壓制戰”：誰能先喊出“高速+城市都能跑”，誰就先拿到用戶的注意力。
但在用戶那里，情況并不復雜。他們關心的只是：這套系統能不能避免事故？遇到施工會不會出錯？要不要每五分鐘自己干預一次？
“我們團隊每個月都在測試不同品牌的NOA版本，現在沒有一款是完全‘能閉眼用’的?！币晃辉鴧⑴c多家車企驗證工作的智駕工程師告訴我們。他所說的“閉眼用”，是一種工程師內部的“夸張說法”——指的是能在大部分路況下不讓人神經緊繃地跑完全程。
這位工程師曾任職的幾家車企一直與中汽研、中國汽研等國檢體系機構保持合作，在新車量產及軟件OTA前進行場地測試，出系統測試驗證報告。即便如此，他仍然坦言：“國家的標準正在推出，但不夠快。智能駕駛的迭代是按月在跑，標準體系卻是按年制定?！?/p>
在真空地帶，數據型工具開始“自建秩序”
在車企對外測試透明度普遍不高、國家級驗證更新不及時的現實下，幾種第三方機制開始悄然搭建起“非官方但長期存在”的數據驗證通道。
最早嘗試的是像 TeslaFSDTracker 這樣的社區化產品。在北美，Tesla車主通過網頁手動記錄每次干預、每次異常，上傳到公共平臺。這項最初看起來像“極客社群游戲”的做法，逐漸沉淀出 FSD 系統在城市與高速路段的介入頻率、成功率等細分數據，讓圍觀者第一次可以站在“數據”的角度理解 Tesla 自動駕駛的演化。
而后出現的 Matt3r 和其推出的 K3Y 產品，將這一過程進一步自動化。K3Y 是一款插入式的輕設備，它能像黑匣子一樣記錄 Tesla 車輛的駕駛數據，并通過 Matt3r 的后臺系統對風險行為進行分類、量化，但只支持特斯拉。
“我們看到的數據圖譜，和車主感知之間是有錯位的。比如，很多人以為施工避讓和掉頭都是輔助駕駛應該做到的，但很多品牌在面對這些場景的成功率都不超過30%。”某位主機廠的測試負責人對我們說。
來自中國市場的回答，開始有“技術深度”了
在中國，CHEK 選擇了另一條路徑。它不再依賴用戶手動記錄，也不采集底層黑匣子數據，而是開發了一套軟硬件結合的自動化采集終端，記錄中控界面、系統狀態與前向道路，結合 AI 模型分析每一次系統啟動、退出、接管和干預事件。
它的創新點在于，建立了一個結構化、多維度、持續更新的系統能力模型。它不是在回答“這個系統是不是NOA”，而是在還原“這個系統在夜晚掉頭時的成功率是多少、在施工路段能否主動變道、在市區高密度交匯點是否出現危險接管”。
CHEK 的合伙人洪澤鑫認為，數據是“唯一可以在智駕時代統一認知語言的方式”。
在他看來，車企提供的功能邊界說明是“靜態標簽”，而 CHEK 提供的是“動態行為建模”。這套體系目前已經被接入部分主機廠、汽車平臺和智駕公司的研發和市場測試流程，成為新車試駕環節的“反饋中樞”。
“我們希望 CHEK 是第一站，用戶買車前看看數據；也是第二大腦，車企改功能時參考這套能力地圖?！焙檎f。
工程體系未死，但接口的權力正在轉移
當然，過去的驗證體系并非完全失效。
像 Vector Informatik 這樣的工程工具商，至今仍在整車開發、ECU通信調試、自動化測試中扮演底層角色。它的 CANalyzer 和 CANoe 依然是研發部門不可替代的基礎工具。
但當車企不再開放 DBC（數據總線）協議，且越來越多的功能轉移到封閉架構中，Vector 工具開始難以深入智能駕駛系統的表現層。
一位前主機廠輔助駕駛的測試負責人說：“現在不是 Vector 工具差，而是權限結構變了。你能看到的信號越來越少?！?/p>
CHEK 這類平臺的切入點也正是如此。它繞過了“權限體系”，選擇在用戶端——系統能啟動、何時接管、屏幕是否提示、駕駛行為是否中斷，這些表象反而更直觀，也更貼近用戶真正感知的“智能”。
平臺生態的后驗價值
還有一些“非典型角色”正在接近驗證邏輯，比如汽車之家、懂車帝和易車這類平臺，它們開始嘗試通過視頻內容、實測數據、用戶互動來對系統表現“做二次解碼”。
在這些平臺的試駕節目中，你能看到越來越多的介入回放、路線對比、功能橫評。平臺雖然不直接參與驗證系統設計，但他們正在承擔“信息普及”和“風險提醒”的中繼器角色。
這讓驗證不再只是工程師之間的閉環邏輯，而變成一種“社會協商機制”——信息、反饋、回應、再評估。
誰來為智能駕駛劃一條“信任邊界線”？
這場關于驗證權的變化，歸根結底是一次行業話語權的重構。技術越強，用戶越需要知道它“能做什么，不能做什么”；車企越快，驗證機制越不能滯后。
那些正在默默記錄、建模、結構化分析的平臺，也許不是今天投資賽道最熱的名字。但它們正在為行業搭建一套更穩固的結構——讓技術的“承諾”，能夠被驗證、被回看、被解釋。
而未來的智能駕駛行業，不是“誰先喊出L3誰贏”，而是“誰能為自己每一次啟動和退出，留下清晰的痕跡”。
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