7月的北京暴雨初歇，懂車帝的節目《懂車智煉場》卻在測試場上卻掀起另一場風暴：36款搭載輔助駕駛系統的熱門車型——從特斯拉Model 3到問界M9，從小米SU7到比亞迪漢——在模擬的15類高危事故場景中輪番上陣，測試結果卻出人意料：特斯拉Model 3與Model X以83.3%的高速場景通過率堪稱最佳成績。

“我們花了 6 個月打磨測試場景，每一個場景都來自近三年全國交通事故大數據的提煉。” 懂車帝負責測試項目的工程師趙宇在接受采訪時表示，測試團隊甚至專門走訪了 12 個省市的高速交警支隊，只為確保場景設計的真實性。從已公布的兩期內容看，36 款車型在 “高速事故場景模擬” 中的表現分化明顯。

雖然懂車帝方面否認對測試結果進行排名，但特斯拉的兩款車型確實表現更優異。這一結果很快被馬斯克轉發至社交平臺，配文“Autopilot 的實力無需多言”。但業內對此的反應卻復雜得多。“特斯拉的表現符合技術積累，問題是一次測試不能定義全部。” 汽車行業分析師張翔指出。而就在馬斯克轉帖的同一天，公安部交通管理局再次通過官微強調：“輔助駕駛功能是為駕駛員提供幫助，不能替代駕駛員操作，駕駛員必須始終保持專注。”

這種官方態度并非無的放矢。據不完全統計，2024 年全國涉及輔助駕駛功能的交通事故投訴量已達 327 起，較 2023 年同期增長 47%。“消費者對輔助駕駛的認知偏差，比技術缺陷更危險。”中國消費者協會汽車消費維權專家委員會成員李建林直言，測試成績的公開化，反而可能加劇這種認知錯位。

更多的評論則認為，這場看似特斯拉高光時刻的測試，實則撕開了智能駕駛行業隱秘的傷疤：很多車企用“安全冗余”作為宣傳話術，用戶卻被虛假安全感欺騙。

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《懂車智煉場》的測試清單里，“高速突發障礙物”“無征兆連續加塞”“大型車輛盲區遮擋” 等場景，均來自交通事故率排名前 15 的高危情境。測試過程中，車輛需以 100km/h 的時速進入預設場景，系統需在 1.5 秒內做出有效反應 —— 這一時間閾值參考了國際自動機工程師學會（SAE）的安全響應標準。

“這種標準化測試的價值在于建立了橫向對比的坐標系。” 小鵬汽車自動駕駛研發負責人吳新宙在測試后接受采訪時坦言，此前行業內的測試多為企業自證，“你測你的直線加速，我測我的彎道性能，消費者根本沒法對比。”

但爭議同樣存在。“測試場景的極端性與現實路況的復雜性仍有差距。” 比亞迪工程院智能駕駛實驗室主任王亮提出，測試中 “應急車道突然竄出車輛” 的場景，在現實中因有隔離欄和監控約束，發生概率不足 0.03%，“用極低概率事件苛責系統，可能誤導消費者對日常使用場景的判斷。”

也有車企則對測試方法提出質疑。某新勢力品牌測試負責人透露，其車型在 “隧道出入口強光干擾” 場景中失敗，原因是測試使用的模擬光源強度達 8000 流明，“這相當于正午陽光直射的 3 倍，現實中幾乎不可能遇到。” 對此，趙宇回應稱：“測試的本質是探知系統極限，就像碰撞測試用 50km/h 時速一樣，目的是建立安全冗余的底線。”

爭議焦點很快轉向測試的“公平性”。有網友質疑變量控制不嚴謹，變量設置“漏洞百出”；某品牌車主群流傳著“測試車輛是否被特殊調校”的猜測……

這種爭議恰恰凸顯了行業的深層矛盾。“當輔助駕駛從概念走向普及，必須有第三方測試來打破信息繭房。” 清華大學汽車工程系教授李克強認為，懂車帝的嘗試雖不完美，但“至少讓行業看到了建立統一測試標準的緊迫性”。據了解，中國汽車工業協會已啟動《智能駕駛系統測試場景庫》的制定工作，預計 2025 年將發布首批行業標準。

也有相對理性的反應。“測試像一面鏡子，照出行業在極端場景下的技術共性瓶頸。”嵐圖汽車CBO邵明峰在社交平臺寫道。他的發言被淹沒在車企的沉默中——除了特斯拉，幾乎沒有品牌公開認領這份成績單。

面對質疑，科技博主李楠的回應則一針見血：“真實道路的事故場景，有人和你講‘公平’嗎？”在他看來，懂車帝的測試雖不完美，卻首次將“實驗室數據”與“人間險境”掛鉤。當某新勢力工程師私下透露“行業測試常在理想光照下進行，結果比實際強30%”時，這種“不完美”反而成了稀缺的真實。

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這次測試暴露出的問題遠不止此。

“我們的車裝了3顆激光雷達，相當于給系統上了三重保險！”某車企發布會上的宣言猶在耳邊。但在懂車帝測試中，多款搭載激光雷達的車型卻在“夜間逆光”場景中集體失效——看起來很像是，強光淹沒了傳感器的“火眼金睛”。

這正是智能駕駛時代的“安全冗余悖論”：車企堆砌硬件（激光雷達、毫米波雷達、高精地圖）營造“絕對安全”的幻覺，而用戶誤以為系統“永不犯錯”，反而放松警惕。數據顯示，47%的車主開啟輔助駕駛后會分心看手機，而公安部統計的智駕事故中，87%源于駕駛員完全放手。

“冗余設計本應是備用降落傘，但有人卻因此敢不帶主傘跳機。”清華大學車輛工程系教授王振華指出。他曾在實驗室拆解過一款宣傳“L2.999”的車型：其感知系統在暴雨模擬中僅堅持7秒便崩潰，而車企手冊卻用極小字標注“極端天氣慎用”。

或許馬斯克有理由驕傲：在缺乏中國路況數據訓練的前提下，特斯拉純視覺方案逆襲多傳感器融合的國產車，驗證了其算法韌性。但“獎杯”背后的裂痕正在擴大——就在測試發布次日，特斯拉股價暴跌8%，二季度凈利潤同比下滑20.7%。資本市場的冷遇暗示著更殘酷的真相：封閉測試的“冠軍”，未必能通過真實世界的暴雨考核。

不久前，深圳車主陳鵬在朋友圈發布了一段令人驚悚的視頻：開啟了FSD的ModelY在暴雨中陡然加速，徑直沖向積水區域。車載攝像頭被雨簾遮擋得如同毛玻璃一般，而系統竟然將積水誤判為“陰影”依舊繼續前行。

“純視覺方案像偏科的天才，”自動駕駛算法工程師張競分析，“它在標準場景拿高分，但在中國特色的潮汐車道、借道左轉等‘超綱題’前仍可能交白卷。”

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測試風暴后，行業暗流涌動。懂車帝悄然在官網新增三項測評原則：80km/h時速下能否識別靜止障礙物？接管提示是否明確？雨霧天通過率多少？

這些樸素問題，直指當前測評體系的致命盲區。

“我們該用‘生命冗余’系數替代‘通過率’。”中國汽車工程學會智駕分委會專家陳宇提議。在他看來，新標準應量化系統崩潰前的“救命緩沖”——例如能否提前1.5秒預警、是否在失效后維持基礎制動。

這類實踐已有雛形：歐盟NCAP計劃2026年將“人機接管平滑度”納入評分，而特斯拉的“安全模式”（系統失效時自動降速開雙閃）也被視為冗余設計范本。

用戶覺醒也在倒逼變革。懂車帝測試視頻下，一條高贊評論引發共鳴：“以前看參數選車，現在只問一個問題：這車最弱的路況在哪？”

當測試成績與現實安全出現偏差，行業也開始反思：安全冗余到底該如何定義？“現在的問題是，大家都在說冗余，但沒人說清冗余的標準是什么。”中國汽車工程學會智能網聯汽車分會秘書長王耀認為，建立安全冗余量化標準已成為當務之急。

這種標準的缺失直接導致行業陷入 “硬件競賽”。2024 年上市的新車中，配備激光雷達的車型占比達 63%，算力芯片的峰值性能較 2022 年提升 3 倍，但美國公路安全保險協會（IIHS）的測試顯示，硬件配置與實際安全性能的相關性僅為 0.37。“就像給汽車裝 10 個安全氣囊，卻不規定氣囊的彈出時間和覆蓋范圍，數量再多也沒用。” 張翔打了個比方。

建立量化標準的呼聲已得到多方響應。歐盟正在推進的《智能駕駛系統安全法規》中，明確要求車企公開 “傳感器在不同光照、天氣條件下的識別率”“系統失效后的接管預警時間” 等 23 項具體參數。“量化不是目的，而是讓消費者獲得知情權。” 歐盟委員會 mobility 總司官員卡特琳?舒爾茨表示，法規實施后，未達標的車型將被禁止宣傳“高安全冗余”。

國內的標準制定也在加速。中國汽車技術研究中心（C-NCAP）計劃在 2025 版評價規程中，新增 “安全冗余有效性” 評分項，包括傳感器抗干擾能力、系統決策容錯率等指標。“比如在暴雨天氣，雷達的有效探測距離需保持在 80 米以上，達不到就扣分。”C-NCAP 技術部部長劉仕如介紹，該標準已進入車企征求意見階段。

對特斯拉而言，這或許是更大的挑戰。其純視覺路線一直因 “缺乏激光雷達冗余” 備受爭議，若量化標準側重多傳感器融合性能，其技術路線可能面臨調整壓力。

好在行業的共識正在形成：安全冗余的競爭，終將從 “比數量”轉向“比實效”。“未來消費者買車，不會問‘有多少個攝像頭’，而是問‘在暴雨天能看清多少米’。” 行業觀察家王耀預測，量化標準的建立將倒逼車企把研發重心從硬件堆砌轉向算法優化，“這才是輔助駕駛真正走向成熟的標志。”

這場由懂車帝測試引發的討論，可能最終指向的是整個行業的安全倫理。一位網友如此評論：當特斯拉的測試成績被馬斯克當作技術背書時，更需要清醒認識到，輔助駕駛的終極目標不是通過測試，而是用戶的安全。正如李克強教授所言：“真正的安全，永遠在路上，而不在測試成績單上。”