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撰文丨學研

新能源車主們注意了，你們溢價購買的智駕套件或許并不可信。

近日，湖南湘江新區國家智能網聯汽車質量監督檢測中心舉辦了第二屆智駕“封神榜”，基于智能駕駛事故常見的危險場景，測試區模擬了“大雨”、“濃霧”等常見的氣象條件，所有測試車型均由網民投票選出。

“砰！砰！砰！”，暴雨濃霧場景下的測試結果慘不忍睹。

小鵬、蔚來、理想、坦克、阿維塔等主流車型智駕幾乎全軍覆沒，AEB（自動緊急剎車系統）集體“罷工”。

其中，坦克700（注：所有測試車輛剎停時速為40km/h，）白天大雨行人場景、白天大雨事故場景、夜晚大雨行人場景、白天大霧事故場景，四項測試均未通過。

（圖片來源：網紅長沙）

蔚來ET5T、理想L6、小鵬MONA MO3同樣如此，從撞擊效果來看，蔚來ET5T和小鵬MONA MO3對模擬事故場景的反應相對慢些，障礙物被撞出數米遠。

（圖片來源：網紅長沙）

只有阿維塔07在白天大雨行人場景、白天大雨事故場景中成功剎停，但夜晚大雨行人場景、白天大霧事故場景則未通過。

（圖片來源：網紅長沙）

一場智駕實測讓多家知名車企打臉，主流新能源車型的表現尚且如此，很難想象其他未被選中的車型又有多少能通過測試？

不僅國內車企，特斯拉也表現拉跨。

3月15日，美國科技博主Mark Rober對特斯拉Model Y進行了涵蓋濃霧、暴雨、虛假墻體等極端測試，純視覺感知系統多次失效。

對此，已經有網友“貼心”地為上述車企想好了應對方法，只需將“一些民間測試視頻”，“方法不夠科學嚴謹”，有些表現很好的車型“屬于取巧”等關鍵詞組合，就是一篇完整的公關稿。

看似建議，實則諷刺。

經常關注汽車行業的朋友相信已經看出，每當自家智駕被質疑，或挑戰，或事故，部分車企總會給出類似的解釋，簡單來說，就是智駕沒問題，只是使用方法不對。

本次智駕測試主要是測試車型的AEB功能即“自動緊急制動”。通俗的說法就是，當車輛遇到突發危險，或與前方物體距離小于安全距離時，幫助駕駛員緊急剎車。

隨著近年來智能駕駛技術的發展，AEB成為車企營銷話術中的常客，甚至因此引起兩家頭部車企高管隔空對戰，一眾車圈大佬前排吃瓜的盛況。

2023年車圈最熱話題，莫過于小鵬創始人何小鵬和前華為智能汽車解決方案BU董事長余承東引發的“AEB之爭”。

不僅兩人隔空對戰，還引來一眾車圈大佬圍觀，甚至后來上升到雙方所在企業下場“交鋒”，多家第三方機構放出以AEB對靜態假車識別測試的現場視頻，更是將風波推向了高潮。

雖然事件最終以何小鵬的一句“感謝老余”收尾，但坊間對AEB的討論從未停止。

作為一項基礎的主動安全功能，AEB已在過去幾十年間廣泛應用于眾多傳統燃油車型上。只是進入電車時代，用戶對這項功能有了更高的期待。例如不僅能識別車輛，還能識別行人、小型物體、動物、異形障礙物等。

想實現這一點，感知外界的傳感器是關鍵。

目前，大部分車企在智能駕駛領域的主要技術路線離不開激光雷達的輔助，它們主要采用“激光雷達+多傳感器融合”的解決方案。不過，也有少數車企，如特斯拉、小鵬等，選擇采用純視覺方案，主要依賴攝像頭與AI算法實現環境感知。

兩種方案互有優劣，激光雷達成本較高，憑借其超高清感知精度和全景環境建模能力，在暴雨、濃霧等極端場景下具有較高的穩定性；純視覺方案的實現成本相對更低，更接近人類駕駛方式，通過高分辨率、高幀率的成像技術獲取的環境信息更加豐富，但攝像頭捕捉環境信息容易受到環境光的干擾，且更依賴于訓練。

傳感器解決方案直接決定AEB技術的好壞，很大程度上影響了用戶對智能駕駛優劣的感知。

佐思數據顯示，2024年1-8月，中國乘用車新車AEB裝配量同比增長17.1%，乘用車整體配置AEB功能占比超49%。其中新能源車配置該功能占比稍高，達到55.8%。而16萬元以上的乘用車對于該功能的普及率已達到67%。

一邊是AEB的普及率不斷攀升，另一邊則是小米SU7在NOA智駕狀態下發生高速事故，問界M7 Pro在沈陽車展上誤啟動，未能觸發AEB......一起起事故逐漸撕開了智能駕駛的光鮮外衣，暴露出行業長期存在的安全隱患。

據不完全統計，近五年（2020-2024年），中國新能源汽車智駕相關事故超過80起，涉及蔚來、小鵬、理想、問界、小米等主流品牌。其中感知系統缺陷（無法識別路障導致AEB未響應）、算法邏輯漏洞（誤判廣告牌貨車圖片，緊急剎停致后車追尾）、人機協同失效（系統留給駕駛員的接管時間普遍不足2秒）是導致智駕事故的三大原因。

相比起99%場景下的安全，消費者更關心1%特殊情況可能存在的危險。如果這些問題無法解決，或許最終結果會是同濟大學汽車學院朱西產教授預測的那樣：3年內蔚小理等新勢力會“團滅”，獨立存在的概率等于零。

（文章來源：花朵財經觀察）

*本文基于公開資料撰寫，僅作信息交流之用，不構成任何投資建議