智能駕駛和自動駕駛，亟待重建信任。

隨著汽車圈內卷不斷被治理，包括60天賬期等辦法被不斷的提出，所有車企都在優化自身內部的結構以及發展方向，做出調整。截至目前，已經有很多向好的征兆開始出現，比如此前的很多賬正在加速支付，汽車供應商上下游的健康度明顯提升，以及車企也在重新思考邊際成本效應。

而智能駕駛，也要開始經歷這一過程。自2025年開始，隨著全民智駕的概念開始真正進入快銷品級。而再隨著很多事件的陸續發生，開始回歸冷靜，開始被監管。

當然，如何重建消費者信心，不能只靠幾場發布會。

驗證，是智能駕駛的新課題

當前的智能駕駛與自動駕駛，已經走向了深度AI大模型的思路，而大模型的最大特點之一就是，不可解時性。AI存在幻覺，因自身機制、數據或環境限制，導致輸出結果的時間維度存在不確定性或難以預測的特性，這是行業共識。就比如，如今很火爆的一類評測，就是當全球各大AI更新之后，開始用一系列專門設計過的題目來進行測試，以至于這樣的評測方式，發現了大模型撒謊。圖靈獎得主、加拿大學者，被譽為"AI教父"之一的Yoshua Bengio近日警告稱，新一代大模型正在表現出令人擔憂的危險特征，包括對用戶撒謊和欺騙。比如，Anthropic的Claude Opus模型在一個虛構場景中，當面臨被其他系統替換的風險時，竟然對工程師進行了"勒索"比如，AI測試公司Palisade的最新研究顯示，OpenAI的o3模型直接拒絕執行關閉指令。

所以在智能駕駛和自動駕駛方面，光靠標準和規則的制定是不夠的，最新的共識是，要回歸技術驅動。

已經被提出的問題包括：

1. 系統在哪些場景表現優秀，在哪些場景容易失效？

2. 駕駛者的介入頻率是正常的嗎？它屬于設計邊界，還是異常行為？

3. 同價位、同級別的車型，在施工避讓、掉頭成功率這些細節上，誰更穩定？

而在大眾消費者眼中，這些問題只能靠主觀的變量感受，而無法形成有方法論的三方驗證。不過，上述情況，正在開始改變。

數據驗證工具，開始陸續入市

在此前，如果車企不去對外公開相關的數據，上述3個問題，不會有任何答案。而從最新的發展進程中，在這個生態空缺中，已有一些玩家開始構建新范式。

比如，TeslaFSDTracker：眾包式驗證模型的早期版本。在美國，TeslaFSDTracker 代表了一種“草根但有效”的解法。特斯拉車主自發上傳數據，主動記錄自己在使用 FSD時的介入行為：包括何時手動干預、系統何時失效、哪些場景容易失控。雖然信息源依賴主觀上傳、操作成本不低，但通過海量眾包，這個平臺積累了大量關于 FSD 在不同版本、不同條件下的性能數據。它的數據表不僅能量化“無干預駕駛比例”，還可以追蹤功能更新帶來的行為變化。更重要的是，它提供了一個關鍵思路：讓數據成為驗證的主語，而不是車企的宣傳邏輯。

在國內，車控CHEK 正在將這個思路向前推進一步。不同于 TeslaFSDTracker 的“主動上傳”，CHEK 采用了一套軟硬件結合的終端設備，完全自動采集中控畫面和前向道路影像，識別系統啟用、接管、異常等事件，無需用戶額外操作、也不依賴車企授權。配合自研的 AI 大模型平臺，CHEK 可以對每一段真實路況數據進行結構化處理，建立起覆蓋多品牌、多場景的輔助駕駛能力評估體系。其“五維評估模型”（安心、舒適、效率、前沿、風格）強調不僅橫向對比，也突出個性化匹配：每位用戶都能看到適配自己駕駛風格的智能駕駛系統推薦，而非一刀切的排行榜。這讓 CHEK 不僅可以服務用戶選車，也能為主機廠在研發驗證、競品對標、試駕反饋等環節提供“第二視角”。

德國的Vector Informatik 早已是車規級通信與系統驗證的“常青工具商”。從 CANalyzer、CANoe 到 vTestStudio，Vector 工具鏈支撐著從 ECU 通信到自動駕駛算法的 SIL/HIL 級別仿真。在自動駕駛開發日益開放、數據驅動成為共識的今天，CHEK 等工具的角色也在朝Vector 邁進，不僅面向用戶端，成為“消費者的第一站”，未來也能為車企新品研發及銷售環節提供數據支撐，為新一代數據驗證平臺提供了底層可靠性支撐——從時序精準到場景可復現，都是數據可信的技術基礎，并逐漸成為主機廠的第二大腦。

寫在最后：

在新能源早期競爭階段，“技術演示”常常勝于“性能驗證”；但隨著用戶認知趨于理性，產品體驗的每一處細節，都會變成口碑反噬的入口。行業不缺芯片，不缺算力，不缺宣傳。缺的是誰來做一把行業共識的“秤”。從 TeslaFSDTracker 的草根式眾包，到車控CHEK 的自動化能力評估——整個生態開始意識到，驗證機制不是可選項，而是智能駕駛“兌現承諾”的方式本身。在一個快速演進、風險高度耦合的領域，驗證力，也許才是下一個周期里最稀缺的“硬通貨”。