激光雷达堆砌，智驾撞出泡沫：36款车测试撕开技术遮羞布

激光雷达堆砌，智驾撞出泡沫：36款车测试撕开技术遮羞布

深夜的封闭测试场。一辆售价30万+的国产新车——搭载11个摄像头、3颗激光雷达——面对前方突然出现的障碍车，系统发出混乱警报。AEB紧急制动短暂触发。又突然退出。最终以86km/h的速度轰然撞上假车模型。这不是事故现场。这是懂车帝针对36款智驾车型的极限测试实录。结果令人窒息：高速场景通过率仅24%。城市道路44%。没有一款车通过全部15项测试。

一、成绩单上的众生相：从马斯克的微笑到华为的沉默

当测试结果公之于众。车企反应比测试本身更具戏剧性。

特斯拉CEO马斯克第一时间转发结果：“没有本地数据仍在中国夺冠”。副总裁陶琳紧随其后：“不关注排名。但对安全的要求没有上限”。轻描淡写间尽显胜利者姿态。

而采用华为ADS方案的问界、智界阵营呢？官方回应仅14字：“已看到某平台所谓测试。不予置评”。阿维塔总裁陈卓的回应更耐人寻味：“成绩和预期有差距...排名重要。也不那么绝对重要”。话语中的微妙失衡。暴露了技术自信的裂缝。

最清醒的声音来自未参赛的岚图。其高管邵明峰直指行业痛点：“测试映照出感知系统对非标障碍物识别的集体失效”。他倡议将“最差场景通过率纳入强制标准”——这记重锤。敲中了所有玩家的命门。

二、配置通胀背后的技术虚胖：激光雷达的“军备竞赛”为何救不了AEB？

测试暴露了残酷现实：堆料≠安全。

小米SU7 Max头顶激光雷达。怀揣508TOPS算力。却在“消失的前车”测试中犹豫不决。最终AEB系统竟中途退出。问界M8配置更夸张：192线激光雷达+12个超声波雷达。面对同样场景却疯狂左右摇摆。最终以高速撞车收场。

反观测试最优的特斯拉？仅用8个摄像头+1个毫米波雷达。在野蛮加塞场景中。刹车力度与时机控制精准。

硬件冗余与软件短板的倒挂已成行业通病。业内工程师一针见血：“国内产品喜欢堆配置。但面对专业场景时。产品力杂乱无章”。当激光雷达数量成为发布会PPT的勋章。真实道路上的儿童避让成功率却仅有58%——技术虚荣心正在吞噬安全底线。

三、标准缺失的罗生门：谁在害怕“最差场景通过率”？

这场测试最深刻的启示。是行业陷入标准真空的困境。

懂车帝虽声明“不做排名”。但测试方法仍遭质疑：跟车距离是否统一？夜间光照条件是否公平？央视参与拍摄后又悄然撤下背书。更尖锐的问题在于：当车企自诩“L2.999”级智驾时。公安部交管局明确警示：“所有系统均不具备自动驾驶功能”。

邵明峰的倡议因此极具穿透力：“失效兜底能力应成强制标准”——包括碰撞自动解锁、夜间误判率等硬指标。这恰中国内车企要害。目前智驾营销往往强调“成功案例”：某路段零接管、某城市开通NOA。却对极端场景的失败率讳莫如深。

测试中一个细节令人胆寒：当系统即将失效时。90%的车型仅提前1秒发出警报。而人类驾驶员平均反应时间需3秒。生死就在这两秒落差间。

四、泡沫破灭后的重生之路：从“全栈自研”到“全链求真”

智驾行业需要一场价值重构。

技术层面需正视传感器局限。测试显示：激光雷达在逆光场景下普遍失效。夜间通过率较白天骤降35%。这要求企业放弃“硬件堆砌必胜论”。转向多模态感知融合的真功夫。

标准层面亟待建立中国版“IIHS”。参考美国公路安全保险协会模式。由第三方机构建立公开可验证的测试协议。特别是对“Corner Case”（极端案例）的覆盖——我国每年动物引发的交通事故超1.2万起。但多数车企测试库尚未覆盖此类场景。

用户教育更要破除认知幻觉。调查显示：83%消费者误将辅助驾驶等同自动驾驶。当部分车主在社交平台炫耀“脱手驾驶”时。他们不知道：系统面对倒地的警示三角桶识别率竟低于50%。

结语：方向盘上的敬畏心

懂车帝测试场的那声撞击。本质上撞碎了两重泡沫：

技术的泡沫——当车企将算力、激光雷达数量作为军功章。却忽视基础场景的通过稳定性；

信任的泡沫——消费者误将辅助驾驶当作“自动驾驶”。在方向盘后闭目养神。

公安部交管局的警告如同晨钟：“驾驶人始终是安全第一责任人”。每一次AEB的启动。每一颗激光雷达的闪烁。最终守护生命的。仍是紧握方向盘的那双手。

智能驾驶的竞赛没有终点。但有底线。当某天车企不再炫耀激光雷达的数量。转而公布“最差场景通过率”——那才是技术务实主义的真正黎明。

路上没有完美的系统。只有对生命永怀敬畏的进化者。