此次测试中,36 款车型无一能完美通过所有测试项目。在高速事故场景模拟中,特斯拉 Model 3 和 Model X 的通过率最高,均为 5/6。在城市事故场景模拟中,Model X 的通过率达到了 8/9。相比之下,其他车型的表现则不尽如人意。例如,问界 M9 在高速场景中仅通过了 3 个项目,而一些热门车型如小米汽车等在测试中表现一般。然而,这一结果与部分车企的宣传以及消费者对国产智驾车型的期待存在较大差距,引发了诸多质疑。
对于此次测试结果,特斯拉 CEO 马斯克在社交媒体上回应称,由于法律禁止数据出境,特斯拉在中国测试时没有使用本地训练数据,但即便如此,特斯拉依然取得了最高成绩。他还表示,特斯拉正在添加来自其世界模拟器和测试轨道的训练数据,以进一步提升系统表现。
此次测试结果引发了业内的广泛讨论和争议。一些网友质疑测试方法不够严谨,认为场景设计和变量控制存在漏洞。例如,在“高速消失的前车”测试中,不同测试车的跟车距离不一致,这被认为会影响测试结果的准确性。此外,还有网友指出,在测试问界 M8 时,人为干预了方向盘,导致智驾系统退出工作,进而影响了测试结果。
尽管本次“翻车”引发不少尴尬与质疑,但也进一步促使公众认清现实:智能驾驶依然处于“高级辅助”阶段,而非“自动驾驶”终局。
当前最重要的,不是营销宣传的技术光环,而是:如何提升在真实、复杂环境下的稳定性与安全性。
未来的智能驾驶,拼的不只是硬件堆料和软件调校,更是数据闭环、用户行为反馈、极端场景适配能力,这注定是一场长期战。
这次引发热议的智驾测试,是一次残酷但必要的“集体照”。它让我们看到技术泡沫之下的现实,也让行业重新聚焦到“落地能力”上。对中国智能驾驶而言,这或许不是“全军覆没”,而是一场深刻的自我反省与再出发。