第十届轩辕奖基础行车功能测评解读（二）

在上期「第十届轩辕奖基础行车功能测评解读」中，我们为大家介绍了参评车辆行车系统在规划控制层面的部分表现，发现如今主流的智驾系统对用户体验愈发重视，功能正逐渐从可用转向好用。

承接上期内容，今天我们将围绕包括拥堵、弯道通行等在内的消费者日常用车过程中的五大常见场景，轩辕奖联合智驾测评团队的场景设计逻辑及测评思考。由于篇幅有限，我们只分享了部分主要场景的测评思考。

与障碍车保持同步，加减速更合理

道路拥堵是大家日常开车时最常见的痛点场景，也是行车智驾系统重点优化、解决的场景。优秀的智驾系统，在拥堵路段中既要能够帮助车主缓解频繁启停带来的疲劳，同时还要能够合理调整车速，实现更好的通行效率。为了还原真实交通拥堵场景，测评团队通过在前方设置低速障碍车的不同车况来测评自车的跟车表现。

在测评过程中，首先考量维度是自车和障碍车的控制是否同步。当前方障碍车车速变化时，测评的车辆能否及时感知，并做到合理的加减速，进而避免车上人员出现明显的抛离感和眩晕感。而本次参加测评的产品中，有个别车型在这一点上做得非常出色，通过极微小的加减速变化使自车与障碍车始终保持合理的车距，带来十足的安心感。

其次，考量车距合理性。在日常生活中，如果跟车时车距拉得过大，很容易被其他车辆并线加塞。因此对于智驾系统来说，合理的跟车距离，既能保证通行效率，又能避免被加塞增加风险。部分车厂显然也已经将车距的合理性作为了功能开发的重点优化点。

除此以外，拥堵场景下系统的横向控制稳定性也是测评的重点。部分车辆暴露出的不足，是对于用户来讲是一种非常危险且绝不可以被接受的情况，也说明了目前虽然拥堵场景中大部分智驾系统能够让驾驶员在一定程度上“解放双脚”，但依然需要保持高度的注意力，及时接管车辆，避免安全隐患。

弯道通行安心度高，整体效率待优化

弯道是日常用户场景里面必不可少的一个场景，本次轩辕奖弯道测评场景分为了三种。这三种曲率弯道场景非常考验系统对车道线的感知能力以及车辆的整体控制能力。基于车辆能否稳定地通过弯道和通过时的居中性表现，测评团队重点测评了参评车辆系统的横向控制的连续性。测评过程中，一些车辆会因为底盘或控制的问题，出现明显的“画龙”现象，这种反复的控制现象对用户安心感会带来相对负面的影响。

同时，针对车辆通过弯道时的车速和线路选择，测评系统整体的体感舒适性。在测评过程中，部分参评车辆的系统的弯道策略是入弯前完成减速，在弯道匀速前进，进入直道后再逐渐将速度提升，这种策略整体上来看可以在安心感和舒适性上为用户提供一定的保障，但在一定程度上也影响了通行的效率。

可喜的是，我们也见到有参评车辆在弯道场景做出了非常类人的策略，即在进入弯道时就开始舒缓降速，通过弯心后速度就逐渐提升起来。这样的弯道策略非常符合人类的驾驶习惯，获得了大家的一致好评，也许会成为未来各家厂商普遍努力的方向。

感知能力的强化提升隧道通行效率

隧道场景最显著的特点在于环境亮度的极速变化，对于人类驾驶员来说都存在一定的挑战，例如隧道入口发生事故，或者前方车辆紧急刹车，极有可能避让不及、发生事故。

对于智驾系统来说，通过隧道场景中，系统感知能力的强弱是首当其冲的测评项目。一方面需要测评系统能否在亮度环境变化的时候感知到前方的障碍物，另一方面也要测评感知的过滤，即系统的误检率。

整体上来看，基本上本届轩辕奖的入围车型都能完成隧道场景的测评，禾多科技测评团队会持续关注接下来市售车型的更优体验的智驾功能。

锥桶压线场景成智驾功能分水岭

锥桶压线测评场景还原真实生活中常见的道路施工场景，测评的重点在于智驾系统对压线锥桶的感知，以及随后做出的决策规划。

本届轩辕奖入围车型对锥桶的数量和摆放位置的感知都非常准确，基本上可以做到在车端显示的还原。然而绝大部分车型却无法针对这一场景做出有效的决策规划，需要驾驶员人工接管才能应对。在有限的可以做出反馈的车型中，也存在着急减速、车道内避让转向幅度较大，甚至是压中线的现象。

值得一提的是，有极少数车辆能够做到舒缓的减速，安心感和舒适度拉满。

cut-in决策提升，预测能力显高下

最后是cut-in测评场景，在这个场景中，重点测评自车对cut-in车辆的预测能力。在测评过程中，我们发现虽然目前主流智驾系统对cut-in场景都进行优化，能够处理这种情况，但实际运营过程中，不同系统的处理策略会对驾驶员带来不同的驾驶感受：一些车型需要前车近半车身进入车道内才会做出避让动作，这样的策略很难满足用户的安心感。相比之下，系统更优秀的车型有其策略，能提前让出变道空间，进一步提升驾驶员对系统的信赖感。

除此以外，面对高于或低于自车速度车辆的cut-in，车辆智驾系统会做出怎么样的减速策略是该场景下测评的另一个重点。与其他任何需要减速通行的测评场景相同，只有真正舒缓的减速且保持合理的车距才能提升车上人员的安心感和舒适性。

通过对以上五大场景中智驾系统在感知、决策、规控方面的表现的测评，测评团队发现，入围本届轩辕奖的车型都在对消费者用车真实场景进行了优化，系统在功能上能够在某种程度上处理这些场景。出现差异的地方体现在，部分车辆会暴露了智驾系统不同模块存在性能上的差异，导致「整体感」不强的问题：有的场景中，系统已经能够对周边环境做出较为精准的感知，但决策和控制层面的欠缺火候，会带来体验不佳的问题。

与之对应的，表现优秀的车型必然是在各个模块中做到了更好的整合，创造了更加完整、流畅的功能体验，同时也带来更加令用户安心、舒适的驾乘体验。至于哪些车型是其中的佼佼者，后续的轩辕奖测评结果公布时会为大家揭晓答案。

在通过两期内容为大家介绍了轩辕奖行车功能测评实践后，接下来我们将进入泊车场景，为大家解读第十届轩辕奖入围车型基础泊车功能的真实表现，敬请期待。

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