懂车帝测试虽引争议, 但证明L2智能驾驶不能兜底驾驶员的操作失误
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懂车帝发布的一系列几十辆车智能驾驶测试视频在网络上引发了极大的争议。不少网友在观看M8等车型的测试视频后，对测试的严谨性和公平性，测试结论得出的严谨性都提出了质疑。这场由懂车帝测试引发的讨论，不仅关乎智能加速公开测试本身，更触及了智能驾驶科学性与伦理性这一核心议题。从结果上看，对于当前阶段的智驾算法，“人机共驾、以人优先”的系统底层设定，当驾驶员出现判断或者操作失误时，智驾系统是很难为人兜底的。
一、测试目标的局限性与片面结论
网友首先指出，懂车帝的测试似乎过于聚焦于某一单项功能的表现，而忽略了智能驾驶作为一整套功能集合的综合考量。在“消失的前车”等测试场景中，懂车帝是根据车辆是否能及时刹停、不碰撞障碍物来评判其智能驾驶能力。然而，这种评判方式显得过于落后，因为它还是规则智驾算法的测试方式，没有考虑到智能驾驶系统已经进化，评测需要看在不同场景下的综合表现。
事实上，智能驾驶系统是一个复杂的整体，其性能不仅取决于单项功能的优劣，更在于系统之间的协同与配合。因此，单独拆分某一功能进行测试，并据此得出“辅助驾驶”不行的结论，显然缺乏全面性和说服力。简单的把各个单一功能得分加在一起，也难以评测一款车智驾的能力。本次懂车帝测试的结论就是这样引起的争议和质疑。
二、测试场景的单一性与不真实性
此外，网友还对懂车帝测试场景的单一性和不真实性提出了批评。在懂车帝的测试中，预设了一些看起来有难度、但又理想化的场景，如道路前方突然出现抛锚车等。这些场景虽然具有一定的参考价值，但与现实生活中的复杂交通环境相比，显然过于简单和片面。一辆抛锚的大货车，对周围所有的车辆驾驶都会有影响，这样来看，实际场景就比测试场景复杂的多。
真实世界中的交通环境是复杂多变的，智能驾驶系统需要面对的是各种不可预知的挑战。因此，仅仅在预设场景下测试智能驾驶系统的表现，并不能全面反映其在实际使用中的能力。民间团队在城区跑几圈进行测试的方式，虽然看似随意，但反而更能全面考验智能驾驶系统的水平，至少是随机路况和多种场景的综合表现，在经过多个城市、多轮测试，概率上更能反映车辆真实的智驾水平。
三、测试方法的非严谨性与导向性
更为关键的是，网友质疑懂车帝的测试方法缺乏严谨性，且存在明显的流量导向。在测试中，懂车帝往往对测试条件进行了一定的限制和预设，如不允许车辆进行变道避让等。这种限制虽然在一定程度上保证了测试的一致性，但也限制了智能驾驶系统发挥其最大潜能的机会。
同时，懂车帝在测试结果的呈现上也存在一些问题。例如，在对比不同车型的表现时，懂车帝往往只对齐了车辆参数设置的档位，而没有关注车速和跟车距离等实际的物理参数，更忽略了智能驾驶系统本身的差异性和复杂性。这种片面的对比方式不仅无法准确反映各车型智能驾驶系统的真实水平，还容易引发不必要的争议和误解。
更为严重的是，懂车帝的测试似乎过于追求流量和关注度。在测试视频的制作和发布过程中，懂车帝往往采用了一些吸引眼球的标题和剪辑手法，以引发网友的讨论和关注。这种做法虽然在一定程度上提高了懂车帝的知名度和影响力，但也损害了其作为专业评测机构的公信力和权威性。
四、智能驾驶评测的科学性与公正性探讨
针对懂车帝测试引发的一系列争议，我们有必要对智能驾驶评测的科学性与公正性进行深入探讨。首先，智能驾驶评测应该是一套全面、系统、科学的评估体系，而不是简单地对某一单项功能进行测试和评判。其次，评测机构应该具备高度的专业性和独立性，以确保评测结果的客观性和公正性。最后，评测方法应该灵活多样，能够充分反映智能驾驶系统在不同场景下的真实表现。
为了实现这一目标，评测机构需要不断学习和借鉴国际先进的评测理念和方法，同时结合国内市场的实际情况进行创新和完善。同时，评测机构还需要加强与车企和消费者的沟通与互动，以更好地了解市场需求和消费者关切，从而不断提升评测的针对性和实效性。
五、懂车帝测试的失败场景在L3阶段都能解决
懂车帝测试引发的争议为我们提供了一个反思和改进智能驾驶评测的契机。在未来的评测过程中，应该更加注重评测的科学性、公正性和全面性，以确保评测结果能够真实反映智能驾驶系统的实际水平。同时，也应该加强对评测机构的监督和指导，以确保其能够秉持专业、客观、公正的态度进行评测工作。更重要的一点是，在L3即将推广和普及的时刻，这样的测试再次提醒智驾系统不能为驾驶员兜底，只有L3级自动驾驶的推广和普及才能解决这个问题。推动智能驾驶技术向L3和L4进步和发展，才能为消费者提供更加安全、便捷、智能的出行体验。
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结语
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