ICT300智能横评第二季出炉 特斯拉强者恒强！

　　看完自动泊车觉得不够过瘾？不能代表车辆应对突发状况的能力？那么接下来的项目测试绝对满足你的期待，对于四台车来说也是一场硬仗。我们在国家智能网联汽车中心的指导下，设置了若干个具有中国特色的超高难度测试场景。首先是固定假人障碍和隧道内固定靶车项目。实测表现如下：

　　为了区分常规测试，我们不仅使用了横截面积极小的小孩假人，并且还使用了超出大多数车型AEB紧急制动介入的50km/h测试速度。

　　第一位入场的是奥迪e-tron，我们开启完全辅助驾驶功能并保持50km/h的速度，在整个过程中，系统无预警也没有做出刹车的动作，最终直接撞向假人。我们猜测在这一场景下，50km/h的速度无法成功触发AEB工作。

　　蔚来ES8在接近假人过程中没有预减速，较近距离才发出预警并触发AEB紧急制动，虽然ES8奋力制动但是不足以完美避让，还是撞上了假人小孩。不过相比奥迪e-tron无减速直接撞上的情况，蔚来ES8已经起到一定缓解撞击伤害的作用。

　　在接近假人过程中，奔驰EQC相比蔚来ES8，系统预警和触发AEB紧急制动的时机要早一些，虽然紧急刹车很惊险，但能避让成功，表现值得点赞。

　　而特斯拉Model X表现依旧稳定，它在较远的距离就完成了可视化识别并且进行线性预减速，最终完美制动。但从实际表现来看，它的表现依然没有第一季Model 3的表现好，拟人化没那么高。

　　这四台车的表现差别还是挺明显的，不过特斯拉Model X的表现令人印象深刻，拟人化程度是四台车中最高的。究其原因，它是通过视觉及算法判定后就立即通过巡航来达到减速、制动的目标，避让感受最好，而非EQC那种在极限状况下的AEB紧急制动。

　　在生活中，还有一种情况也极为常见，那就是我们刚进入隧道时由于光比反差大，这时如果隧道内停有故障车，人的视觉往往是反应不过来的，后果将不堪设想。如果这时使用了自动驾驶辅助功能，这些传感器能帮助我们提前识别故障车主动刹车，从而规避这种突发状况吗？

　　所以就有了这一场景测试，我们模拟进入大光比反差且隔绝GPS信号的隧道，并遭遇固定障碍靶车。我们统一使用50km/h的速度并锁定在第二档跟车距离。值得一提的是，测试当天艳阳高照，隧道内与外面环境光比反差很大，很好地还原了这一实际场景。那这一次还会像上次那样，全部都通过吗？

　　特斯拉Model X和蔚来ES8都能够在较远的距离识别并进行预减速，整个制动过程都很线性拟人，完美避让。需要说明的是，由于道路限速，特斯拉开启AP后速度最高只能去到40km/h。

　　令人意想不到的是，奔驰EQC与奥迪e-tron在这一环节竟然都纷纷翻车了。在第一轮的测试中，奥迪e-tron全程无识别预警，没有采取任何制动直接撞向靶车。后续进行多次的测试，偶尔会出现成功避让的情况，但成功率不高。而奔驰EQC则在离靶车很近的时候才有预警，但已为时已晚，同样撞上靶车。

　　什么原因导致了e-tron与EQC在这一环节翻车了？难道是受隧道的明暗光线反差大的因素影响而导致两车都识别不到靶车？为了验证我们的想法，我们将靶车从隧道转移到光线良好的正常道路上再进行同样的测试。

　　结果和我们预想一样，两车都能够在较远的距离识别到靶车，并进行线性减速最终完成避让。这样看来，是隧道内光线反差大这种环境影响了两车对靶车的识别。在这种复杂路况的识别率方面，两传统豪华品牌双双都败给了新势力玩家！

　　同时也给到了我们一些警示：那就是我们使用自动驾驶辅助功能时，在面对复杂路况，尤其是光线反差较大的隧道环境，驾驶员还是要多留意，不能完全交给系统。