懂車帝這次“智駕”測評，有哪些應該被批評的點？_風聞

​來源：二擋起步車評；以下內容來自語音轉文字。懂車帝這個節目值得批評的地方太多了，不只是這個節目，還包括各家車企的輔助駕駛表現。這裏邊值得我們關注、值得警示的都非常多，今天我來化身鍵盤俠好好批判一番。

懂車帝今年的這個重磅節目，還有個“懂車智電廠”。我前兩天仔細看完了這個節目，確實非常好看。懂車帝這個原創團隊為了驗證智能輔助駕駛的實際表現，聯合相關單位投入了相當大的資源，封閉了高速公路、城市環島等測試項目。整體來看，難度是比較高的，各家車企的一些短板也都暴露出來了。除了特斯拉FSD之外，基本上沒有哪個品牌的表現能特別讓車主滿意。當然，這“滿意”是相對的，比如我要是買一輛比亞迪海鷗，這車自帶輔助駕駛，我對它的期望就是“能動就行”。你看秦L只過了一個項目，但如果我是車主，肯定會露出滿意的微笑，對吧？這就是期望值不一樣啊。

對於在輔助駕駛輿論場具有優勢的品牌來説，這東西就是“命”，所以現在爭議確實非常大。造成這麼大爭議，肯定是懂車帝的不對，先批判懂車帝永遠是對的。那咱們先説説，懂車帝哪裏做得不夠好？

第一宗罪：沒有達到國標級的測試規程，變量控制不夠精確。

經常在實驗室的同學應該知道，做實驗需要精確控制變量：其他條件都不變，測什麼，什麼就變，這就是控制變量法。對於多車同場景測試，應該是場景不變、只有車變，這樣才能觀察到車的表現。懂車帝的測試儘管已經很努力，也製作了書面的測試規程，但測試環節裏還是有很多地方控制不好。比如高速場景，模擬的是左車道有社會車輛通行，由一系列“演員車”從左邊開過去，而這些演員車都是人工駕駛的。

靜態場景確實不變，但動態場景控制得沒那麼好：速度、間距全靠人把握，這在高速場景裏幾乎不可能精確控制變量。你想啊，人的操作精度最多到零點幾秒級別，可放到120公里/小時的公路上，1秒就是33米，零點幾秒的誤差，前後距離就差出十多米了。

駕駛員對車道線左右的把握也是如此，只能説“大概對齊”——因為注意力要放在前後速度控制上，左右間距控制可能沒那麼專注，特別是四車並排時，左右標線根本看不全。一個人操作會產生一個變量，四個人就是四個變量，這誤差是“量級”上的。僅從這個環節的變量控制就能看出，懂車帝的測試雖然在媒體層面實現了“前無古人”（湊了這麼多車，還聯合了道路部門），但仍然是“媒體級別”的測試，沒達到國標實驗或行業標準的級別，變量控制不夠嚴謹。不過，每個單獨案例還是有參考價值的，這些案例都是參考道路上實際發生的交通事故設計的，只是車型間的橫向對比嚴謹性因變量控制不足而被削弱了。

比如受試車A認為左側車輛的空隙大，想鑽過去；而受試車B遇到的空隙沒有完全復刻A的情況，這就很難對比了。但受試車輛“想鑽”的傾向確實展示出來了，這説明單獨案例有參考價值。當然，咱們得真誠批評，不能只説“做得不夠好”，還要説怎麼做更好。

想要達到行業標準級別，需要給這些演員車安裝“道路真值傳感器”。什麼是“道路真值”？現在車的輔助駕駛系統對路面數據是間接測量的——通過攝像頭或毫米波雷達觀察環境，大概估算數值；而真值傳感器是直接測量數值，比如直接探測與前後車的距離、車輛左右對標線的距離。輔助駕駛系統就是通過真值傳感器標定的，同時這些車不僅要有真值傳感器，還要實現程序統一控制（用人肯定不行），所有車輛需統一高精度數值，時間誤差要達到毫秒級別。要知道，毫秒級的時間差才能在高速場景裏實現釐米級的距離精度（1秒33米，至少10毫秒級才能達到釐米級精度）。同時，還要有程序化協同：當受試車輪壓到傳感器時，程序啓動，演員車以固定速度通過，保證左側間隔一致，這樣才能實現動態變量的統一。

第二重罪：沒有達到官媒級的編播準則，仍停留在媒體級的固有思維，按流量媒體的思路追求傳播效果和爭議性。

最直觀的體現是“跟車距離”。原則上，跟車距離是受試車輛本身引入的變量——不是節目組規定“這車遠、那車近”，而是車輛自己設定的跟車距離。消費者拿到車後，按一下輔助駕駛，車就是這麼開的，所以按實際狀態測試原則上沒問題。目前輔助駕駛車輛都只有跟車距離“遠近檔位”調節，沒有“真實距離”調節，再加上輔助駕駛沒有真值傳感器，精度本就有限，想讓所有車在同一速度下設置固定60米或80米跟車距離，現在根本做不到。

但客觀條件如此，不代表可以不解釋。如果按官媒的編播準則，一定會把爭議説清楚：這是車輛本身引入的變量；既然測試對象是車輛整體系統（而非單純輔助駕駛軟件），那這個變量就是車輛整體的一部分，不人為統一調節到相似距離是合理的。退一步説，就算人為調節A車“近”、B車“遠”，讓兩車距離接近（比如A70米、B60米），也無法實現精確統一（比如都65米），且這種狀態不符合消費者拿到車的默認狀態，仍有不公平性。

官媒一定會把這些解釋清楚，但懂車帝顯然知道這事有爭議。大公司的片子都會經過多輪審片、領導拍板，可懂車帝在節目裏對這些爭議一筆帶過，給對汽車行業瞭解不深的觀眾留下了充足的對立和質疑空間，目的就是引爆討論——這就是流量媒體的天然思維，這是值得批評的。

第三宗罪：測試評價標準不夠嚴謹，評價只有“通過”和“未通過”兩級，最多加一個“黃色未通過”。

簡單説，就是“不碰撞就算通過”，但規程裏沒有對車輛的實際行為作出評價。比如做碰撞實驗，一定會評價車輛的實際表現，而不只是“碰沒碰”，評價需要規範。

以“夜間施工路遇卡車”場景為例，Model3和問界M7都被懂車帝評價為“通過”，但表現天差地別：Model3的行為類似人類駕駛，提早剎停；問界M7則以70多公里的時速從縫隙中“一閃而過”，像“超人”一樣通行，確實厲害，體現了其輔助駕駛程序的“充分自信”——在沒有道路真值傳感器、超出傳感器精度的情況下，仍優先照顧通行效率。之所以這麼説，是因為同廠的問界M8、M9也有同樣激進的策略，優先考慮通行效率，而對空隙的識別精度因缺乏真實傳感器必然有差異。問界M9在測試中就與模型卡車發生了碰撞，測試裏碰一下像剮蹭，看似沒事，但真實世界裏要是與幾十噸的卡車相撞，哪怕只有一點重疊，卡車不會動，受試車可能A柱直接被切割、橫向飛出、撞擊左側護欄——還好是測試，問題不大。

這種“高速通過”和Model3“停下來”的表現明顯不是一回事，卻都被簡單評價為“通過”，這就是評價標準不嚴謹。每個環節都應按測試重點（比如是“安全兜底類”還是“智能性類”）明確測試目標，再展開詳盡説明並提出評價規範。比如若該環節側重安全兜底，就應明確“停下更安全”；若認為“鑽過去更安全且能完美通過”，就應以此為評價標準。退一步説，哪怕不評“通過/未通過”，直接寫結果（如“A車碰撞、B車穿行通過、C車主動停止”），也更直觀。

第四宗罪：測試操作不夠極限。

因為主持人真人出鏡，必須坐在車裏，整個測試展現的是“功能體驗”，無法跳脱出人類極限，自然達不到國標級實驗標準——國標實驗很少有真人操作，多用機器保證準確性。主持人也是人，沒那麼大膽子天天經歷車禍，120公里/小時撞上去，哪怕撞的是摩托車，視覺衝擊也讓人受不了；而且一天可能撞幾十次，相當於別人幾輩子的撞車體驗，換誰都難免下意識早踩剎車、不自覺打方向。

咱們在屏幕前看節目覺得輕鬆愜意，真坐進去試試就知道了，尤其是實驗剛開始的幾次，肯定非常害怕。我之前去中汽的實驗場體驗低速（三四十公里）AEB，都控制不住想踩剎車、打方向，碰了幾次才勉強習慣。這事在節目裏也暴露了：主持人測帕薩特（或其他車）時，因實在害怕導致早踩剎車，這就造成了控制變量不準確的問題。

若想消除人的因素，媒體節目若做成國標實驗（放假人、用牽引方式、無真人出鏡），就不好看了。所以懂車帝若暫時請不到周冠宇這樣的人當主持人，可給主持人（東門大哥）開展專項訓練，比如戰鬥機飛行員的復刻訓練、離心機訓練等，儘可能對120公里以上的碰撞脱敏，消除人為因素。甚至可以用“作弊器”搭在方向盤上，手離方向盤、腳離踏板，等着撞就行了。現在來看，撞了這麼多次，東門大哥身體上應該沒事，但精神上怕是受了嚴重“工傷”，懂車帝應該給她放個帶薪長假，回來後抓緊做飛行員訓練。

以上就是對懂車帝的全部批評，接下來是對現有輔助駕駛的批評——不針對任何車企，而是統一針對所有車企，包括表現很好的特斯拉。對目前的輔助駕駛，高情商説法是“還有很大進步空間”，低情商説法是“不該這麼早拿出來賣”。

我曾經天真地認為，輔助駕駛屬於“有限自由”，消費者買來用應該有充分自由，但現在意識到，至少現階段，輔助駕駛的危險性絕不輸給單踏板模式。單踏板被媒體渲染成“踩錯踏板的罪魁禍首”，人人喊打；可輔助駕駛成了智能汽車標配，卻沒人反對，都覺得是“未來趨勢”，這讓我難以理解，太不公平。

這次節目暴露了輔助駕駛的不完美，我反而覺得這東西該“降温”了，原因很簡單：輔助駕駛的本質是“反人機共駕”，沒有自媒體會跟你説這個。我們都冠冕堂皇地説“不鼓勵開車睡覺、不能脱手脱眼，現階段偏向人機共駕就行”，這話太好聽、太道德正確，很多人都這麼想，但事實不是這樣。輔助駕駛只要裝在車上，你越用，就越“反人機共駕”。

咱説點掏心窩子的話：你買高階輔助駕駛的車，花大價錢（比如6萬4買FSD），心裏咋想的？我不清楚FSD銷售怎麼説，但有的車企銷售會説“這東西特別安全”，媒體也鋪天蓋地宣傳它多好，一點負面都沒有，你根本不知道它的極限在哪。到店裏試駕時，銷售可能特地把輔助駕駛調得最激進，車在馬路上開得特別絲滑，有空就鑽、得空就插，比你開得還好。最後促成你購買的，是不是因為“沒司機、通勤想偷懶、想看手機”？説實話，你奔着啥來的，心裏清楚。

為什麼説它“反人機共駕”？我就講AES（自動緊急轉向）一個例子。懂車帝這次節目爭議很大的一個環節是“車要自己向左轉向，該不該讓它轉”。網上吵翻了：有博主説這車有AEB（自動緊急制動）也有AES，該讓車自己變道；也有人説“讓速不讓道”，主持人不該干預，AES能開得更好……這些話一聽就是被輔助駕駛宣傳洗腦了，是人類甘願讓渡駕駛權給機器的典型——你沒看過科幻片嗎？人類和AI的“決戰”不會像《終結者》裏那樣打槍，而是發生在每次事故的幾百毫秒甚至幾十毫秒裏，在輿論場上以温和形式侵蝕人類。你是人類，不能讓渡安全權利給機器，除非它100%證實不會害你。

現在的輔助駕駛做到了嗎？從懂車帝節目看，遠遠沒有。AES和AEB一樣，是安全兜底類功能模塊，可被調用——它覺得自己能處理，就調用AI模塊，但它不是“大腦整體決策”的一部分，還沒到那個階段，只是個兜底模塊。在“左側有社會車輛、中間有障礙物”的場景裏，人類駕駛員會迅速決斷：老司機可能勇敢向左插入（危急時拋開交規，靠避險原則選擇避險車道，哪怕壓實線）；新手若訓練得當，會大力剎停（先活下來，搶出半秒就是生死之別）。人類還能“帶剎車左轉躲避”“帶剎車右轉躲避”“輕度剎車轉彎”，但輔助駕駛在這些兜底安全模塊裏，很難完成這些操作。

一些車型的AES會在AEB無法避免碰撞時觸發，但不同車企的系統如何協調這兩個模塊，目前還不成熟：有的車觸發AES後就停止執行AEB；有的觸發AES後退出，不再執行AEB；有的認為AES可與AEB協同，但不同速度、場景下的標定沒有盡善盡美，更沒實現100%安全。

AES最大的問題，我叫它“上任車主問題”或“魂環方向盤問題”（名字是我瞎起的）。很多車的AES傾向於向左躲避，因為系統被“規則”限制，不敢向右跨越實線——實線像紅線一樣神聖不可侵犯。左後方有車、右側避險車道是實線時，輔助駕駛明知可以往右躲，卻糾結於剎車和變道，浪費時間。真實世界裏，駕駛座上但凡坐着活人（沒睡覺），一定會下意識採取行動：踩油門加速打方向通過、踩剎車退出輔助駕駛、扭方向盤左右躲避……甚至多種動作組合。

踏板現在都是線控的，可直接覆蓋或“override”（接管）輔助駕駛指令，但方向盤操作不一樣：目前絕大部分車輛不是線控轉向，方向盤輸入由人手和助力電機共同執行——扭杆傳感器檢測人手操作，翻譯給助力電機放大轉向力度，而助力電機也是輔助駕駛的執行器（輔助駕駛通過它扭方向盤）。當輔助駕駛往左掰、你想往右掰時，需要的力度和沒開輔助駕駛時完全不同：正常時輕輕一碰就動，它跟你搶時，你得超過輔助駕駛的接管閾值才能接管。換句話説，開着輔助駕駛想接管，對方向盤的輸入力要更大，掰過去後輔助駕駛才會鬆手。

輔助駕駛像“上任車主”，你倆搶方向盤時，正面是萬丈深淵、左邊是狹路求生、右邊是柳暗花明，意見不統一。這時候的輸入力符合你的駕駛習慣嗎？會不會給多或給少？超過閾值後，輔助駕駛對方向盤的輸入消失，回到正常電助力狀態——現在的EPS（電動助力轉向）普遍調得很輕，一個手指頭就能掄一圈。120公里/小時遇障礙時，你倆搶方向盤，它一鬆，你可能一下子沒握住……開過輔助駕駛的都懂，別裝了，這就是“反人機共駕”。

這種情況下，駕駛精度怎麼算？事故責任算誰的？法律上肯定算駕駛員，但真遇到事，你心裏認嗎？沒開輔助駕駛時，你覺得一把方向能過去；開了輔助駕駛，它跟你搶，你沒過去，進了花壇、翻了車、上了牆——前提是你能活下來。這就是為什麼之前有車企宣傳“L3ready”，我一看沒有線控轉向，就覺得它不是真的“ready”，只是和同行一樣滿足L3要求，而非“面向L3設計”。至少在人機共用方向盤這一塊，不是我心目中L3時代的完整形態。

除了反人機共駕，目前輔助駕駛還暴露了很多全行業需解決的挑戰，簡單羅列一下，大家可按關鍵字搜索：

可解釋性差（黑箱問題）：機器學習和人工規則不同，是“輸入-輸出”的黑箱，人只能觀測結果。每款輔助駕駛都像“接受輸入、輸出結果的模型”，不斷迭代後選“好的”推到車上——好比訓練一堆機器人小學生，每個階段挑表現好的放到你車上。這些“機器人小學生”每年都在進步，但人類不知道它們內部如何運作（像班主任不知道學生腦子裏想啥，只能通過考試判斷）。五年級學生可能因通行效率高取代四年級學生，但可能偷偷損失一部分準確性。放到車上，以銷量為主導的選擇思路可能讓更激進、更注重通行效率的版本取代保守版本，而因黑箱存在，人類只能通過表現間接判斷新版本特性，無法從理論上確定它100%覆蓋了老版本的安全特性。

這次實測就有端倪：幾萬塊的車能在夜間卡車前停下，貴車卻魯莽鑽過去（真實世界可能A柱被削、翻滾）。不是便宜車更強，而是它裝的模型選了保守版本；貴車可能為配合銷售端需求（試駕時“絲滑”“高效”），選了更激進的版本，卻在刁鑽的cornercase（極端場景）中沒覆蓋原有的安全特性。車企如何在版本更迭中保留安全特性、提升通行效率，達到平衡？這個節目給了車廠警示。

激光雷達未能完全發揮理論能力：激光雷達理論上是先進傳感器，但太多測試顯示，裝了激光雷達的車沒起到應有的安全兜底效果，沒發揮理論優勢。大自然裏的食草動物眼睛長在兩邊、視野大，也沒在後腦勺長“激光眼”，可能是算力或營養不夠——車上也一樣，多模態融合感知、空間對齊等理論上很強（像三頭六臂），但大腦（算力）得能處理才行。我做完近視手術後，因視野太清晰、細節太多，大腦疲勞到要炸，適應很久才學會過濾信息。現在的算力（300TOPS甚至700TOPS）遠沒到極限，幾年後買菜車可能上千TOPS。所以別以為現在的算力、模型、樣本數就是最佳狀態，也別覺得純視覺路線一定差——實測來看顯然不是。我認可激光雷達多模態是歷史必然，但不認可現階段僅因傳感器理論強，就認為它的表現一定比純視覺好。説白了，能飛的時候再飛，飛不了的時候，翅膀是多餘的。

國內車企路線多樣（超級多模態、純視覺等），路線選擇不差，多種路線都覆蓋。承認別人路線討巧、做得好，不丟人。

輔助駕駛學習樣本未覆蓋人類能力全部範圍：樣本數多、學了很多，但未必學進去、未必比人類好。看城市轉盤案例：特斯拉在轉盤匯入場景能等待危險車過去再通過，它知道自己沒有側向激光雷達、只有攝像頭，學習的是“長倆眼睛的人類”如何開車。現有道路交規、通行準則、世界規則，都是為“倆眼睛的人類”設計的，是事故磨合後的結果。社會上的開車規矩，説白了是“倆眼睛的人”開出來的。輔助駕駛該先學透人類怎麼開，再整“二郎神開天眼”的活也不遲。

特斯拉的表現説明其學習樣本豐富，有足夠多人類匯入主路的行為樣本——人到這會停車、觀察、等沒車了再走，倆眼實力弱，這麼開就是對的。實測顯示，大部分車企的輔助駕駛“開得不像人”，尤其在環島、調頭路等場景，這是常態。未來需積累更多樣本，解決刁鑽的長尾問題、cornercase。輔助駕駛像機器人小學生：有的剛摸車一兩個月，到哪都停車（保守，知道自己不會，一步不敢走）；有的摸車一兩年，愣頭青，見縫插針，但離解決所有問題還差得遠。這些長尾問題，是L3來臨前必須花時間解決的。

節目展現出各家車企輔助駕駛能力“既有較大差異，又本質趨同”：頭部與掉隊集團差距大；但頭部集團不是趨同的強，而是趨同的弱，各有弱項。所有廠家離“放心讓它開（別説睡覺，看手機都不行）”還有很大距離，宣傳越狠，實測心理差距越大，網上爭議也就越大。

最後別神話任何車企：每輛車的軟件版本、模型版本不同。即便是表現較好的特斯拉，測試中取勝的關鍵之一是“自己設定較遠跟車距離”（知道沒激光雷達，跟不了太近，所以保守）；在施工場景中，向左變道失敗後不再觸發AEB，説明它也有功能模塊協調問題。

想讓輔助駕駛全場景無死角擬人駕駛，處置策略、模型算法、數據積累、算力都有很長的路要走。特斯拉目前靠純視覺加海量樣本取得階段性優勢，走了捷徑（沒有多模態），但接近L3時要超越人類駕駛，肯定得換方案——它小步快跑領先，但領先不永久。對於多模態、全棧自研的中國廠商，未來機會越來越大，別灰心。

最後説節目的正面意義：媒體測試始終是媒體測試，核心是把實際體驗、感受傳達給觀眾。媒體不是官方，沒有國標級精度，最直觀的正向意義是給車企增加典型事故樣本——這次測試的場景明年可能再測，車企為了提升媒體表現，明年的輔助駕駛版本有望在這些場景做得更好，這就是媒體監督的意義。汽車行業就是這麼進步的，比如百公里剎停、衰減測試，最早是德國一家雜誌搞的，如今也成了某種標準。

對觀眾來説，媒體該做的是暴露問題：車廠和媒體既合作又抗衡，車廠使勁宣傳，媒體做實驗驗證宣傳是否屬實。媒體變量控制差，橫向對比説服力弱，但車型獨立表現的參考性不弱。如果你是車主或準車主，別管“你家哥哥”得分多少、和別人比優劣，就看你關注的車在每個環節的具體表現，開上車後對它的強弱項、類似場景的表現有安全心理預期——這才是對準車主更重要的。

沒有這個節目，很多人光聽車廠宣傳、導購説辭，還以為輔助駕駛多神奇。升温這麼多年，確實該降温了。

迴歸用户立場：輔助駕駛對所有駕駛員都特別友好，打開功能，人自然放鬆神經。它的設計目標是從部分取代人到完全取代人，邏輯本質是不斷取得人類信任，因此道德困境很明顯：人需要更多信任機器，才能讓機器進步；但信任越深，事故代價越沉重。

我該怎麼信任機器？在AEB、AES介入的關鍵時刻，讓渡人類對車的最後駕駛權，把財產、家人生命、交通參與者生命交給這個系統？這是個深刻的哲學問題：是先無條件信任機器，還是等機器證明自己後再信任？有關部門、懂車帝聯合做這個測試，就是要給這個問題一個明確答案。

這期節目有個預告片，某事故的當事車主是W車主，他説事故後品牌方沒直接聯繫他，只通過銷售給了一份測試報告，結論是“若當時駕駛員沒接管，車輛會躲避，不會出事”。這種説法在我看來，似乎暗示“駕駛員沒給車足夠信任”，甚至建議“下次遇到問題放開手，讓車自己開”。

很抱歉，我完全不贊同這個觀點。從懂車帝的測試結果來看，我們離能信任這些機器，還有非常遠的距離。