●智能輔助場景二：打燈自動變道

　　我們設定了一個遠距離一個近距離兩個場景，遠距離是指障礙車和測試車縱向距離約為兩個車身，近距離則表示兩車的縱向距離為半個車身。在我們日常實際駕車過程中，上述“遠距離”情況下車輛可適當進行變道，而“近距離”情況下則不適合變道，看看這三款車在變道過程中對前后方危險的規(guī)避能力如何。

　　實際上理想ONE變道時車輛對后方障礙物的監(jiān)測靠的僅僅是超聲波雷達，超聲波雷達是通過反射計算出與障礙物間的距離，但范圍較短，遠不及攝像頭和毫米波雷達。理想汽車的這套變道邏輯更多的需要由駕駛員對風險進行把控，這也是理想汽車并沒有將該功能成為自動變道輔助的原因，但從消費者的角度來說，這無疑給他們增加了學習負擔。車企方面則需要“教育”用戶該車可以實現(xiàn)打燈并線，另一方面還要“教育”用戶這個功能更多的是需要駕駛員確保安全性，個人認為學習成本比較高。

　　通過特斯拉Model 3的儀表盤可以看到車輛的“心路歷程”，當駕駛員打轉向燈發(fā)出變道請求時，車輛會根據(jù)后側車輛的相對距離以及速度判斷是否適合變道，當側后車顯示為紅色，車輛則不會進行變道操作。

　　小鵬汽車G3打燈后會在儀表盤上顯示變道軌跡，不過該車對是否變道顯得更加“謹慎”，只有在前后車都離它約三個車身以上距離時，它才會執(zhí)行變道行為，且整個變道過程緩慢，好像有點“不敢”變道的感覺。

　　小結：從上述體驗中我們可以看到自動變道功能實現(xiàn)起來比較復雜，各車型對它的限定條件也比較苛刻，比如清晰的車道線、最低車速、確保安全風險等等，我們的建議是該功能更適合在車較少的路況下使用，此外需要說明的是并不是能執(zhí)行變道行為就是優(yōu)秀的，最重要的是確保安全的前提下完成動作。

●智能輔助場景三：環(huán)路彎道

　　在車輛巡航時，不少駕駛員希望車輛自動保持在車道線中央，這樣可以緩減部分駕駛員的壓力，于是車道保持/車道居中輔助就出現(xiàn)了。該功能是通過車輛傳感器對清晰車道線的識別實現(xiàn)的，在行車過程中不斷糾正、調整車輛角度，從而使其保持在車道中央。實際上該功能在自動變道輔助時就已經體驗過了，不過我們打算向失效機率較大的彎道發(fā)起挑戰(zhàn)。

　　在彎道中理想ONE的轉向力度比較線性，駕駛員手扶方向盤不會有“較勁”的感覺，不過遇到弧度較大的彎道，車輛還是會有車道線識別失效的情況，會感到車輛有種要沖入彎道的感覺，此時需要駕駛員及時接管車輛，儀表盤上也會有相應的顯示

　　小結：在非彎道路段三款車的車道保持/車道居中輔助功能，方向盤的轉向力度都適中，駕駛員接管后也不會發(fā)生“較勁”的現(xiàn)象。雖然在彎道中雖然特斯拉Model 3和理想ONE都算成功識別并通過了彎道，不過該功能的成功對彎道的角度、弧度以及兩側的路況要求較高，實際生活中在彎道上我們還是不建議使用該功能。

●三款車輔助駕駛技術各自的路

　　前面主要說的是三款車型關于輔助駕駛的體驗，現(xiàn)在我們就來聊一聊它們各自的技術路線。上面我們也說了，要想讓車輛像人類一樣駕駛車輛，強大的感知能力是基礎，而車輛上面的各種傳感器就是用來實現(xiàn)感知力的。

　　感知后就是預判和執(zhí)行能力，特斯拉采用的是自己研發(fā)的視覺處理工具Tesla Vision，基于深度神經網絡，對行車環(huán)境進行分析和判斷。特斯拉CEO馬斯克對他們的“視覺”路線非常自信，曾表示可以不用激光雷達使用攝像頭就達到L4級別的自動駕駛。

　　而其他車企如小鵬汽車、理想汽車走的是綜合路線，感知力主要靠攝像頭+毫米波雷達。小鵬汽車G3上有三顆毫米波雷達，前置雷達擁有廣角/窄角兩種模式，探測距離分別可達100m和160m，主要作用是前方目標物的偵測和追蹤。

　　不同的技術路線在不同的場景下有不同的優(yōu)劣勢，在此我們不對技術路線做點評，但從硬件上看，小鵬汽車和特斯拉為未來輔助駕駛功能的升級做了一定的儲備，反觀理想ONE則略顯薄弱。

全文總結：技術的成熟還有待發(fā)展

　　回到此次選題的初衷，通過幾大場景的體驗，我們可以看到隨著技術的不斷進步，現(xiàn)在的輔助駕駛功能更加多樣，不過大多數(shù)功能是針對特定場景才能實現(xiàn)的，技術的成熟度還有待發(fā)展，目前最適合使用的場景依舊是路況較好的高速巡航路段，可以一定程度地緩解駕駛員的壓力。

　　不過無論何種輔助駕駛功能，駕駛員依然是“完全責任主體”，在此我們也想呼吁汽車廠商，在把駕駛輔助系統(tǒng)作為宣傳賣點的同時，做好用戶教育和預期管理。在技術還不完全成熟的現(xiàn)在，這部分內容的缺失很有可能造成較大的安全隱患。（文/汽車之家 姜田雙 攝 胡永彬 協(xié)助 新能源組）

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