随着汽车智能化发展，自动驾驶辅助系统(ADAS)逐渐成为衡量车辆智能水平的重要指标。中国媒体东车地(Dongchedi)近期展开了一项跨品牌、跨车型的真实道路自动驾驶测试，涵盖36款市场主流车辆。测试在关闭的真实高速公路环境中进行，设定了六种复杂且极具挑战的实际驾驶场景，跨越白天与夜晚，覆盖车辆紧急避险、道路施工区域合流、恶劣路况突发事件以及野生动物突然窜出等典型事故高发场景。本次测试共涉及216次碰撞事故，充分揭示了当前自动驾驶辅助技术在应对多变路况时的局限性。 测试背景下，ADAS系统涵盖了包括自动紧急制动(AEB)、车道保持辅助(LKA)、自适应巡航控制(ACC)等一系列综合能力，旨在减轻驾驶员负担，提高驾驶安全性。然而，尽管理论上摄像头、雷达和激光雷达等传感器能够为系统提供全方位的数据支持，实际表现仍显波动。
在36款受测车辆中，绝大多数车型未能顺利通过所有模拟复杂情境，仅有少数车辆避免了严重碰撞。 测试设计的六大情境分别模拟了车辆遇到前车突然变道暴露的静止障碍物、临时施工区域合流、夜间路肩停驶车辆入侵车道、夜间无灯停驶车辆横穿多车道、高速公路入匝道车辆强行变换车道以及野生野猪突发横穿高速六种危险状况。每种测试均考虑了其他车辆动态干扰，增加环境复杂度，逼真还原了高速公路驾驶的真实风险。 在这些严苛的条件下，多数车型的ADAS系统表现出一种典型的“优柔寡断”现象。许多车辆优先选择转向躲避，而非紧急制动，结果往往导致车辆晃动、车身不稳，甚至失控进入邻近车道，迫使其他车辆紧急避让，反而增加了追尾或多车连环碰撞的风险。相比而言，理想的反应应是迅速稳健地减速，避免激烈摆舵带来的次生风险。
特斯拉在所有参测车型中表现最为出色，旗下Model 3和Model X两款车型分别完成了六项测试中的五项。尤其在都市高速拥堵及入匝道强行变线的测试环节表现突出。特斯拉依托纯视觉识别系统，无需雷达和激光雷达辅助，凭借大量车队用户行驶数据，通过深度学习不断优化驾驶辅助算法，实现了较为稳定的判断和响应能力。不过，Model X在施工区躲避测试中未能避免碰撞，而Model 3则在野猪突发测试中因减速不够及时遭遇了轻微碰撞。 其他品牌表现则参差不齐。部分车型装备了激光雷达和雷达的多传感器融合系统，理论上有望在夜间及低能见度环境下更具优势，但实际测试中并未显著减少碰撞率。
如某些车型夜间在无灯停车测试中依然发生严重追尾。这一结果表明，传感器硬件的丰富并非自动驾驶安全的万能保障，算法和系统决策能力同样关键。 东车地团队还发现，不同同品牌甚至同系列车型在相同测试中的表现出现巨大差异，显示系统稳定性和一致性仍待改进。部分车型同一测试多次尝试表现却截然不同，令外界对ADAS系统的重复稳定性产生质疑。专家指出，这种差异或源于机器学习模型的“黑箱”机制，缺乏明确的规则定义，使得系统在面对“长尾场景”时难以作出精准响应。 北京航空航天大学专家卢广权在视频采访中强调，自动驾驶辅助系统目前普遍依赖海量数据训练而非规则驱动，其学会的是“如何做”，却不知“为何做”。
这种模式带来的问题是，系统难以预测和规避罕见但高风险的突发状况，导致驾驶安全隐患。 综合东车地测试结果和专家观点可见，目前市售水平的自动驾驶辅助系统仍无法取代驾驶员的主导地位。虽然某些系统可有效减少驾驶疲劳、辅助车距和速度控制，但它们在复杂动态交通环境下的决策能力还远未成熟。测试结论呼吁消费者理性使用ADAS功能，保持警醒，随时准备接管车辆控制，避免盲目信赖“自动驾驶”标签。 本次测试采用真实高速公路封闭环境，堪称迄今同类测试规模最大、最具权威性。相较于实验室或靶场模拟碰撞试验，真实道路测试更具现实指导意义，为车厂研发和升级提供了宝贵反馈，同时也提醒行业监管机构加速完善自动驾驶辅助的安全规范和标准。
特斯拉通过持续迭代其视觉识别和软件算法，积累了十余年的ADAS开发经验，同时借助全球庞大车队数据支持，实现了领先优势。然而，任何依赖深度学习的机器系统在遭遇前所未见的极端场景时仍面临风险，当前技术尚需结合规则驱动的算法，以提升系统可预测性和安全保障。 未来自动驾驶的发展方向应兼顾感知硬件的多样性与软件逻辑的透明性。多传感器融合固然重要，但决策系统需要建立更加明确的应急规则，针对罕见风险场景设计有效预案。同时，应推动测试数据和算法更广泛的公开与共享，促进产业上下游合作共赢，为实现真正安全可靠的自动驾驶技术奠定基础。 当前ADAS的局限性亦提示广大车主，任何自动辅助系统都不是“免提驾驶”或“全自动驾驶”，驾驶安全的最终责任仍然落在驾驶员肩上。
合理保持安全车距，专注驾驶操作，是降低事故风险的根本保障。科技虽然让驾驶更智能、更便捷，但先锋者的挑战提醒我们，智能驾驶尚需时日，成熟与安全才是首要目标。 总的来看，东车地36款车型216次碰撞的真实高速公路测试全面反映了现阶段自动驾驶辅助技术的实际能力和不足。特斯拉凭借领先的视觉感知和丰富数据优势暂列榜首，但整体行业仍存在较大改进空间。未来，随着算法优化、传感器升级及法规完善，ADAS技术有望更加完善，推动智能驾驶从辅助向更高级别演进。与此同时，消费者和监管机构应保持理性，科学评估自动驾驶系统的风险与收益，保障道路安全，共同迎接智能交通新时代。
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