为何同为问界，智驾测试表现不一样？真不是华为不行！
知嘹汽车/Jasper
这两天某平台的智驾测试搞的沸沸扬扬，每一家车企、每一款车型的系统识别能力、变道逻辑、跟车策略等等都被拉到了聚光灯下。
具体的测试成绩都在榜单上，我们今天不谈成绩，只想聊聊什么是“好的智驾”。
激光雷达够多？探测距离更远？端到端大模型更完善？
这些都不是，这些只能说是更“有料”，而并非最关键的因素-匹配。
“身体”和“大脑”能有多少匹配度，这才是决定这台车在辅助驾驶能开成什么样的核心因素。
在测试里我们能看到一个很有趣的细节：每台车的跟车距离都不相同。
有些人认为这是这场测试的猫腻，但其实这就是“匹配度”的表现。
每台车的跟车距离都有不同，而且会因为这台车的具体性能、时速产生变化，在技术角度这叫“实时距值”。
如果拿一台紧凑型轿车的跟车距离与一台大型SUV的跟车距离相比，要求跟车距离一致，这显然很不科学。而如果一个车企并没有给车型因为整备质量的不同、刹车性能的不同而留出足够的制动距离，那这也是设计不周的表现。
以此为延伸，我们就能看出为什么问界M9的智能辅助驾驶表现要远强于问界M8，这一点在小鹏P7+和小鹏G6上也有所表现。
就是因为同一套智驾系统，从本质上只是一套驾驶逻辑。即使“智驾大脑”装的程序相同，不同车型的制动响应、车身刚性、转向逻辑、悬架设定都不同。比如某些车型刹车距离长、重心高，那么智驾系统就必须预留更大的跟车空间，否则一脚急刹就可能让车内乘客头晕或引发追尾风险。
而除了匹配度之外，还有一件重要的事。
在这次测试中，比亚迪秦L的黑夜智驾表现要强于问界M9。这能代表在实际情况下，黑夜条件中秦L的表现就比问界M9强吗？
以目前的智能驾驶技术来看，黑夜、雨夜、下雪等极端条件下，智能驾驶辅助系统的识别判断仍然像开盲盒。
一次的成功，或者数以百计的成功都只是“偶然”，摄像头、激光雷达的识别能力并不能做到百分之百的准确，极端条件下的辅助驾驶仍然有很多路要走。
目前的智能辅助驾驶，除了特斯拉之外，仍然没有任何一家车企能够做到智能辅助与车型进行完整匹配。而包括特斯拉在内，也并没有一家车企能做到感知元件在极端条件下百分百完整感知。
无论是多智能的辅助驾驶系统，都不值得把鲜活的生命交给一个由代码组成的机器，就连钢铁侠的贾维斯也不行。
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