汽车博主解析辅助驾驶评测 近日，汽车垂直媒体懂车帝关于智驾测试的视频引发了广泛讨论，很多网友和博主对该测试都提出了质疑，也有不少博，对于辅助驾驶为何如此之难，到底问题出在哪里？

懂车帝此次智驾测试中“消失的前车”场景属于高速公路测试场景，该场景通过率相对较低。辅助驾驶在应对这类场景时面临困难，问题主要出在以下方面：大v聊车

技术成熟度层面

● 环境感知缺陷：不同传感器各有优劣，摄像头在恶劣天气下性能会下降，毫米波雷达分辨率不高，激光雷达成本高昂。例如毫米波雷达对静止物体（如施工锥桶）的识别率仅约30%-60%，易被误判为背景噪音，当前车突然消失，传感器可能无法准确感知周围环境变化。主流L2级系统依赖二维视觉识别，难以判断三维空间障碍（如垂落电缆或路面坑洞），也可能影响对前车消失后场景的感知。

● 高精度定位不足：常用的GPS精度不够，信号还容易受各种因素干扰，在高楼林立的城市环境或复杂地形区域，定位精度的偏差可能导致辅助驾驶系统做出错误判断。当前车消失，系统可能因定位不准确而无法及时、正确地调整行驶策略。虽然有基于视觉增强的高精度定位（VEPP）技术能实现精确到车道线的全球实时定位，但推广和应用还面临诸多挑战。

● 决策与规划困难：要融合多种传感器传来的信息进行合理决策和路径规划并非易事。全局规划需要对整个行程有宏观把握，局部规划则要根据实时路况迅速调整。现有的分层递进式、反应式和混合式等常见决策规划体系结构，分别存在可靠性不高、需协调冲突和有待完善等问题。当前车突然消失，系统需要快速做出决策，规划新的行驶路径，但现有的决策规划体系可能无法很好地应对这种突发情况。

● 控制与执行精度要求高：控制与执行技术要求精确掌控车辆的纵向和横向运动。纵向控制需精准调节车速以及与前后车、障碍物的距离，在不同路况和驾驶场景下都要做到恰到好处；横向控制要保证车辆稳定地行驶在期望的行车路线上，这对系统的控制算法和执行机构的精度要求极高。当前车消失，系统需要精确控制车辆的速度和方向，但实际操作中可能因控制算法不够优化或执行机构精度不足而出现问题。

● 算法长尾问题：即便辅助驾驶系统能处理90%的常规场景，剩余10%的极端情况仍需人工接管，但系统预警常滞后。当前车突然消失属于较为极端的场景，系统可能无法及时准确地处理，且预警时间过短，驾驶员难以做出及时反应。

其他层面

● 车企过度营销：部分车企将L2级辅助驾驶包装为“自动驾驶”，导致用户误判功能边界，对辅助驾驶系统过度信任。当遇到“消失的前车”这类复杂场景时，用户可能没有及时接管车辆，从而增加了事故发生的风险。

● 人机协作失效：驾驶员在系统提示接管时，平均需2.3秒从放松状态转为紧急响应，远超系统预警时间。而且多数车企仅提供简单培训，缺乏实时驾驶员注意力监测（如手离方向盘检测），导致驾驶员分心风险增加。当前车消失，系统可能提示驾驶员接管，但驾驶员可能无法及时做出反应。