成绩公布2020最热门4款智能汽车,自

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电哥将对我们在上海国家智能网联中心的测试项目进行梳理，再通过开放道路对自动驾驶能力进行剖析，使用ICT智能汽车评测标准对参评车型进行自动驾驶能力综合评分。

参赛选手：最热门四款自动驾驶辅助车型

四款车型的主力售价区间相近，但是有一点电哥得跟大家说明白了，理想ONE与特斯拉Model3价格最“实”，理想ONE32.8万为软硬件全包价，特斯拉Model3虽然完整FSD功能收费略贵，但是本身27万的价格已经包含了非常实用的AP功能。

这么一对比蔚来ES6本身定价就高（当然有基础配置差异），其次有一定的选装成本；至于广汽新能源AionLX80（最长续航）版本虽然指导价不高，但是选装件的数量以及所增成本都是四款车型当中最多的。

可实现功能：封闭场地单项测试

自适应巡航、高速弯道保持、自动变道

我按照先看成绩单、再回顾的过程进行逐一分析，为方便阅读表格中会使用简称。

ES6自适应巡航以及高速弯车道保持项目均可完全开启Pilot辅助功能。测试过程中，ES6跟车距离5档可调，无论是在遭遇靶车加塞后的减速、刹停到再起步，整段表现比较顺滑，跟车距离较近，没有给它人加塞留下明显的空档，体现出明显的“中国式”调校风格；高速弯道保持也没有难倒ES6，能够稳定在车道中央，转向修正自然，整体表现正常。

毕竟价位相当，其他三人无一例外都拥有全速域巡航的能力；理想ONE跟车距离7档可调，能够分别使用巡航及完全辅助驾驶功能，只是在不同跟车距离下，制动线性程度不够统一，1、2档跟车距离明显不如3、4档来的自然舒适，至于高速弯保持则非常线性居中，没有悬念。

Model3同样7档可调，并且其加减速、居中修正动作则最为拟人化，基本分辨不出是人类还是机器行为，需要注意的是，由于AP状态下受路况限速影响，高速弯就只能以50km/h的测试速度通过了，当然这个速度下弯道保持的难度相比其它三台车也要低上许多。

令人意想不到的是广汽新能源AionLX是本项目当中问题最多的车型，AionLX跟车距离4档可调，但是在测试过程中先后出现刹停后不能再起步、巡航速度最高只能维持在70km/h、开启巡航车距设置自动初始化等多个问题，并且AionLX也是唯一一辆不能够线性修正保持居中的车辆，在大曲率中偏离至实线附近才会强硬修正，始终以“S型”路线前进。

我们还对4辆车在无障碍路况下进行了自动变道测试，Model3无论是4秒多的完成速度还是修正幅度，拟人化都极高，并且是唯一完成变道后自动关闭转向灯的车辆。

理想ONE相比蔚来ES6变道动作要更为干脆，AionLX变道触发条件对车速、路况要求最高，同样的路况下经多次尝试，最终变道失败。

特殊地形识别：桩桶道路收窄

广汽新能源AionLX、理想ONE、蔚来ES6在面对桩桶道路收窄这种复杂地形下已然全军覆没，无识别、无预警，结果自然是迎头撞上前排的桩桶，以目前的版本而言，在面对桩桶三者是束手无策的，不仅无巡航预减速，并且不能触发AEB紧急制动。

而特斯拉在去年的更新中加入了对桩桶的识别，因此Model3在较远的距离就对桩桶进行了可视化的识别，并且提前同步进行了预减速以及大幅度的转向规避动作，最终在实线附近擦边碰倒后排桩桶。

至于为何没有完全变道，我认为特斯拉此时的应对逻辑是预警并进行大幅度规避，而压线变道则属于NoA模式下才拥有的高级别权限；一年前的特斯拉model3逻辑还停留在突兀的直接刹停，可见特斯拉的视觉算法及避让逻辑得到了进一步精进。

障碍窄路侧方位+倒车入库

我们采取了距离右侧车道60cm的统一起点位置，并且均采用怠速起步的方式。车道可供移库的车道宽度仅3.4m，对于今天参加测试的几位大家伙来说压力不小；

广汽新能源AionLX的表现可以用“一雪前耻”来形容，虽然智能化程度不高需要手动前置选择，但是对车位的识别以及泊车准确度都是优秀的，成功率极高，不过毕竟自身体型较大，偏快的移动速度在测试过程中会对驾驶员造成一定的压力。

特斯拉Model3依旧保持了领先的身位，不过其尺寸优势也不容忽然，难度肯定是要比其他人低一些的。

蔚来ES6以及理想ONE则纷纷败下阵来，首先蔚来和理想操作逻辑与特斯拉相近，都采用低速通过、自动寻找车位的方式，当识别到车位后可激活自动泊车程序。但在实际测试当中蔚来ES6与理想ONE进行了多组测试均以失败告终，以无法识别车位而宣告失败。

理想ONE仅有一次成功识别到了车位，但是在车身扭转45°准备侧方位进入时，因为空间过于狭窄而自动停止了自动泊车，并且无法继续，电哥猜测是这样的环境已经低于蔚来与理想自动泊车对于车距的限制，因此无法识别或泊入。

蔚来ES6和理想ONE在这个项目“彻底翻车”，让我们未免有些意外，我认为这样相对极限的环境已经低于蔚来ES6以及理想ONE对于泊入空间的最低要求，因此无法识别或识别后无法泊入，为了验证我的思考，我们取消侧方障碍，再次进行测试，果然就能够成功泊入，且二者的用时也大体相近，看来的确是3.4米的有限宽度不足以激发车位识别。

另外，我们发现测试过程汇总理想ONE的车位识别时机转瞬即逝、较难掌握，在各位屏幕前的你看到这篇文章时理想已经针对泊车识别逻辑进行了OTA升级，成效如何我们会在下一次测试当中进行验证。

随后进行的倒车入库则相对容易许多，我们仍然使用的是2.4m宽度的标准停车位，由于障碍车距离边线较近，因此对于三台“大家伙”来说，难度仍然是偏大的，我们依旧采用距离边线60cm的统一起点进行对比测试。

测试过程中蔚来ES6与特斯拉Model3的表现较为接近，车位识别与泊入速率相当，蔚来ES6识别不到车位的情况仍然偶有发生，广汽新能源AionLX发挥依旧稳定，但过于追求泊入居中而消耗掉了最多的时间。

万万没想到，理想ONE除了出现识别不到车位的情况以外，均会将障碍车之前的连续空位识别为侧方位，我认为理想ONE的车位是在初次判定成功后就不再进行修正性识别，无论怎么继续向前行驶辅助识别，都会坚持初次判定的泊车方案，因此多次测试后结果是完全一致的。

固定假人（小孩）障碍+隧道内固定靶车

为了与常规测试进行区分，我们不仅使用了横截面积极小的小孩假人，并且还使用了超出大多数车型AEB紧急制动介入的50km/h测试速度。

依然先拿蔚来ES6“以身试法”，我们开启完全辅助驾驶功能，保持50km/h的速度，在接近假人过程中没有预减速，较近距离才发出预警并触发AEB紧急制动，虽然ES6奋力制动但是不足以完美避让，“小朋友”在第一回合就未能幸免。

理想ONE与AionLX在这样的时速下则无预警、无减速，毫无犹豫的前行并发生惨烈“撞击”，我们猜测在50km/h时速下二者的AEB已经无法触发成功。

特斯拉Model3表现依旧稳定，静止的“小朋友”没有躲过敏锐的视觉系统，在较远的距离就完成了可视化识别并且进行线性预减速，最终完美制动。

另外，Model3整个制动过程拟人化程度也是最高的，除了安全性之外在舒适性上也体现了较高的追求，也就是说Model3通过视觉及算法判定后就立即通过巡航来达到减速、制动目标，而非极限状况下的AEB被动制动，我们认为这样的逻辑是与“智能”二字更为贴近的。

在生活中，还有一种固定障碍也极为常见，我们模拟爬坡后进入大光比反差且隔绝GPS信号的隧道环境，并突然遭遇固定障碍靶车，要求统一使用50km/h的速度并锁定在第二档跟车距离。

理想ONE与广汽新能源AionLX在通过大光比环境反差分割线之后，与靶车距离相近时都能够制动成功，理想ONE的制动动作要更加线性一些，广汽新能源AionLX的制动力间隔较为明显。

至于蔚来ES6与特斯拉Model3表现更优，都能够在较远距离识别并进行预减速，只不过蔚来ES6先减速再缓慢靠近，最终才刹停的逻辑略显多此一举，不如Model3全程线性制动刹停来的直接。想必是较大的反射面积使得视觉、雷达的准备工作更加充足。

难得的一幕出现了，四辆车携手通过了测试。

移动假人横穿+移动假人鬼探头+移动靶车加塞

我们使用同步器保证四辆车的接触时机一致后开始测试，广汽新能源AionLX、理想ONE、蔚来ES6在接触前均发出了预警，随后立即执行AEB紧急制动，在我看来难度较高的测试，三人居然能够成功制动，通过了这个回合的测试。在这里必须得重点说明一下，一般来说不同车型的AEB制动会被限制在较低的时速下，一般以30km/h~40km/h以下居多

至于一贯的优等生Model3，虽然在近距离已经进行了可视化识别并发出了预警，但是Model3丝毫没有减速的意思，毫不犹豫的撞了过去，令我们颇感意外。

我知道屏幕前的你会认为行人直接横穿不够真实且给传感器提供了足够的反应时间，这一回我们通过两台车进行阻挡来完成鬼探头测试，在中国，这样的场景足够让任何水平的驾驶员惊出一身冷汗，来不及踩下刹车。

我们使用同样的速度进行测试，理想ONE与广汽新能源AionLX在鬼探头瞬间发出了预警并执行了AEB紧急制动，只不过二者在如此极限的状态下都未能完全避让成功，虽然他们没有通过测试，但我认为已经起到了一定减少伤害的作用。

蔚来ES6则在发出预警的同时，AEB紧急制动执行的更加及时且坚决，成功刹停避免了碰撞，我认为在这样的极限状态下人类是来不及做出反应的。

最后特斯拉在面对移动假人时的表现似乎履行了自身的“原则”，明明已经完成了可视化识别与接管预警，但是就是没有任何减速的意思，直接撞飞了假人，难道说特斯拉的算法已经强大到能够以法律决定路权了？

除了鬼探头之外，在中国的驾驶员还会受到“意识流”加塞者的制裁，他们的加塞动作往往事发突然且毫无征兆，总能令我们猝不及防，好在我们通过昂贵的GST3D软目标车能够复刻这一场景，这也是未来自动驾驶技术的重要测试工具。这一次我们仍将保持50km/h的速度通过，在接近实线的瞬间遭遇20km/h行驶的靶车紧急加塞，会发生什么呢？

好的，这次我先来测试广汽新能源AionLX，在遇到靶车加塞后显然还处于我是谁、我在哪儿的状态当中，没有任何预警与制动动作，最终在撞击靶车后我们选择人工介入完成制动。

我们再看来蔚来ES6与理想ONE，虽然没有通过巡航来完成线性减速，但是在近距离遭遇靶车加塞后触发了AEB紧急制动，理想ONE在大幅制动后又继续选择前进，与靶车发生了轻微追尾，而蔚来ES6则通过AEB紧急制动成功，避免了碰撞。

最后特斯拉Model3在靶车紧急加塞后的瞬间就完成了识别以及预减速动作，能够线性、拟人般的避免追尾。可见特斯拉Model3一般不会采用AEB紧急制动，而是更喜欢通过巡航以及更线性的制动方式来规避潜在风险。

开放道路综合测试

我们以上海保安公路收费站作为起点、经沈海转入沪渝高速，最终以朱枫公路收费站为终点，全程52公里来计算完全辅助驾驶脱管次数。

总的来数，这四款车型的完全辅助驾驶功能，都算得上的是目前实用程度最高的L2.5级自动辅助驾驶系统，并且均支持自动变道。

理想ONE、蔚来ES6、广汽新能源AionLX在目前的版本下都无法结合地图导航对匝道进行主动的判定与识别，其中理想ONE与ES6全程表现相近，基本都是在匝道上才会发生脱离，区别就在于理想ONE对于变道的指令执行的要更加坚决迅速一些，蔚来相对更加保守。

广汽新能源AionLX较多的脱离次数，还是由我们测试车软件系统的Bug造成的，其变道动作难以触发且频频失败，被迫需要多次脱离后人工超车。

而特斯拉Model3则是四款车型当中唯一可以使用地图导航的车型，并且真正能够以自我意识实现变道、超车、甚至选择匝道，相比其他人进入匝道后，是否脱管或多或少取决于运气，也就是是否走在相应的车道上，而Model3在接近匝道前就会选择主动靠右并且进入相应匝道，这是最本质的区别。

如果说其他车型大多还停留在“辅助”这个层级，而特斯拉已经在“自动”这个维度迈上了一大步。

反映在自动驾驶最终得分上，Model3以绝对优势斩获87%的得分率拔得分高分，蔚来ES6凭借出色的主动安全拿下95分（得分率63%）；广汽新能源AionLX在自动驾驶各项目出了不少纰漏，但是依靠出色的泊车体验追回不少分数，最终得到78分（得分率52%，）理想ONE的自动辅助驾驶体验不逊于蔚来，但是在泊车相关项目尽失分数，得到73分（得分率49%）与AionLX旗鼓相当。

究竟什么是智能汽车？或许当你看到这篇文章的时候，我们所测试的某项成绩，已经只能够代表它从前的样子了，它们每天都在进步，从不停歇。

这就是智能汽车，一个已经到来的全新时代。

鸣谢：上海卡壹品牌管理有限公司上海淞泓智能汽车科技有限公司

关于ICT智能汽车评测标准，想要了解请猛戳下图

（测试：太平洋汽车网＆皆电前方测试团队图/文/：宗泽制表：林靖雯）

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