堪比老司机？3款新能源车辅助驾驶体验

●智能辅助场景二：打灯自动变道

　　我们设定了一个远距离一个近距离两个场景，远距离是指障碍车和测试车纵向距离约为两个车身，近距离则表示两车的纵向距离为半个车身。在我们日常实际驾车过程中，上述“远距离”情况下车辆可适当进行变道，而“近距离”情况下则不适合变道，看看这三款车在变道过程中对前后方危险的规避能力如何。

　　实际上理想ONE变道时车辆对后方障碍物的监测靠的仅仅是超声波雷达，超声波雷达是通过反射计算出与障碍物间的距离，但范围较短，远不及摄像头和毫米波雷达。理想汽车的这套变道逻辑更多的需要由驾驶员对风险进行把控，这也是理想汽车并没有将该功能成为自动变道辅助的原因，但从消费者的角度来说，这无疑给他们增加了学习负担。车企方面则需要“教育”用户该车可以实现打灯并线，另一方面还要“教育”用户这个功能更多的是需要驾驶员确保安全性，个人认为学习成本比较高。

　　通过特斯拉Model 3的仪表盘可以看到车辆的“心路历程”，当驾驶员打转向灯发出变道请求时，车辆会根据后侧车辆的相对距离以及速度判断是否适合变道，当侧后车显示为红色，车辆则不会进行变道操作。

　　小鹏汽车G3打灯后会在仪表盘上显示变道轨迹，不过该车对是否变道显得更加“谨慎”，只有在前后车都离它约三个车身以上距离时，它才会执行变道行为，且整个变道过程缓慢，好像有点“不敢”变道的感觉。

　　小结：从上述体验中我们可以看到自动变道功能实现起来比较复杂，各车型对它的限定条件也比较苛刻，比如清晰的车道线、最低车速、确保安全风险等等，我们的建议是该功能更适合在车较少的路况下使用，此外需要说明的是并不是能执行变道行为就是优秀的，最重要的是确保安全的前提下完成动作。

●智能辅助场景三：环路弯道

　　在车辆巡航时，不少驾驶员希望车辆自动保持在车道线中央，这样可以缓减部分驾驶员的压力，于是车道保持/车道居中辅助就出现了。该功能是通过车辆传感器对清晰车道线的识别实现的，在行车过程中不断纠正、调整车辆角度，从而使其保持在车道中央。实际上该功能在自动变道辅助时就已经体验过了，不过我们打算向失效机率较大的弯道发起挑战。

　　在弯道中理想ONE的转向力度比较线性，驾驶员手扶方向盘不会有“较劲”的感觉，不过遇到弧度较大的弯道，车辆还是会有车道线识别失效的情况，会感到车辆有种要冲入弯道的感觉，此时需要驾驶员及时接管车辆，仪表盘上也会有相应的显示

　　小结：在非弯道路段三款车的车道保持/车道居中辅助功能，方向盘的转向力度都适中，驾驶员接管后也不会发生“较劲”的现象。虽然在弯道中虽然特斯拉Model 3和理想ONE都算成功识别并通过了弯道，不过该功能的成功对弯道的角度、弧度以及两侧的路况要求较高，实际生活中在弯道上我们还是不建议使用该功能。

●三款车辅助驾驶技术各自的路

　　前面主要说的是三款车型关于辅助驾驶的体验，现在我们就来聊一聊它们各自的技术路线。上面我们也说了，要想让车辆像人类一样驾驶车辆，强大的感知能力是基础，而车辆上面的各种传感器就是用来实现感知力的。

　　感知后就是预判和执行能力，特斯拉采用的是自己研发的视觉处理工具Tesla Vision，基于深度神经网络，对行车环境进行分析和判断。特斯拉CEO马斯克对他们的“视觉”路线非常自信，曾表示可以不用激光雷达使用摄像头就达到L4级别的自动驾驶。

　　而其他车企如小鹏汽车、理想汽车走的是综合路线，感知力主要靠摄像头+毫米波雷达。小鹏汽车G3上有三颗毫米波雷达，前置雷达拥有广角/窄角两种模式，探测距离分别可达100m和160m，主要作用是前方目标物的侦测和追踪。

　　不同的技术路线在不同的场景下有不同的优劣势，在此我们不对技术路线做点评，但从硬件上看，小鹏汽车和特斯拉为未来辅助驾驶功能的升级做了一定的储备，反观理想ONE则略显薄弱。

全文总结：技术的成熟还有待发展

　　回到此次选题的初衷，通过几大场景的体验，我们可以看到随着技术的不断进步，现在的辅助驾驶功能更加多样，不过大多数功能是针对特定场景才能实现的，技术的成熟度还有待发展，目前最适合使用的场景依旧是路况较好的高速巡航路段，可以一定程度地缓解驾驶员的压力。

　　不过无论何种辅助驾驶功能，驾驶员依然是“完全责任主体”，在此我们也想呼吁汽车厂商，在把驾驶辅助系统作为宣传卖点的同时，做好用户教育和预期管理。在技术还不完全成熟的现在，这部分内容的缺失很有可能造成较大的安全隐患。（文/汽车之家 姜田双 摄 胡永彬 协助 新能源组）

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