城市中不同交通参与者间的距离相对较近，而且动作难以预测。如下图，自车将驶入右侧这条直行车道，但此时面包车突然加速加塞驶入同一条车道，其实这就是典型的“博弈”场景；对于驾驶员而言，要么会将自车提速，在面包车到来之前驶入目标车道，要么降速让面包车先行，但此时系统并未做出正确自我决策，导致人为介入，系统退出。
『系统无效抢道，最终人工接管车辆』
『系统主动超越慢车』
公交车也是城市中的特殊交通参与者，其拥有路边停车上下客场景，辅助驾驶系统需要并线超车，同时公交车体型较大，辅助驾驶系统需要合理避让。在此次体验过程中，基本没有遇到因为公交车而导致自车行驶停滞的情况。
『系统自主持续变道』
上面的提速并线、并线排队也是常见情况，但系统偶尔会出现自我决策不准确的情况。比如前方安全空间充足，自车需要由左到右并线，驾驶员应该提速并线，但系统会存在稍长的反应时间，导致体验、效率上的不足。
另外像并线排队时，为了不影响其它车道车辆通行，驾驶员应该提前并线让出车道，但系统并没有做出过大转弯并线动作，导致占道。
『系统主动避让非机动车并自主超车』
面对非机动车，目前系统可以处理一些简单情况，比如绕行超过机动车道上的自行车，但面对过于复杂的场景，体验中为了确保安全，驾驶员还是要手动接管车辆。在实际城市交通中，复杂的机动车、非机动车混行场景确实会很常见，这就要求系统要做出非常合理、拟人化、安全的自我决策。
『系统在无信号灯保护的多岔路口自主通过』
城市中的无信号灯保护岔路口也是典型场景，面对一些复杂、车流量大的岔路口，甚至驾驶员也要保持较低的行驶速度安全通过，在体验中我们也遇到了类似场景，但好在通过路口时的车流量不大，所以车辆逻辑正确、以较高效率通过了路口。
『系统跟车距离不太稳定』
另外，城市拥堵跟车场景我们也再熟悉不过了，保持较小跟车距离的话需要时刻警惕周边情况，保持较大跟车距离的话，容易被其它车辆加塞。在体验中，系统偶尔会保持比较合理的跟车距离，其安全冗余空间不至于让乘客害怕，跟车距离也不太容易被加塞；但目前跟车距离的控制还不太稳定，还是会经常与前车距离过大。
双向两车道比较为难城市辅助驾驶系统，一旦自车前方有临停车辆，自车只能停止等待，此时驾驶员会认为，“借道绕过去”不就行了？从“人情”角度来说，这种临时借道绕行的情况很常见，但从法律上来说，借道逆行半米都是违规，所以系统绝不会逆行，这可以理解，但驾驶员在主观上难免会认为系统太过死板。
总结：
这次体验最大的收获就是见证了城市场景辅助驾驶的感知和自我决策能力，比如路口选择车道、通过岔路口、非机动车绕行等场景下，这套系统展现了拟人化操作。同时小鹏汽车官方工程人员也提到，系统的逻辑底线就是安全，所以对于一些比较保守的操作我们也能理解。在未来优化中，系统如何做到更优的动态控制、对锥桶/实线/行人/公交车等物的避让逻辑、操作的细腻度等等都会得到提升，这其中还是要包含大量的系统自我实时决策。总之，想做到成熟的城市场景辅助驾驶很难，好在小鹏汽车让我们获得了信心。（文/汽车之家 尤冬青）
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