厂家搜狐汽车·E电动园
射击|搜狐汽车·易园视频团队
测试|搜狐汽车·E电动园测试团队
主创|涂强编辑|许书怀
辅助驾驶正在从高速公路走向城市，未来你可能不再需要用手来驾驶。欢迎收看搜狐智能汽车评测第三季。这次我们来到深圳，选择了一条24公里的路线，找了三个“最强大脑”来进行测试，看看谁是城市导航辅助天花板最高的。
[ · 测试车辆 · ]
参与测试的车辆硬件配置如下：
Avita 11：激光雷达 x3 高清摄像头 x13 毫米雷达 x6 超声波雷达 x2 芯片：MDC 810 最大算力：400 TOPS
AITO文杰M5智能驾驶版：激光雷达x1、高清摄像头x11、毫米波雷达x3、超声波雷达x12，芯片：MDC610，最大算力：200 TOPS
小鹏G6：激光雷达x2高清摄像头x12毫米雷达x5超声波雷达x12芯片：双Orin-X最大算力：508 TOPS
[·测试路径·]
这次我们的三辆车同时出发，沿着同一条路线。深圳山姆福田店出发，驱车前往深圳湾公园二号1、沿侨乡路、侨城东路、深南大道、南山大道、白石路、沙河东路、滨海大道。全程路线长24公里，有27个红绿灯，耗时约1小时。途中会遇到左转、右转、可变坡道、交通拥堵、施工、道路破损、医院入口、车非混行等情况。另外，我们的驾驶风格比较硬，因为我们在深圳的朋友，这条路很适合你。这对于三辆车来说是一个非常大的考验。
说到这里，可能有小伙伴会疑问：为什么选择这条路呢？
这体现了小鹏、阿婆、文杰之间的第一个区别。三者的城市试点辅助支撑点虽然都包括深圳，但在深圳地区可开放的范围有所不同。小鹏支持开通城市的主要道路。双向两车道等小路无法开通城市NGP。艾维塔和文杰可以支持的道路范围更大，即使在小道路上也可以激活城市NCA。为了有相对公平的对比条件，我们选择了上段道路，覆盖了尽可能多的路况，并且三辆车都可以开启城市辅助驾驶进行测试。
虽然三辆车同时出发，但开阔道路上的情况每时每刻都在变化。一辆车遇到的情况可能不会被另一辆车遇到。由于客观条件无法控制，我们这次出行。比较不涉及定量比较，无需打分。
每辆车的驾驶辅助设置如下。变道方式选择车辆允许的最高档位。阿婆和文杰敏捷，小鹏则标准。变道时无需确认，车辆目标速度不偏离。
屏幕上列出了每个汽车系统和驾驶员辅助软件版本。测试于2023年7月12日晴天进行。
[·测试总结·]
既然搭载了华为ADS智能驾驶，那我就把文杰和阿维塔放在一起说一下。
虽然文杰拥有的激光雷达数量最少，但测试表明其环境感知能力与Avita基本相同，文杰无法识别Avita的红绿灯。另外，文杰和阿维塔之间的路线选择逻辑基本相同，尤其是在红绿灯处。虽然他们选择快速变道，但这两辆车很少在接近路口之前变道，选择一条线较短的车道。两款华为系列车的方向盘角度控制都比较灵敏。相比之下，小鹏就有点卡壳了。
文杰和阿维塔最大的区别就是行人重量明显增加。这可能也是ADS 1.0和2.0的区别。当遇到行人时，请靠近他们，如果有倾向，甚至减速。这种逻辑在我们的测试中一定程度上影响了交通效率，甚至多次造成后车追尾的风险。另外，当文杰发现自己处于某些情况时，你可以用他的大脑感觉到，比如在医院门前驾驶出租车时。
小鹏是第一个走上应试路线的人。效率比较高的原因之一是，等红灯的时候，它会提前选择一条短柱车道，也比较容易开始跟车。红绿灯识别效果很好，它还成功地导航了 Icon 和 Avata 失败的几个十字路口。
缺点是辅助驾驶时方向盘的转动不够顺畅，有卡住的感觉。而且城市NGP的开放面积比Avita还要小。并道时，该车检测后方车辆的能力比Avita稍差，并道时出现过几次险些脱险的情况。
甚至小鹏和其他两辆车的地图导航逻辑也不同。这两款华为车似乎鼓励你在城市地区使用NCA。规划地图时，你可以具体选择是智能驾驶路线还是人工驾驶路线，它会告诉你不能使用多少公里。激活城市 NCA。小鹏就是道。通过正常的逻辑规划，只要上路就可以知道哪些城市的NGP可以开通，哪些不能开通。
[·测试经验·]
这个视频应该是横评在网络上第一个将Avita、文杰和小鹏三人齐聚同一领域的视频。经过实际测试，相信三款车的城市导航辅助能力没有什么区别。他们都有自己的优势和劣势，是目前国内辅助城市试点的第一梯队。不过，以他们目前的能力，还无法将自动泊车这样的驾驶任务交给他们。在实际使用场景中，当遇到交通繁忙或路况复杂时，应主动出击、带头。当流量较少时，他们犯错误的可能性较小，体验也很好。
今年，借助高精度地图，步行者、汽车开始学习行走，用户开始帮助车企采集样本。就像用AI画画一样，需要给AI足够的样本才能画出好的作品。因此，在三、四季度，越来越多的车企开始大规模落地城市导航辅助，这让更多的用户能够使用城市导航辅助。用户带来更多的样品，更多的样品帮助城市导航仪变得更智能并学会如何使用它。它与道路使用者一起玩，多种模式帮助城市导航助手摆脱作为步行者的非常精确的地图，开始独立行走甚至跑步。
当我想起一年多前横平自动停车的回顾，当车辆能够直观地识别车位的线条时，我就已经在想，哦，太棒了。一年多后，三人独自完成了深圳24公里的道路。虽然有时会失败，但迭代的速度确实超出了预期。虽然这次测试的实际结果证明城市领航辅助的驾驶水平比人类差很多，但我仍然保持乐观。就像今年我突然觉得人工智能很强大一样，只要辅助驾驶模式不断增多，自动驾驶的那一天可能会突然到来，而且或许比预想的要早很多。