年初,理想汽车通过最新的OTA 7.0版本升级,以“全场景端到端智驾”重新定义智能标杆,打出响亮口号的理想在雨雾等特殊天气下,究竟有没有“真本事”?2025智驾“封神榜”年度测评揭开谜题!
2025智驾"封神榜"年度测评由长沙市智能网联汽车产业链办、湖南红网长沙站、湖南湘江智能科技创新中心有限公司委托国家智能网联汽车(长沙)测试区的权威评测。
不同于常规测评,本次"封神榜"开创性引入用户共研机制:先由全网消费者票选出五款智驾明星车型,再通过雨、雾天气的复杂路况,对车辆进行测试。
本次测评的理想L6 2024Pro款,试验车辆以随机为原则,不事先通知厂家,从经销商处租赁测试车辆,保证测试结果公平、公正及有效。此外,对接车、验车、建立测试车辆档案进行全程拍照记录。
此次测评采用2024版智车信心度(C-IAC)测评体系进行,采取实车测试并记录结果。值得关注的是,针对于目前智能汽车事故频发现状,本次测评体系中在车辆安全性和心理舒适性指标上,特别加入了广大消费者和驾驶员高度关注的预警提示时间、刹停后到碰撞点距离。
本次测试依据2024版智车信心度(C-IAC)测试规程,具体测试场景及结果如下表:
(如车辆在当前试验车速无法通过,则不进行更高车速测试;事故场景:假车、假车后方1米处的假人、假人后方50米处的三角警示架的中心线完全对齐成一条直线;行人纵向场景:试验车辆正中央与移动假人的行进路线完全对齐,假人以步行速度5km/h与车辆同方向前进。)
从测试总结来看:理想L6 在雨雾天气下表现整体表现并不出色,在全部测试场景中均未能实现避障,仅在雨天行人纵向场景下发出碰撞预警。
在此,国家智能网联汽车(长沙)测试区建议理想L6的驾驶者及关注者,在复杂气象条件下更应加强安全意识,提前规避、降低风险,主动增加跟车距离慎用智驾功能。
想了解理想L6详细测评内容,请继续下滑。
以下为理想L6详细测评结果(结果仅针对本次测评数据有效)
一、试验规程
实验规程采用2024版智车信心度(C-IAC)测评体系,该体系是国内首个基于特殊气象环境和特殊交通参与者的智能驾驶危险场景测评体系,旨在帮助消费者认清智能驾驶汽车在特殊气象和危险场景下真实使用的功能水平。在2024版智车信心度(C-IAC)测试规程中,主要关注雨天、雾天多目标辨识场景、夜间逆光行人横穿(近段单侧遮挡)等9大测试项目25个测试场景,为消费者提供更为严谨科学的选车用车参考,也为车企更好地推动智能网联汽车功能与性能的提升、加强智能辅助驾驶的安全性、舒适性方面的研发提供更科学、更全面的参考。
试验工况表概览如下:
根据广大网友的票选结果,本次测评的测试环境涵盖了雨天、雾天以及雨夜逆光,而测试场景则聚焦于驾驶员在事故车后方摆放三角警示牌的事故场景,以及行人与车辆同向行进的行人纵向场景。
二、评级规程
2024版智车信心度(C-IAC)从安全性和舒适性两个指标进行场景评价,本次测评的具体评价方法详见下表:
每个测试场景最多进行3次试验,若3次中有2次满足要求,则视为该工况通过测试;若前2次试验均能通过测试,则不进行第3次试验。若3次试验中有2次及2次以上车辆不能通过测试,则该工况未通过试验。测试场景最终得分为2次试验得分相加。
三、测评详解
【事故场景】
本场景的目标车放置在车道中心线上,试验车辆纵轴线与目标车纵轴线重合,目标车后方1m放置目标假人APT,目标假人后方50m放置三角架,目标假人APT中心线、试验车辆中心线以及三角架中心线重合,测试环境涵盖雨天、雾天、雨夜逆光。
【事故场景-中雨、大雨】测试结果如下
在事故场景测试中,理想L6在雨天环境下,没有及时准确识别前方事故场景,说明雨天对该版本理想L6驾驶辅助功能的影响很大。
【事故场景-浓雾、强浓雾】测试结果如下
在事故场景测试中,理想L6在雾天环境下,没有及时准确识别前方事故场景,说明雾天对该版本理想L6驾驶辅助功能的影响很大。
【行人纵向场景】
本场景的目标假人APT中心线与试验车辆中心线重合。目标假人以5km/h的速度与车辆行驶方向相同的方向移动,碰撞点在车辆宽度50%位置,如图中所示M点,测试环境涵盖雨天、雾天、雨夜逆光。
【行人纵向场景-中雨、大雨】测试结果如下
每个测试结果均经过2或3次重复试验验证,我们选取了表现较好的测试数据展示,如下:
在行人纵向场景中,试验测试为低速(40km/h)时,无论是雨天还是雾天都能在碰撞前发出预警提示,并进行减速,但无法避免碰撞,反映出该版本理想L6的驾驶辅助系统在恶劣环境低速行驶场景下,能在一定程度上减少碰撞危险。
【行人纵向场景-浓雾、强浓雾】测试结果如下
在行人纵向场景测试中,理想L6在雾天环境下,无法准确识别前方纵向行走的行人,说明雾天对该版本理想L6驾驶辅助功能的影响很大。
理想L6测试结果汇总如下:
四、整体结论
通过对2024款Pro版理想L6在2024版智车信心度(C-IAC)测试中发现,在12个测试项目中,理想L6通过率较低,根据数据显示,面临碰撞风险时,多数情况为未预警,即便预警也无法避免碰撞,可能存在两方面的原因,一方面,在恶劣天气下摄像头因水汽散射导致目标识别延迟,雷达信号穿透率下降加剧感知盲区;另一方面,动态制动策略未充分适配低附着力路面特性,如雨天制动距离延长需求未被纳入计算模型,导致系统即便触发预警,仍因预设刹车参数与实际路况不匹配而无法有效避撞。由此可见该版本理想L6的ADAS系统在复杂气候环境及高风险路况中存在一定的局限性。
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