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国内外主流车型智能驾驶测试评价体验
特斯拉场景优秀率更高，国内车企顺滑程度表现基本处于同一水平
3.3、 场景分析：感知普遍较强，预测和规控是差异化体验主要来源
深入场景中，发现车企自动驾驶能力边界。对于用户来说，体验往往具有迁移性，即在一个场景中感受到自动驾驶系统的明显边界，在此后类似的场景中便会格外注意，对自动驾驶系统的信任也少一分，因而我们在本节将对车企自动驾驶的场景细分进行分析，以发现车企自动驾驶（限测试时版本）能力的边界。场景数量分布方面，我们共搜集到 544 个场景，其中转弯、启停、避让、多车道、复杂道路场景分别为 160/61/136/158/29 个，占比分别为 29.4%/11.2%/25.0%/29.0%/5.3%。
544 个场景分布于五大场景 测试中转弯、多车道、避让场景占比较多
3.3.1、 转弯场景：转弯仍是较难场景，国内外车企均不能完美处理
转弯场景复杂，能力要求高，特别是无保护左转场景是自动驾驶遇到的最难场景之一。转弯场景对车辆感知、轨迹预测、路径规划的要求较高，但也有难易之分。如右转需要引导汽车进入右转车道，在许多十字路口，司机甚至可以在红灯的情况下右转，因此这对自动驾驶汽车来说十分简单。而左转场景中无论是路口复杂的车流、蠢蠢欲动的行人、各种各样的标线与交通标志，都对自动驾驶车辆的环境感知与预测都提出了极高的挑战。特别是无保护左转场景，不仅需要跨越多条车道，还需要与对向车辆等道路主体进行博弈，是自动驾驶场景中最复杂的场景之一，也成为衡量车企技术水平的重要指标。在测试样本的分布中，问界、小鹏、阿维塔、特斯拉、蔚来的场景数量较多，而智己与极越的场景数量较少。我们继续使用安全接管率与顺滑程度来衡量车企的水平，但由于里程数据没有细分到每个场景中，因而采用场景总数作为安全接管率的分母。
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