当人工智能赋予汽车变革时，也顺势点燃了人类新出行的一场前沿革命。

当前新势力与传统车企的交锋呈现白热化，而受限于复杂道路、各地区法律法规以及伦理困境等， L3 级及以上的自动驾驶的全场景应用尚处于初期，而我们也发现现阶段大部分用户对于 L2 以及 L2+ 级别的辅助驾驶也有更进一步追求。

其中一派是以 Model 3 为标杆的新势力代表，而另一派则是以传统车企为代表的 iX3 新秀，也饱受用户好评。而在偶然的机会下，我们体验了一汽-大众ID.4 CROZZ 辅助驾驶后颇具惊喜！

为此我们将三台具代表性的车型同台竞技，探究传统车企智能化新思路，看这场「反攻战」是否能打？我们也以此做出一个全新的评价。

Now,Let's witness it ！

一、车型介绍

特斯拉 Model 3

当前以特斯拉为首的智能驾驶梯队以视觉方案作为感知主力，凭借单目、三目视觉，利用深度学习算法，以安德鲁帕克所提出的“光开关”理论，来赋予机器“眼睛”，通过不断学习对物体进行分类、构建视觉特征，实现“不依赖性”规则的检测，赋予机器人理解周遭事物环境的能力。

此次参与横评的 Model 3 搭载的硬件信息：

• 辅助驾驶系统：AutoPilot
• 辅助驾驶芯片：自研 FSD HW 3.0
• 摄像头数量：9 个（1 个前视三目摄像头+1 个后视摄像头+4 个环视摄像头+1 个车内摄像头）
• 超声波雷达：12 个
• 毫米波雷达：1 个

而作为其它两家传统车企的新秀，宝马 iX3 与 ID.4 CROZZ 则在辅助驾驶上诠释新的方向。特别是 ID.4 CROZZ 为代表的重新提及人机共驾的理念。而这个理念伴随着 L2 的优化后逐步呈现出新的优势，保留了人作为决策的第一标准，我们下面看看他们的实际表现如何。

一汽-大众 ID.4 CROZZ 硬件信息

• 辅助驾驶系统：Travel Assist 
• 辅助驾驶芯片：博世配套方案
• 摄像头数量：5 个（1 个前视单目摄像头+4 个环视摄像头）
• 超声波雷达：8 个
• 毫米波雷达：3个

宝马 iX3 硬件信息

• 辅助驾驶系统：BMW 自动驾驶辅助系统 Pro
• 辅助驾驶芯片：Mobileye EyeQ4
•  摄像头数量：8 个（1 个前视三目摄像头+4 个泊车摄像头+1 个车内摄像头）
• 超声波雷达：12 个
• 毫米波雷达：5 个

二、辅助驾驶系统人机交互

从整个辅助驾驶体验的宏观角度上看，辅助驾驶系统的交互决定了整个体验的流畅度与可开启的频率以及安全性。

首先我们「围绕系统的开启方式、系统开启以及退出提醒、用户接管提醒做对比，另外在识别上，我们还围绕物体/行人识别显示、车道线识别、多车道动态物体识别等，论断交互是否更为直观」。

1、开启步骤与开启提醒

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Model 3 的开启步骤为「拨杆式」开启，需要向下连续拨动两次，在辅助驾驶成功激活时会有声音、图标提醒。

而 ID.4 CROZZ 与宝马 iX3 的开启方式也较为便捷，可直接一键式开启，相比拨杆更贴合人机工程学。

其中 「ID.4 CROZZ 较为好评的是方向盘的一键开启方式带有震动回馈，让多功能方向盘的功能分区更为清晰，也利于日常行驶中的盲操」。在辅助驾驶激活时会有图标提醒，但未有声音反馈。

而 iX3 同样支持一键式开启，「同样较为好评的在辅助驾驶状态时除了传统的图标提醒，方向盘还加入灯光信息」，但同样缺乏声音反馈。

从总体上看，ID.4 CROZZ 与  iX3 在体验交互信息上更为多元化，特别是两者可配合使用的 HUD 显示系统更为直观，但二者缺乏声音反馈意味着需要人工检查开启状态。

另外「Model 3 与ID4 CROZZ 在实际场景下成功激活的几率会更高，而 iX3 对车道保持中的车道识别精度较高，车道保持激活有一定的滞后性」，这个我们在以下会具体分析。

2、脱手接管提醒与退出提醒

在当前辅助驾驶发展阶段，机器与驾驶者的责任划分中，驾驶者需要保持时刻关注车辆的状态。系统退出与接管提醒则是确保提醒驾驶者安全使用辅助驾驶功能的关键。

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ID.4 CROZZ 在脱手接管提醒中较为全面，包括有文字、渐进式长鸣、图标提醒，在退出状态时文字信息以及图标提醒。

Model 3 在提醒接管状态时，有文字、图标以及长鸣提醒，系统退出时会有声音以及图标信息提醒。

而 iX3 则在接管提醒中有文字、图标、声音以及灯光信息提醒，系统提醒时方向盘灯光会变为红灯。而退出后系统会伴随着刹车制动，在高速场景非常危险。

综合上看 Model 3 与  ID.4 CROZZ  都有完整的声音、文字与图标符号接管提醒， iX3 虽然加入了灯光反馈但缺乏更为关键的声音反馈提醒，另外脱手的制动也需要驾驶者保持警惕。

3、车道线与多物体动态识别

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Model 3 将交互界面集成在了中控大屏内，可直接显示三条车道线信息，而整个界面动态显示丰富，包括有行人、电瓶车、小车、货车、雪糕筒等。

而  iX3  则主要集成在数字液晶仪表盘里，动态显示质感更佳，同样可支持三条车道线信息，但动态物体的数量捕捉较少 ，并且未能识别行人。只能识别电瓶车、小车、货车等物体。

ID.4 CROZZ 则将辅助驾驶界面集成数字仪表中，数字仪表虽小但内容也非常丰富。同样可支持三条车道线信息，ID.4 CROZZ 能够识别行人、电瓶车、小车、货车等物体。

而对「车道线以及多物体的动态识别很大程度上考验系统的感知能力，在实际使用场景上可以为决策层提供更多元的感知信息，例如提前制动、变道来车提醒等。我们实测的三台车除了 iX3 未能能识别行人，其它车型都能实现对「行人、电瓶车、小车、货车等的识别」。

三、城市路况对比

针对城市常见路况，我们设定了ACC系统启用速度设定、大曲率弯道、通过无标线十字路口以及对静止车辆的识别等场景，从而看看三者的 ACC+LCC 的综合表现能力。

1、ACC系统启用速度设定逻辑

Model 3 的 ACC 启动速度可自动识别当前路段的限速值设定，并且「可以自定义调整 ±10km/h 速度的浮动，整体体验度较佳。」

而 iX3  的全速域自适应巡航如果车速低于 30km/h，系统设定的默认为最高速度为 30km/h；而在车速大于 30km/h 时，系统设置的最高车速限制为当前车速。

 ID.4 CROZZ 的启动速度相比 iX3 会更低，如果车速低于 20km/h，系统设定的默认为最高速度为 20km/h；而在车速大于 20km/h 时，系统设置的最高车速限制为当前车速。

2、城市不规则标线开启与居中测试

我们在一条封闭式道路中做了一个不规则标线测试，单车道标线开口由大变小，并具备有曲率弯道，我们模拟日常城市复杂道路，并考验辅助驾驶系统 LCC 的开启以及居中能力。

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其中特斯拉的开启成功率较高，并且还支持在弯中开启，另外在识别车道线以及居中性都表现稳定。

而意外的是， ID4.CROZZ 的识别车道线开启成功率也比较高，能够在弯道中开启、并且在弯道中居中性也表现稳定。

反而 iX3 对于车道线识别开启 LCC 具有较高的门槛，系统需要确认清晰以及直线车道线方能开启。但 iX3 开启 LCC 后其居中表现也较为稳定，未有退出以及画龙现象。

综合上看，「除了我们熟悉的新势力老将 Model 3 ，作为传统代表的 ID4.CROZZ 与 iX3 在 LCC 中都未出现画龙现象，特别是 ID.4 CROZZ 能够快速响应开启 LCC ，实用性更强。我们结合高速与城市路段中，三者方向盘都未出现多余的摆动，整体体验非常稳定具有信心，这也是让我们所惊喜的」。

另外在综合场景体验中我们也发现了两种不同的辅助驾驶机制，其中 ID.4 CROZZ 与 iX3 类似，在辅助驾驶开启状态下，包括打灯变道、人为提速、调整方向盘等行为，辅助驾驶系统都保留人为控制方向盘的权利，在人为完成调整后辅助驾驶系统又重新工作。

而 ID.4 CROZZ 的接管机制更为流畅性，在人为需要介入时方向盘未像 iX3 、Model 3 一样需要与机器博弈，可随时调整方向盘。

3、通过大曲率弯道

除了城市的全速域自适应巡航与跟车体验，在辅助驾驶系统中还有车道居中功能，系统通过识别车道线可实现自动纠正偏离。

为此我们设定了一个大曲率弯道考验三者的通过性，分别为

40km/h 的时速通过深圳外环转沿江的大曲率弯道；

以及以 50km/h 的时速通过沿江转深圳外环的大曲率弯道。

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让我们惊喜的是，三车都能够在两个场景中顺利通过。

而我们实测「高速通过大曲率弯道下，三车的处理机制则有些不同。例如 Model 3 在 80km/h 时速通过大曲率弯道下，能够降低时速通过，而 ID4.CROZZ 与 iX3 在高速通过下会越线退出」。

从结果看出两位新秀能应对我们城市与高速常见的大曲率弯道，以 50km/h 时速通过。值得一提的是 ID4.CROZZ  在弯道内方向盘没有多余的摆动幅度，给予驾驶者很高了的通过信心，这也加大了三者辅助驾驶功能的实用性。

4、通过无标线十字路口（跟车/无跟车场景）

在城市路段，我们常见的有许多红绿灯路口，而在过红绿灯时难免会遇到车道线丢失的场景，这时候也考验了辅助驾驶系统的通过连贯性，我们为此设定了跟车与不跟车通过无标线十字路口的场景。

与我们过去测试场景类似，在无论有车或者无车场景下，Model 3 在车道线丢失后能够继续通过十字路口，表现稳定。

而 iX3 稍显遗憾，在无跟车场景下系统退出，但能够在识别车道线后继续恢复辅助驾驶系统，不需要驾驶者重新开启。

而 ID.4 CROZZ 则在跟车、不跟车场景下系统都会退出，但也能够在重新识别车道线后系统自动激活。

当前在城市辅助驾驶巡航中依旧存在许多复杂场景，这也对当前辅助驾驶系统提出更为严苛的安全要求，所以当前我们也暂不认为通过无标线十字路口是具备优势的能力。

例如「在无跟车过无标线十字路口时，Model 3 方向盘由于丢失车道线会出现幅度摆动，而在跟车过十字路口下，如果遇到前车变道，此时Model 3 也会随着前车轨迹偏离十分危险」。

良好的通过性无疑能提升整个辅助驾驶体验，但是在高峰等场景下十字路口往往会出现行人、跟车前车变道、加塞场景等，还是需要驾驶者进行观察减速。

5、对静止车辆的识别

在 ACC 巡航下，系统对于物体识别的能力也非常关键。例如我们常见的红绿灯、道路上对静止物体的识别，当然这其中还涉及了系统识别效率，当车辆速度过快时，车辆的感知速度与制动决策呈正相关，部分车辆会出现感知过晚、决策延迟带来追尾危险。

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此次我们将三车调整为 50km/h 的时速识别静止物体，看看三者对物体的处理能力。

Model 3 识别速度快，也为制动留足了距离，所以整个识别、制动、刹停过程非常线性。

而 iX3 与 ID.4 CROZZ 的结果相类似，虽然对物体的识别效率不及 Model 3 ，但 50km/h 时速依旧能够处理静止物体识别，完成刹停动作。

四、脱手检测

此次我们也检测三车的脱手检测逻辑，从方向盘感应方式、脱手时间、脱手惩罚机制做对比。

ID.4.CROZZ 与 iX3 采用的是电容监测，在提示与接管反馈上非常便捷迅速。相比之下 Model 3 采用的是力矩传感，后者需要驾驶者轻扭转方向盘才能激活。

而电容监测技术取代了过去的物理反馈控制，不仅利于操作，更能实现精细化控制，驾驶着只需要手搭在方向盘即可，不需要用力紧握，此外电容监测上离手监测的反应相比传统方式更快。

另外 Model 3 的驾驶者也需要与方向盘「博弈」，在提醒接管时如果驾驶者过度摆动方向盘系统退出，需要一定的学习成本。但目前我们体验的小鹏 P7 与蔚来 ES6 的力矩传感把控较好，Model 3 需要进一步优化。

而在脱手时间上，我们实测 Model 3 、ID.4 CROZZ 以及 iX3 的脱手时间分别为 96s、45s 以及 34s。

而在「惩罚机制上，Model 3 在单次未接管系统退出后会对驾驶者做出惩罚，驾驶者需停止车辆挂 P 档后才可重启」。

而 iX3 与 ID.4 CROZZ 则未有相应的惩罚机制，「但 iX3 在系统退出时会自带刹车，在高速场景下较为为危险，驾驶者需保持警惕」。

在脱手检测场景下，方向盘的感应逻辑出于对驾驶者驾驶行为的确认，但 Model 3 的确认方式从当前看需要加入更多人性化的元素，而对于惩罚机制而言，适度的惩罚会提高驾驶者的脱手成本，保证安全性驾驶。另外  iX3 的刹车动作会具有一定危险性，反而 ID.4 的渐进式的蜂鸣提醒更具有参考性。

五、场地模拟测试

此次我们针对以上的实际结果，考虑了多种结合日常生活中的场景，旨在模拟辅助驾驶功能的可行性，给予大家参考。

1、有车占道

在有车占道情况下，我们划分为三种情况，包括有静止车辆压车道线占道、静止车辆 30% 车身占道以及静止车辆 50% 车身占道，看三者对占道车辆的识别能力以及决策能力。

Model 3 在静止车辆压车道线占道场景下能够识别车辆，但未有制动动作，而在 30% 以及 50% 的车辆占道中能够识别车辆以及完成刹停动作。

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而 iX3 在车辆压车道线场景下未能识别，30% 与 50% 占道场景能够识别以及完成刹停动作。

而 ID.4 CROZZ 搭载的「单目摄像头」，虽未能在车道压线场景下未能识别，但在  30% 占道场景下以及 50% 占道场景下，也能分别完成识别未刹停以及识别刹停动作。从体验上看， ID.4 CROZZ 硬件上虽搭载的为「前视单目摄像头」，但相比 iX3 的「前视三目」硬件基础上的表现未有太大的差距。

2、低速最短跟停距离

而在低速最短跟停距离模拟场景下，我们调节最短跟车距离一档，主要测试三台车在低速情况的跟车距离，看看防加塞能力。

此次我们每台车五次测量，并取其最短跟车距离。

表现突出的是 ID.4 CROZZ ，最短跟停距离为 1.94m，接下来为 iX3 ，最短跟停距离为 2.59m，而值得一提的是 Model 3 的最短跟停距离为 4.69m，其余实际距离都超过 5m。

特别是在城市以及高速堵车等场景下，Model 3 的防加塞能力明显不足，而 iX3 与 ID.4 CROZZ  的跟停距离都较为适中，能够起到有效的防加塞的作用。

3、跟停后再起步待机时长

而待机时长是跟停前车后最长待机时间，例如在高速塞车跟车场景、城市红绿灯跟车等场景，适当的待机时间能够保持系统在「跟停情况下系统保持一定时间继续工作不退出」，提升整个辅助驾驶系统的连贯性体验。

Model 3 是该测试中待机时间最长的车型，能够达到官方的 5min，而紧随其后的为 ID.4 CROZZ ，我们在实测中发现 ID.4 CROZZ 只有在手搭方向盘状态下待机时间最长，能达到官方的 60s ，如果脱手状态我们实测最长为 33s。而在脱手时间超过 25s 后车道保持会退出，但 ACC 系统仍能保持工作。

而最后为 iX3，低于 3s。

值得一提的是 iX3 的待机时间小于3s，意味着 iX3 辅助驾驶在多数跟停场景下起步后需要人为介入。

当跟停前车后，只有前车跟停后立刻起步 iX3 才能持续跟车启动，只要前车跟停不起步，iX3 多数情况需要人工介入轻踩加速踏板。

工程师对于时间的限定也融入了许多考量，例如停车时间内会有行人、电动车等物体穿过，为了安全需要驾驶者在一定时间后确认激活。但频繁的需要人为介入会影响辅助驾驶系统的连贯性与实用性。

4、 跟随前车再起步反应时间

为模拟红绿灯、塞车等场景起步反应时间，我们将三车在跟停后，测试三者的反应时间。反应时间越快也降低了被加塞的可能，同时也更贴合我们日常驾驶习惯。

三者都拥有一个不错的反应时间，其中表现最佳的依旧为 ID.4 CROZZ ，反应时间仅为 1.22s， iX3 的反应时间为 1.86s，Model 3反应时间为 1.93s。

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5、车道障碍物识别（雪糕筒）

为应对路上除了车辆以外的障碍物识别能力，此次我们将雪糕筒以斜列式摆放在封闭道路的车道上，看看三者对于雪糕筒的识别与制动反应。

Model 3 能够精准识别雪糕筒，并且带有避让动作，但未能完成制动刹停。而 iX3 将雪糕筒识别为摩托车，但无避让动作。

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而基于「单目摄像头」的 ID.4 CROZZ 无法识别雪糕筒，未有避让以及制动动作。

在当前 XCX-Pilot Test 中，针对雪糕筒等其它障碍物的静止识别尚处于一个复杂具备难度的场景，目前只有极少数车型例如特斯拉能够识别处理。

6、跟车舒适性

我们在场地中模拟了前车缓停，体验车辆的跟停舒适性。在过去我们体验的多数车型都会有明显的识别前车、点头急刹，整个跟车体验不佳，这也考验了车辆对于前车的提早识别、制动决策能力。

在测试中，ID.4 CROZZ 与我们在日常行驶体验一致，颇具惊喜。「在三车对比下，ID.4 CROZZ 的刹车动作具线性，另外在前车缓慢刹停时 ID.4 CROZZ 也有缓行跟停动作，贴合我们日常驾驶习惯」。

而 iX3与 Model 3 表现也不赖，基本能够提前识别车辆到跟停过程，不会存在急刹、点刹等突兀行为。

7、场地模拟测试总结：

场地模拟下我们旨在模拟部分低速路况所遇到的场景，低速跟停距离、跟停待机时长以及起步反应时间都是衡量 ACC 巡航的实用性标准，预防在城市以及高速塞车等路况跟车避免被加塞的情况，从而提高整个辅助驾驶体验。

ID.4 CROZZ 则在这个项目中表现最优，包括 1.94m 的最短跟车距离以及 1.22s 的反应时间，另外在跟车舒适性上的表现也出乎我们的意料，我们在实际跟车体验中也认为 ID4.CROZZ 更贴合人类日常的驾驶习惯。

而在有车占道以及车道障碍物识别上，考验的是系统的物体识别、分析与决策效应，显然当前三者的辅助驾驶系统对于除了车辆、行人传统的障碍物识别外，对于其它障碍物识别有限，虽 Model 3 能够精准识别障碍物，但是同样不能做出制动动作。

六、总结

在当前，我们看到深度学习下所应用的「高阶智能驾驶」需要强依赖于数据的广度与深度，进化的能力尚处于最初期。而对于当前 L2 级别的辅助驾驶而言，我们依然需要有一个客观的评判与选择标准。

新势力老将特斯拉开拓一个以视觉为基础的智能驾驶，在整个 ACC + LCC 车道居中表现依旧突出，并且拥有高使用率，曾一度作为市场的智能驾驶标杆的标准。而作为新秀的传统车企，则在自动驾驶来临前提出一个新的解决方案。

1、ID.4 CROZZ

此次让我们惊喜的是 ID.4 CROZZ 在整个辅助驾驶的综合体验，例如在跟车舒适性、待机时间以及反应时间上，这些表现甚至在当前我们接触车型中属于第一梯队。

但碍于硬件与成本， ID.4 CROZZ 在多元交互性、物体实时感知能力还略有欠缺。

而 ID.4 CROZZ 、iX3 也重提人机共驾的理念，在「最大程度上保留驾驶者作为第一标准」。当辅助驾驶系统开启时人为可以随时介入，包括打灯变道、人为提速、调整方向盘等行为，系统始终保持 stayby 状态，在人为完成调整后辅助驾驶系统又重新工作。

值得一提的是  ID.4 CROZZ 最大程度保留人为控制方向盘的权利，人为介入时不需要任何力度，也不会像 iX3 出现人与机器「抢夺」方向盘的行为，特别是在长途巡航中降低「冷汗指数」。

ID.4 CROZZ 在 L2 优化后具备较强的 ACC 以及居中能力，而加入人机共驾的理念是当前另一个智能驾驶新的「风向」，同时也贴合 L2 级辅助驾驶对于责任的划分。

2、iX3

iX3 在同等测试与体验环境下也超越我们的预期，特别是在交互、居中性以及跟车体验等场景也表现优异。

iX3 有了 Mobileye EyeQ4 芯片以及前视三目摄像头的加入拥有了强大的感知能力，包括对动态物体的检测识别、跟车追踪能力，例如跟车过无标线十字路口、识别障碍物等。另外，iX3 还拥有高速场景打灯变变道的功能，这很大程度上都提高辅助驾驶系统的使用频率。

另外 iX3 在方向盘加入的灯光交互信息相比图标信息更为直白，也具有参考性。但  iX3 小于 3s 的待机时间以及脱手的刹车行为，降低了辅助驾驶的连贯性体验安全性，我们期待后续的优化。

3、Model 3

Model 3 作为智能驾驶领域的老将，它的表现依旧出乎我们的意料。凭借强大的感知系统，对障碍物以及动态物体识别、追踪、过曲率弯道等日常使用场景表现优异。但在细节的优化中，我们发现新部分新秀在智能化体验的思路也能够为 Model 3 做参考。

例如在跟停距离、用户接管提醒时对于旋转方向盘力度的把控等也有优化的空间。

而应对更为高阶的辅助驾驶，Model 3 同样拥有打灯变道的功能，并且支持在任意时速下开启。

与 iX3 、ID.4 CROZZ 不同的是，在辅助驾驶开启状态下，Model 3 辅助驾驶系统下机器具备优先“驾驶权利”，而在人为介入时，系统则会默认退出，需要驾驶者再次重启。这也意味着需要驾驶者时刻观察环境变化，长途巡航下会增加驾驶者的压力，提高「冷汗指数」。

新的智能赛道正划分出差异化的局面，特斯拉的智能驾驶依旧拥有强大的视觉感知、识别以及决策能力，而对于传统车企此次「反攻战」而言，依旧给予我们众多惊喜。

另外，此次 ID.4 CROZZ 与 iX3 也改变过去的销售策略，辅助驾驶系统都成为全系标配，而从我们实际体验来看，ID.4 CROZZ 虽未有较大优势，但实际表现更是与 Model 3 与 iX3 不相上下！特别是对于入门价 19.99 万的 ID.4 CROZZ 而言极具竞争力。

新的智能时代正在到来，而我们将成为这场构建「百花齐放」新出行方式的见证者！