2025-06-16 10:29 在过去几年中，得益于政策扶持、资本涌入与技术快速迭代，中国智能汽车行业步入高速发展阶段，“辅助驾驶”也逐渐成为新车标配。然而，在技术落地进入深水区的当下，用户对智能驾驶的信任却悄然发生变化——从热衷概念转向关注实际体验，数据与真实效果成为评判新车的重要标准。
据国家12315平台数据，2024年新能源汽车软件类投诉达3.5万件，其中“辅助驾驶功能失灵”“与宣传不符”等问题高频出现，占比达到22.4%。这反映出消费者对智能驾驶产品的关注重点，已从“炫技展示”逐步过渡为“实际表现”。
在这样的市场背景下，一个具备技术实力、数据客观性和中立视角的第三方智能驾驶评估平台显得尤为关键。作为新兴测试平台代表，车控CHEK通过真实场景数据采集和多维能力评估，正在尝试为智能驾驶提供一把“可信的量尺”。
信任缺口浮现，传统评测模式面临挑战
随着智能驾驶技术从实验室走向日常道路，消费者对“高阶智驾”功能的关注也在从愿景走向实用。但目前市场上，宣传内容与实际功能之间的“落差感”仍普遍存在：一些车型标榜具备高等级辅助驾驶功能，但实际仅支持AEB或基础巡航，用户体验与预期存在明显偏差。
此外，业内测试方式也面临挑战。车控CHEK合伙人肖坤指出，传统的封闭场地测试难以覆盖诸如城市通勤、夜间驾驶、施工避让等真实路况；而城市道路上的公开测试又受到政策约束限制，难以全面开展。
在测试手段和验证环境双重受限的情况下，车企很难建立面向用户需求的全场景验证机制，也难以通过“自测”建立有效的信任闭环。
数据采集重构评估体系，CHEK打造“智驾记录仪”
车控CHEK的核心切入点在于：利用软硬件一体化系统，还原智能驾驶真实能力边界。
通过独立采集中控界面与前向道路视频，CHEK能够自动识别辅助驾驶系统的启用、接管、异常干预等关键事件。这一采集方式无需调用CAN总线或车载黑匣子，具备更高的部署便捷性和通用性。
依托大模型算法平台，CHEK能够对数十万公里的道路测试数据进行结构化处理，并结合车辆配置、用户行为、路况变量等多维信息，建立覆盖主流车型的能力评估体系。CHEK目前采用“五维度评估模型”——即安心、舒适、效率、前沿、风格五项指标，全面反映辅助驾驶功能的使用表现与风险识别能力。
这一系统不仅具备横向比较的能力，也支持面向不同用户驾驶风格的个性化匹配，帮助消费者实现“技术选车”的精细化决策，而非仅依赖简单的排名或打分体系。
服务车企全链路，数据回馈产品开发
除了面向消费者，CHEK平台也已成为多家主流车企和自动驾驶企业在研发、测试、竞品分析等环节的重要技术工具。
在产品开发阶段，CHEK可基于实测数据实现功能版本对比，辅助车企优化功能迭代；在销售终端，通过与试驾场景结合，可同步采集用户体验数据，为销售策略提供可视化参考。
车控CHEK合伙人洪泽鑫表示：“智能驾驶产品的研发和推广，离不开真实数据的持续反馈。CHEK的目标不是宣传功能，而是呈现真相——既服务用户的决策，也为企业提供更具客观性的产品反馈机制。”
有车企智能驾驶负责人直言：“过去我们常依靠主观反馈和小范围测试来判断系统表现，但缺乏行业对标数据支持。CHEK的数据能帮我们明确自身短板，比如在施工绕行、夜间识别等复杂场景下的表现，与市场主流车型相比究竟在哪。”
从数据中挖掘价值，推动行业走向“验证竞争”
在智能驾驶进入普及前夜的当下，行业的竞争也从“功能宣传”逐步过渡到“能力验证”。车控CHEK通过采集与分析用户真实驾驶数据，形成结构化的能力模型，正在帮助消费者重拾对技术的信任，同时为行业带来一套更科学、更透明的评估体系。
未来，当用户不再关注模糊的功能标签，而是基于“接管频率”“避障成功率”“掉头能力”等具体指标做出购车决策时，智能驾驶的价值才将真正建立在“事实”之上。
对于行业而言，唯有让数据说话，才能让技术落地真正“有声有信”。
