看完自動泊車覺得不夠過癮？不能代表車輛應對突發狀況的能力？那么接下來的項目測試絕對滿足你的期待，對于四臺車來說也是一場硬仗。我們在國家智能網聯汽車中心的指導下，設置了若干個具有中國特色的超高難度測試場景。首先是固定假人障礙和隧道內固定靶車項目。實測表現如下：

　　為了區分常規測試，我們不僅使用了橫截面積極小的小孩假人，并且還使用了超出大多數車型AEB緊急制動介入的50km/h測試速度。

　　第一位入場的是奧迪e-tron，我們開啟完全輔助駕駛功能并保持50km/h的速度，在整個過程中，系統無預警也沒有做出剎車的動作，最終直接撞向假人。我們猜測在這一場景下，50km/h的速度無法成功觸發AEB工作。

　　蔚來ES8在接近假人過程中沒有預減速，較近距離才發出預警并觸發AEB緊急制動，雖然ES8奮力制動但是不足以完美避讓，還是撞上了假人小孩。不過相比奧迪e-tron無減速直接撞上的情況，蔚來ES8已經起到一定緩解撞擊傷害的作用。

　　在接近假人過程中，奔馳EQC相比蔚來ES8，系統預警和觸發AEB緊急制動的時機要早一些，雖然緊急剎車很驚險，但能避讓成功，表現值得點贊。

　　而特斯拉Model X表現依舊穩定，它在較遠的距離就完成了可視化識別并且進行線性預減速，最終完美制動。但從實際表現來看，它的表現依然沒有第一季Model 3的表現好，擬人化沒那么高。

　　這四臺車的表現差別還是挺明顯的，不過特斯拉Model X的表現令人印象深刻，擬人化程度是四臺車中最高的。究其原因，它是通過視覺及算法判定后就立即通過巡航來達到減速、制動的目標，避讓感受最好，而非EQC那種在極限狀況下的AEB緊急制動。

　　在生活中，還有一種情況也極為常見，那就是我們剛進入隧道時由于光比反差大，這時如果隧道內停有故障車，人的視覺往往是反應不過來的，后果將不堪設想。如果這時使用了自動駕駛輔助功能，這些傳感器能幫助我們提前識別故障車主動剎車，從而規避這種突發狀況嗎？

　　所以就有了這一場景測試，我們模擬進入大光比反差且隔絕GPS信號的隧道，并遭遇固定障礙靶車。我們統一使用50km/h的速度并鎖定在第二檔跟車距離。值得一提的是，測試當天艷陽高照，隧道內與外面環境光比反差很大，很好地還原了這一實際場景。那這一次還會像上次那樣，全部都通過嗎？

　　特斯拉Model X和蔚來ES8都能夠在較遠的距離識別并進行預減速，整個制動過程都很線性擬人，完美避讓。需要說明的是，由于道路限速，特斯拉開啟AP后速度最高只能去到40km/h。

　　令人意想不到的是，奔馳EQC與奧迪e-tron在這一環節竟然都紛紛翻車了。在第一輪的測試中，奧迪e-tron全程無識別預警，沒有采取任何制動直接撞向靶車。后續進行多次的測試，偶爾會出現成功避讓的情況，但成功率不高。而奔馳EQC則在離靶車很近的時候才有預警，但已為時已晚，同樣撞上靶車。

　　什么原因導致了e-tron與EQC在這一環節翻車了？難道是受隧道的明暗光線反差大的因素影響而導致兩車都識別不到靶車？為了驗證我們的想法，我們將靶車從隧道轉移到光線良好的正常道路上再進行同樣的測試。

　　結果和我們預想一樣，兩車都能夠在較遠的距離識別到靶車，并進行線性減速最終完成避讓。這樣看來，是隧道內光線反差大這種環境影響了兩車對靶車的識別。在這種復雜路況的識別率方面，兩傳統豪華品牌雙雙都敗給了新勢力玩家！

　　同時也給到了我們一些警示：那就是我們使用自動駕駛輔助功能時，在面對復雜路況，尤其是光線反差較大的隧道環境，駕駛員還是要多留意，不能完全交給系統。