城市领航驾驶正在经历一场真相大白的时刻——同样是20到30万的车，在同一条街道上，有的顺利过弯，有的频繁需要人接手，背后反映的不仅是技术差异，更是消费者对"自动驾驶成熟度"认知的巨大落差。
我们最近做了一个挺硬核的测试。找了6座不同风格的城市，9款在这个价位最热门的车型，总共跑了620多公里的真实路况。不是在封闭场地做表演，而是在真正的城市里，红绿灯、行人、施工、各种突发状况全都得遭遇。
结果出来，有点扎心。
1. 大多数系统在常见场景已经能用
先说好消息。施工路段绕行、单行道、国道这类相对常规的场景，大部分车型都能顺利通过。上海五角场的环岛，六款车成功了。长隧道里，七款车没有掉链子。
这说明什么？说明城市领航在覆盖面上确实在进步。如果你日常通勤就在这类场景里打转，这些功能确实能帮你减轻疲劳。开着舒服多了，特别是在北京、上海这样的大城市，堵车堵得人心累，有这么一套系统来分担，感受还是明显的。
但这里有个坑。很多人看到新闻说"城市领航"就觉得自己买了个小自动驾驶车，其实远没那么简单。
2. 难度往上一升，系统马上掉链子
转折来了。无保护掉头这种场景，只有四款车能独立完成。高难度路口，像武宁路地道口这样的，只有三款车敢接这个单子。狭窄的乡道没标线，五款车成功。
数字一对比，立刻就能看出来。常规场景六七成的成功率，到了真正考验的场景，直接腰斩。
这意味着什么？意味着系统在复杂博弈和路径精准规划上，还差挺远。无保护掉头考的是什么？是对对向车流的判断，是在没有任何保护的情况下做出安全决策。这不是简单的识别问题，而是需要系统有"预判能力"。
很多人开了几个月才发现这个问题。明明在直道上表现不错，一到了一些看起来不那么复杂的十字路口，系统就开始犹豫。方向盘突然转向，突然回正，然后提示"接管接管"。那一刻，用户的信任度直线下降。
3. 稳定性指标揭示了真实差距
我们看了一个关键指标——平均人工介入里程，简称MPI。就是说，系统从出发到最后接管为止，能自己撑多长距离。
不同车型的这个数据差异很大。有的车型在同样的路段，需要人接管的次数明显多于其他对手。这不是小差别，直接影响驾驶体验。你你在用城市领航通勤，结果每隔几分钟就得接一次方向盘，那种感受就是——为什么我还要买这个功能？
更扎心的是，很多系统问题不是一两次就暴露的。有的车型在连续通过多个红绿灯的时候表现还不错，但一旦路况变得复杂——比如周边有施工，标线不清晰，或者有临时停靠的车辆——系统的行为就开始变得诡异。
有人跟我们反馈说，他的车在同一条街道上，上午能顺利通过，下午因为停靠了几辆外卖车，系统就开始频繁转向。这听起来像是车的脑子有点不稳定。
4. 常见的"问题行为"几乎每款都有
在实际测试中，我们发现了一些共性问题。刹车不线性是最明显的。系统减速的时候，有时候很急，有时候很温和，乘客坐在后排能明显感受到这种节奏不一致。
路径规划偶发异常也很常见。有些车型在规划路线的时候，会突然做出看起来不必要的转向或者偏离。你看着就觉得——为什么要往那边转？明明直走更近啊。这种情况不多，但只要出现一次，用户对这个系统的信心就打个折扣。
变道的时候，有些车型太激进了。系统判断可以变道，它就直接往过去转，不给人反应时间。这在高速上可能还好，在城市里和其他车挨得很近，这种激进的行为真的会让人紧张。
还有一个有点好笑但又很真实的问题——"画龙"。就是方向盘转向的路线不顺畅，看起来就像在打方向盘时画龙。一转一转的，不是平滑的弧线。这不仅看起来别扭，长期用这样的系统，心里也容易产生对稳定性的疑虑。
5. 为什么这些问题会存在
往深了想，这些问题的根源是什么？
城市领航需要处理的变量太多了。不仅要识别车道线，还要理解行人意图，还要预判其他车辆的行为。高速上可以相对简单地处理，因为所有参与者的行为都比较规范。但城市里呢？有人乱停车，有人在斑马线上犹豫，有临时施工标志，有遮挡视线的大车。
每一个变量的加入，都会指数级增加系统的决策难度。一个系统在标准化场景下表现好，不代表它在复杂场景下也能应对自如。这就像一个人在安静的教室里做题很快，但在嘈杂的工地上就开始出错。
算法的训练数据也会有盲区。某个车型的开发团队可能在深圳训练了很多数据，对广东的路况特别适应，但一到了北方的某些城市，就开始频繁出问题。这不是车不好，而是训练数据的地域差异直接影响了系统的泛化能力。
另外，硬件配置的差异也很关键。传感器的性能、计算芯片的处理速度、软件算法的优化程度，这些都会影响最终的表现。同样是20多万的车，有的用的传感器配置可能比另一款要好，结果就是系统反应速度更快，判断更准确。
6. 这说明了什么真相
现在的城市领航功能，本质上还处于"可用但不完全可信"的阶段。不是说它不能用，而是说你还不能完全放松。你得保持着一定的警惕。
这和营销宣传之间有个蛮大的落差。很多厂商在介绍这个功能的时候，会说"城市任何场景都能应对"，但现实是，真的难场景只有三四成的车型能独立完成。
消费者们买车的时候，往往被这个功能吸引了。但用了几个月之后，才发现自己期待的和实际体验不太一样。有的人会觉得被骗了，有的人会理解这是个逐步成熟的过程，但大多数人就是有点失望。
这种失望的积累，对整个行业的信任度其实有影响。因为一旦用户对某个功能产生了质疑，即使后续这个功能得到了改进，他们也会带着保留的态度去看待。
7. 为什么有的车型表现更好
那既然问题这么多，为什么还有四五款车型能在更难的场景里完成任务呢？
仔细看的话，表现更好的那几款车，往往在硬件投入上更舍得。传感器数量多，位置布局更合理，覆盖的视角更广。这样系统对周围环境的理解就更全面，决策的准确度自然就高。
软件层面，有些团队在算法优化上投入更多资源。他们可能有更多的工程师专门处理边界情况，对各种复杂场景的优化也更细致。这不是一蹴而就的，而是长期迭代的结果。
训练数据的多样性也很重要。有的团队会故意去搜集各种极端场景的数据，包括雨雪天气、夜间行驶、各种不同城市的路况。数据越丰富越多元，系统的泛化能力就越强。
还有一点不太显眼但很关键——团队的经验。有些厂商在自动驾驶领域的积累更深，他们知道哪些场景容易出问题，在设计的时候就提前考虑到了。这种预判能力，新进入者很难短期内追上。
8. 用户应该怎么理性看待
既然现状是这样，那消费者应该咋办？
首先要认清楚，城市领航不是自动驾驶。自动驾驶是完全无人，城市领航还是需要人全程监控，随时准备接管。这不是语义游戏，而是责任归属的问题。
不要过度依赖这个功能。它能减轻你的疲劳，但不能让你真正放松。你的手要轻轻搭在方向盘上，眼睛要关注路况。特别是进入复杂场景的时候，要主动接管，而不是等系统出问题了再接。
还有，要对不同车型的能力有个基本认知。你可以在买之前做个小测试——在熟悉的路上试试这个功能，看它在你常去的几个地方表现怎么样。不要只听销售说，得自己亲身体验。
最重要的是，要对这个技术的成熟度保持清醒的认识。它在进步，但进步的速度没有宣传得那么快。这种清醒能帮你避免过度期待和随之而来的失望。
9. 这些差异未来会怎样演进
往前这个领域肯定还会继续分化。投入多的厂商会逐步把自己的优势转化成产品上的明显差别。等到两三年之后，可能就会出现一批系统真的比较稳定可靠的车型，和一批还在"能用但频繁出问题"阶段的车型。
这个分化的过程中，数据的积累会很关键。每一次用户的使用反馈，都能被用来改进算法。哪些场景容易出问题，出了问题以后系统是怎么处理的，这些都是宝贵的训练素材。用的人越多，数据积累得越快，系统改进得也就越快。
但整个行业也得面对一个现实问题——用户期待和现实的落差。现在买城市领航功能的人，很多是对这个技术有点高估的。但用了以后发现，还没到那个程度。这种期待的调整，可能需要一两年时间才能真正完成。
技术在进步，但消费者的认知也需要跟上。那些理解了现状、对功能有合理预期的人，用起来会相对满意。那些期待太高的人，即使系统本身已经很不错，也可能会觉得不够好。
这或许就是城市领航现阶段最真实的写照。不是技术不行，而是我们都还在学习怎么和这项新技术相处。
回到最开始的问题：同样价位的车，为什么城市领航表现差异这么大？答案就藏在硬件投入、算法优化、数据积累和团队经验这几个维度里。
如果你正在考虑这个价位的车，不妨把城市领航的实际能力作为一个参考因素，但别让它成为决策的唯一因素。了解清楚你自己的使用场景，看看有没有真实用户的反馈，最好还是自己试驾的时候亲身体验一下。
技术会继续进步，但现阶段，清醒地认识它的能力边界，反而是最成熟的态度。
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