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国内外主流车型智能驾驶测试评价体验
2.2、 从用户体验出发，选取五大场景衡量自动驾驶能力水平
自动驾驶的测评与体验，需要围绕用户的场景维度来展开。自动驾驶的能力体现可以有不同的维度，从功能研发、测试的角度，自动驾驶系统必须在特定的运行设计域（Operational Design Domain，ODD）中实现。ODD 是智能驾驶系统正常运行要满足的约束条件，包括但不限于道路类型、设施传感器、地理围栏等，能够在广泛的 ODD 中正常运行，代表自动驾驶系统的能力越高。ODD 能够很好地描述自动驾驶系统所面临的道路环境，但是对于用户而言，ODD 较为复杂并不是作为衡量体验的好指标。从用户的角度，自动驾驶的能力体现在一个个场景之中，因此我们根据自动驾驶行车过程中的经常需要处理的任务，选取转弯、启停、避让、多车道、复杂道路等五大场景，每个大场景下细分 4-5 个小场景，作为车企自动驾驶能力的衡量指标。
将用户经常需要处理的路况划分为五大场景，共包含 22 个小场景
我们根据以上划分对测试的场景进行记录，考虑到时间点上所测试车型的大版本一致且无重大更新，因而同车企不同城市、不同车型数据有较强的可比性，我们进行合并处理。理想由于测试时仍是通勤 NOA 模式为主，所得场景较少，因而没有对其进行收录。各车型采取场景数量如下：
小鹏与问界因测试地点多、时间长，测得样本量较多
针对场景中车辆自动驾驶的表现，我们划分了四个评定等级，由高到低分别为丝滑、优秀、一般、较差：
（1）丝滑：车辆能够从容应对场景，处理能力超出用户预期；
（2）优秀：车辆能够对场景流畅处理，表现符合用户预期；
（3）一般：车辆对场景的处理略显吃力，或是表现犹豫、或是行动使用户心理产生些许不适，但仍无须接管；
（4）较差：车辆无法应对状况、错误采取错误行动或造成较差体验，用户接管车辆；而某些长尾场景中，接管实际上在用户的预期之内，因而该评级的用户心理预期轴跨度会更广。
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