華爲ADS VS 小米HAD｜問界穩定發揮 小米有驚有喜
同爲手機廠商自研的智能輔助駕駛模型，小米和華爲的區別到底有多大？我先發誓，我們這可是真金白銀一天五千租的車，剛交付，嘎新，車鑰匙還燙手，300公里的新手期都是我們刷出來的！但凡有虛的，棍兒給你你來敲我。廢話不多說，接下來讓我們有請相愛相殺已久的兩位參賽選手！
[ ·選手及路線介紹· ]
它，創造了世界汽車史上的新紀錄，3分鐘大定突破20萬臺！1顆激光雷達，1個4D毫米波雷達，11個攝像頭，12個超聲波雷達，thor芯片算力達到了700TOPS，模型訓練量1000萬clips。它就是——小米YU7
它，作爲皇家嫡子，擁有1個 192 線激光雷達、1 個高精度固態激光雷達、前向3 分佈式 4D 毫米波雷達矩陣、2 個後向 4D 毫米波角雷達、12 個超聲波雷達、11 個高清攝像頭，它就是——問界M8。
這次的路線呢，我們特意爲了兩位選手稍微提升了一點點，在以前的老路線基礎上增加了兩次掉頭和最右側爲左轉車道的考覈點。好了，華米大戰現在開始。
[ ·出停車場及左轉位於最右車道· ]
這一次我們換了新起點，在園區內，M8在P檔靜止狀態下就可開啓智能輔助駕駛，繳費擡杆後，M8繼續行駛駛入輔路，準備匯入主路，此時SR界面提示道路變窄將降低車速，是不是很貼心，但是！此時sr界面完全沒有匯入路線，直到匯入口，提示請立即接管。
而YU7剛開始在車位內，沒有駛出園區的導航路線，所以沒能開啓智能輔助駕駛，拐出充電站區域導航有了路線，便能開啓HAD，但由於此時導航路線並不是我們規定路線，所以暫時手動開出停車場。切換回規定路線擡杆後，YU7便可使用，並轉入輔路。
在匯入主路時，sr界面有匯入路線並執行匯入動作，但此時左後主路上有非常多的車輛迅速通過，YU7並沒有讓，找到空隙車頭迅速插入最外側車道並停下，此時後車車速很快且瘋狂滴滴，從sr界面上可以清楚看到後車緊急剎停時和我們的車距，爲了安全呢，我還是選擇介入，手動併入掉頭車道。
面對沒有隔離帶的雙向四車道掉頭路段，米子完成的還是很漂亮的，微微向右甩一把避讓完對向車後一把完成掉頭，但掉頭完成後，回方向的時機較晚，產生畫龍的情況。那M8同樣避讓完對向車後一把完成掉頭，在規控部分相比YU7更穩健一些，沒有非常明顯的畫龍。
接下來是我們增加的新考點左轉位於最右側車道，小米在距離路口不到300米時打左轉向燈，但由於左側有車一直沒有併線成功，距離方向指示牌50m左右時感知到右側爲左轉車道並在sr界面規劃出向右併線的路徑，進入左轉車道，正當我們以爲米子能順利通過此考點時，sr界面莫名出現了向左併線的路徑並接着向左打方向,好在還沒完成併線意識到車道不對，迴歸正確位置，順利完成左轉。
問界呢並沒有提前打左轉向燈以及往左併線的動作，但到臨近路口的實線區域才規劃出向右併線的路徑，執行向右併線的動作時稍有些晚，小壓一點點實線。另外，在左轉過程中，問界的轉彎路線規劃有點大，加上對向小三輪的影響，讓這個彎兒啊，甚至拐到了對面人行橫道了。
[ ·公交/潮汐車道· ]
新增的考覈點通過了，迴歸到我們的老路線，首先就是公交車道潮汐車道。我們直播當天是週末，公交車道不限行，怕大家看着不爽，我特意又找了工作日的早高峰，單獨跑了一下公交潮汐車道。
目前小米YU7引入了VLM視覺語言大模型做輔助，VLM相當於給端到端模型配上了一個副駕，它主要扮演的是環境翻譯官和人車溝通橋樑的角色。他可以理解複雜語義場景，比如之前我們測的L9上的“前方坑窪路段，將合理控制車速，再比如，遇到潮汐車道會提示旁側爲潮汐車道將合理使用，並顯示出潮汐車道的解釋和可用時間段，這樣不僅生成對於駕駛決策的解釋，也增加了用戶對於智駕系統的信任度。但是VLM並不能取代決策模塊，而是輔助端到端模型做決策，像遇到潮汐車道等特殊車道，它通過攝像頭捕捉的圖像信息以及語言信息聯繫起來，再參考像車輛時鐘、粗略的潮汐車道時間表、甚至聯網的實時交通等工具鏈，給端到端模型一個“類人”的決策邏輯或者說建議，同時提示駕駛員。
解釋一下其實大家應該對他們的表現有一定預期了，即使不能正常使用特殊車道，至少能有簡單提示吧。但是看回測試表現，在工作日早高峰，小米和問界在出停車場後都遇到了大量的後方車輛，不得已駛入公交車道，雖然有向左併線的規劃，但都沒有執行成功。面對潮汐車道呢，sr界面都會顯示出特殊車道的雙黃線，此時潮汐車道同樣有大量車輛，兩車都沒有使用。目前階段下我可以接受不能使用潮汐車道，畢竟端到端做決策，無論在不在可用時間段，遇到特殊車道能不進就不進。但米子，咱有了VLM爲什麼不能像想子學學整點簡單的語音提示呢，好讓駕駛員知道咱也是配上VLM的！
[ ·狹窄路段人車共行· ]
人民大學西路這段路呢是雙向單車道，本來就沒多寬，又沒有非機動車道，還有路邊臨停的車、馬路上還有各種大爺奶奶們遛彎，隨時竄出來的摩托車，非常混亂。
YU7在進入這條路段前的左轉就很勇猛，此時對向有右轉進此路段的車輛，敵我雙方針尖麥芒誰也不讓誰，對面坦克沒有減速，米子也一直保持25km/h的速度，這個行駛軌跡讓我非常有壓力，介入後sr界面距離旁車還有段距離，但實際上已經離的很近。
進入這條路段，對向非機動車掉頭，YU7在非機動車往本車道併線時就感知到它，但完全沒有減速動作，甚至還點了腳加速，sr界面的路線規劃都是向右避讓繞過它，但直到非機動車橫在面前，纔來了腳突兀的剎車。是得難受，整條路段經常就是剛提速完遇到障礙接着就是一腳制動。
那M8左轉以及狹窄路段口有對向車時處理的都很穩重，前方快遞車駛離，M8微微向右打方向避讓順利通行。但別高興太早，此時右側有小姐姐正常人行橫道過馬路，M8同樣感知到行人，但臨近人行橫道M8直接撒手，退出智駕，之後的避讓完成的都還不錯，繞行避讓很積極，不會有太多借位，完成避讓能及時回到本車道。
[ ·連續變道· ]
接下來是在魏公街轉中關村南大街，右轉完後需要立刻併入最左側車道，準備左轉，工作日的時候大概率會遇到主動加塞兒的情況，但週末這條路的車流量並沒有這麼大，兩位選手都沒有遇到。來看匯入路線，M8和之前測過的兄弟一樣，沒有生硬併到最右側車道，很絲滑的進入中間車道，沒有一步一規劃的斷檔感。
讓我比較驚喜的是，之前測SU7，它會比較生硬並進最右側公交車道，然後再進行向左併線的規劃和執行，但這一次的YU7的路線基本與M8保持一致，很絲滑，還沒完成一次併線SR已經出現下一步併線的規劃了，這裡值得來個掌聲！
[ ·西直門橋路線選擇· ]
接下來到了西直門橋的花瓣了，當然，一到這種路線選擇，就又是問界的難題，ADS3.0的M9和ADS3.2的M7在這都有錯誤的路線選擇，升級到3.3.2的M8在距離第一個右轉口30m左右時，sr的規劃路線又開始執行右轉來回跳動，但避讓完右後非機動車後，它堅定選擇了右轉，之後每一個花瓣的選擇都沒有像之前一樣猶豫不決，非常順利的完成了西直門橋。
米子是金在西直門橋前就給我來了把刺激的，綠燈起步，旁側有車抹着車頭加塞兒，人家都加到這地步了，正常我們都會稍微點腳剎車對吧，米子直接給油，不過人還怪好，邊給油邊提示我請立即剎車。
到西直門橋第一個右轉處，米子完全沒有右轉的路線規劃，直挺挺的就過了右轉口，和我們第一次測SU7時，同樣的位置，同樣的人員，在第一個花瓣生生轉了兩圈！這一次YU7，走錯後再轉回花瓣的路上，非常正常的十字路口普普通通的右轉，都不會了，還想再直走！還好啊，這次轉回來，米子沒再走錯，但一完成右轉，又開始來回畫龍。之後下一個花瓣，米子又犯了難，隔離帶左側是對向車道，我們有且僅有一條路線可走，米子愣是直衝着綠化帶停下了，沒辦法我們手動接管回來。
[ ·環島及二環輔路併入主路· ]
誰成想測到一半，北京突然下雨了，此時我們來到了環島路段，M8穩定發揮，進入環島時稍有猶豫，避讓完非機動車後直接切入最內側車道，出環島的位置也很合理，並沒有壓導流線或者非機動車道。小米的環島路線完成的也還不錯，進入環島時選擇一直走最右側車道，出環島時也許由於雨下的太大影響了感知系統，稍有壓線的情況。
下一個環節，二環輔路跨對向非機動車道進主路。M8在進主路前遇到了出主路的社會車輛，左側視線有綠化帶遮擋，感知系統的識別稍有延遲，制動點相應也會晚了一些，出現了讓人緊張的制動，匯入主路時對向沒有非機動車，M8順利完成考覈點。
至於米子呢，又一次歷史重演，距離匯入口不到100米時駛入了對向非機動車道，逼停外賣大哥，最後YU7還是成功匯入二環主路，不過吧…這麼大的雨，加上主路車流量很大，它並沒有相應減速，反而提速併入。
出二環進入麗澤路，雨真的越下越大，能見度也要受到影響，M8和YU7都提示極端天氣請注意車速，但提示歸提示，YU7並沒有很明顯的減速體感，甚至感覺它壓水坑越踩越興奮，但我真的很害怕，一方面是一路以來yu7的表現讓我很不信任，另一方面是我自己真的也看不清楚路啊！M8在雨中會偶爾提示前視攝像頭受影響，但並沒有退出輔助駕駛，之後提示天氣影響放緩車速。
其實YU7的感知系統在這種極端天氣下看的也比我清楚，它就像一個精力充沛的小夥子，看到前方車輛過慢，還會選擇併線超車。遇到水坑，基本也是頂着限速5/60的過，而差不多的位置，M8的車速基本控制在40-50之間。YU7在興奮的壓過幾個水坑之後，孩子終於沒勁兒了，也許是由於壓起來的水花中參雜沙子、落葉，遮擋住了感知硬件，YU7提示請立即接管，並暫時不能開啓輔助駕駛系統，在豐臺站內短暫停留，又可恢復HAD。在整個雨天路段，yu7有三次左右的自主退出，在可使用時間段內，也是能開多快就開多快，好像不care惡劣天氣。
我還是在這裡友情提示一下各位觀衆老爺，目前的智能輔助駕駛只是輔助，駕駛員還是第一責任人，大家在使用各品牌智能輔助駕駛前都有學習考試對吧，學習中明確提到，在惡劣天氣下請勿使用智能輔助駕駛系統，所以不要跟我們學！那爲什麼各大廠家都在宣稱自己的感知系統很厲害，但在惡劣環境不建議使用呢？其實目前大家都還在使用端到端模型來做決策，這個模型在一定程度上缺乏3D空間感知能力，所以在長尾場景下泛化性會有不足，這也是爲什麼大家會接入VLM做輔助，包括之後升級VLA模型，但無論是VLM還是VLA，模型對“生成流暢合理內容”的追求優先於“事實準確性”，從而產生幻覺，像罕見物體或者極端天氣下的道路標誌，都可能因爲訓練數據覆蓋不足引發幻覺，導致決策出現錯誤。
[ ·掉頭及無清晰車道線· ]
最後的兩個考覈點是掉頭和無清晰車道線路段，M8這個掉頭顯得有些猶豫，效率並不是很，但整個掉頭和進入輔路的動作還挺連貫。無清晰車道線路段，由於路面積水很多，M8識別到的車道線非常少，但可以保持車道右側行駛。
YU7掉頭的效率很高，掉頭完成之後又開始了畫龍，無清晰車道線位置，YU7基本可以腦補完整車道線，並同樣貼道路右側行駛。最後達到薈聚，兩位選手都選擇插隊進入左轉車道，YU7是在過紅綠燈進入地庫前退出輔助駕駛，M8則自主進入地庫並尋找車位。
[ ·總結· ]
好了，規定的路段都已經考覈完畢，M8的體感會更偏向M9，比之前測的M7效率會要高一些，避讓足夠積極，連續併線、掉頭路段動作絲滑連貫，對於行人、非機動車禮讓還算到位。全程總共介入6次，其中兩次是安全接管。
YU7呢，我已經數不清有多少次介入了，其中安全介入佔據大頭，對行人非機動車的防禦性駕駛偏弱，除了以上考覈點外，小米也碰到了鬼探頭的情況，但它基本一點減速動作都沒有。另外轉彎的路徑過大，轉完後經常會出現畫龍的情況。遇到情況時感知系統能及時識別到，但對風險的預測規控做的稍有點晚甚至是不到位，所以經常會有急剎的情況出現。另外，雖然接入VLM做輔助，但無論是特殊車道還是坑窪積水路段，都不會像理想一樣與駕駛員有溝通感，其實VLM的能力很強大，即便是理想目前也沒有完整發揮VLM的全部實力，當然小米入局本來就有點晚，還需要更好的磨合和訓練，希望在下半年我們的智能車橫評中帶給我們驚喜吧！
同爲手機廠商自研的智能輔助駕駛模型，小米和華爲的區別到底有多大？我先發誓，我們這可是真金白銀一天五千租的車，剛交付，嘎新，車鑰匙還燙手，300公里的新手期都是我們刷出來的！但凡有虛的，棍兒給你你來敲我。廢話不多說，接下來讓我們有請相愛相殺已久的兩位參賽選手！
[ ·選手及路線介紹· ]
它，創造了世界汽車史上的新紀錄，3分鐘大定突破20萬臺！1顆激光雷達，1個4D毫米波雷達，11個攝像頭，12個超聲波雷達，thor芯片算力達到了700TOPS，模型訓練量1000萬clips。它就是——小米YU7
它，作爲皇家嫡子，擁有1個 192 線激光雷達、1 個高精度固態激光雷達、前向3 分佈式 4D 毫米波雷達矩陣、2 個後向 4D 毫米波角雷達、12 個超聲波雷達、11 個高清攝像頭，它就是——問界M8。
這次的路線呢，我們特意爲了兩位選手稍微提升了一點點，在以前的老路線基礎上增加了兩次掉頭和最右側爲左轉車道的考覈點。好了，華米大戰現在開始。
[ ·出停車場及左轉位於最右車道· ]
這一次我們換了新起點，在園區內，M8在P檔靜止狀態下就可開啓智能輔助駕駛，繳費擡杆後，M8繼續行駛駛入輔路，準備匯入主路，此時SR界面提示道路變窄將降低車速，是不是很貼心，但是！此時sr界面完全沒有匯入路線，直到匯入口，提示請立即接管。
而YU7剛開始在車位內，沒有駛出園區的導航路線，所以沒能開啓智能輔助駕駛，拐出充電站區域導航有了路線，便能開啓HAD，但由於此時導航路線並不是我們規定路線，所以暫時手動開出停車場。切換回規定路線擡杆後，YU7便可使用，並轉入輔路。
在匯入主路時，sr界面有匯入路線並執行匯入動作，但此時左後主路上有非常多的車輛迅速通過，YU7並沒有讓，找到空隙車頭迅速插入最外側車道並停下，此時後車車速很快且瘋狂滴滴，從sr界面上可以清楚看到後車緊急剎停時和我們的車距，爲了安全呢，我還是選擇介入，手動併入掉頭車道。
面對沒有隔離帶的雙向四車道掉頭路段，米子完成的還是很漂亮的，微微向右甩一把避讓完對向車後一把完成掉頭，但掉頭完成後，回方向的時機較晚，產生畫龍的情況。那M8同樣避讓完對向車後一把完成掉頭，在規控部分相比YU7更穩健一些，沒有非常明顯的畫龍。
接下來是我們增加的新考點左轉位於最右側車道，小米在距離路口不到300米時打左轉向燈，但由於左側有車一直沒有併線成功，距離方向指示牌50m左右時感知到右側爲左轉車道並在sr界面規劃出向右併線的路徑，進入左轉車道，正當我們以爲米子能順利通過此考點時，sr界面莫名出現了向左併線的路徑並接着向左打方向,好在還沒完成併線意識到車道不對，迴歸正確位置，順利完成左轉。
問界呢並沒有提前打左轉向燈以及往左併線的動作，但到臨近路口的實線區域才規劃出向右併線的路徑，執行向右併線的動作時稍有些晚，小壓一點點實線。另外，在左轉過程中，問界的轉彎路線規劃有點大，加上對向小三輪的影響，讓這個彎兒啊，甚至拐到了對面人行橫道了。
[ ·公交/潮汐車道· ]
新增的考覈點通過了，迴歸到我們的老路線，首先就是公交車道潮汐車道。我們直播當天是週末，公交車道不限行，怕大家看着不爽，我特意又找了工作日的早高峰，單獨跑了一下公交潮汐車道。
目前小米YU7引入了VLM視覺語言大模型做輔助，VLM相當於給端到端模型配上了一個副駕，它主要扮演的是環境翻譯官和人車溝通橋樑的角色。他可以理解複雜語義場景，比如之前我們測的L9上的“前方坑窪路段，將合理控制車速，再比如，遇到潮汐車道會提示旁側爲潮汐車道將合理使用，並顯示出潮汐車道的解釋和可用時間段，這樣不僅生成對於駕駛決策的解釋，也增加了用戶對於智駕系統的信任度。但是VLM並不能取代決策模塊，而是輔助端到端模型做決策，像遇到潮汐車道等特殊車道，它通過攝像頭捕捉的圖像信息以及語言信息聯繫起來，再參考像車輛時鐘、粗略的潮汐車道時間表、甚至聯網的實時交通等工具鏈，給端到端模型一個“類人”的決策邏輯或者說建議，同時提示駕駛員。
解釋一下其實大家應該對他們的表現有一定預期了，即使不能正常使用特殊車道，至少能有簡單提示吧。但是看回測試表現，在工作日早高峰，小米和問界在出停車場後都遇到了大量的後方車輛，不得已駛入公交車道，雖然有向左併線的規劃，但都沒有執行成功。面對潮汐車道呢，sr界面都會顯示出特殊車道的雙黃線，此時潮汐車道同樣有大量車輛，兩車都沒有使用。目前階段下我可以接受不能使用潮汐車道，畢竟端到端做決策，無論在不在可用時間段，遇到特殊車道能不進就不進。但米子，咱有了VLM爲什麼不能像想子學學整點簡單的語音提示呢，好讓駕駛員知道咱也是配上VLM的！
[ ·狹窄路段人車共行· ]
人民大學西路這段路呢是雙向單車道，本來就沒多寬，又沒有非機動車道，還有路邊臨停的車、馬路上還有各種大爺奶奶們遛彎，隨時竄出來的摩托車，非常混亂。
YU7在進入這條路段前的左轉就很勇猛，此時對向有右轉進此路段的車輛，敵我雙方針尖麥芒誰也不讓誰，對面坦克沒有減速，米子也一直保持25km/h的速度，這個行駛軌跡讓我非常有壓力，介入後sr界面距離旁車還有段距離，但實際上已經離的很近。
進入這條路段，對向非機動車掉頭，YU7在非機動車往本車道併線時就感知到它，但完全沒有減速動作，甚至還點了腳加速，sr界面的路線規劃都是向右避讓繞過它，但直到非機動車橫在面前，纔來了腳突兀的剎車。是得難受，整條路段經常就是剛提速完遇到障礙接着就是一腳制動。
那M8左轉以及狹窄路段口有對向車時處理的都很穩重，前方快遞車駛離，M8微微向右打方向避讓順利通行。但別高興太早，此時右側有小姐姐正常人行橫道過馬路，M8同樣感知到行人，但臨近人行橫道M8直接撒手，退出智駕，之後的避讓完成的都還不錯，繞行避讓很積極，不會有太多借位，完成避讓能及時回到本車道。
[ ·連續變道· ]
接下來是在魏公街轉中關村南大街，右轉完後需要立刻併入最左側車道，準備左轉，工作日的時候大概率會遇到主動加塞兒的情況，但週末這條路的車流量並沒有這麼大，兩位選手都沒有遇到。來看匯入路線，M8和之前測過的兄弟一樣，沒有生硬併到最右側車道，很絲滑的進入中間車道，沒有一步一規劃的斷檔感。
讓我比較驚喜的是，之前測SU7，它會比較生硬並進最右側公交車道，然後再進行向左併線的規劃和執行，但這一次的YU7的路線基本與M8保持一致，很絲滑，還沒完成一次併線SR已經出現下一步併線的規劃了，這裡值得來個掌聲！
來源：https://support.qq.com/products/754167/blog/1675907
[ ·西直門橋路線選擇· ]
接下來到了西直門橋的花瓣了，當然，一到這種路線選擇，就又是問界的難題，ADS3.0的M9和ADS3.2的M7在這都有錯誤的路線選擇，升級到3.3.2的M8在距離第一個右轉口30m左右時，sr的規劃路線又開始執行右轉來回跳動，但避讓完右後非機動車後，它堅定選擇了右轉，之後每一個花瓣的選擇都沒有像之前一樣猶豫不決，非常順利的完成了西直門橋。
米子是金在西直門橋前就給我來了把刺激的，綠燈起步，旁側有車抹着車頭加塞兒，人家都加到這地步了，正常我們都會稍微點腳剎車對吧，米子直接給油，不過人還怪好，邊給油邊提示我請立即剎車。
到西直門橋第一個右轉處，米子完全沒有右轉的路線規劃，直挺挺的就過了右轉口，和我們第一次測SU7時，同樣的位置，同樣的人員，在第一個花瓣生生轉了兩圈！這一次YU7，走錯後再轉回花瓣的路上，非常正常的十字路口普普通通的右轉，都不會了，還想再直走！還好啊，這次轉回來，米子沒再走錯，但一完成右轉，又開始來回畫龍。之後下一個花瓣，米子又犯了難，隔離帶左側是對向車道，我們有且僅有一條路線可走，米子愣是直衝着綠化帶停下了，沒辦法我們手動接管回來。
[ ·環島及二環輔路併入主路· ]
誰成想測到一半，北京突然下雨了，此時我們來到了環島路段，M8穩定發揮，進入環島時稍有猶豫，避讓完非機動車後直接切入最內側車道，出環島的位置也很合理，並沒有壓導流線或者非機動車道。小米的環島路線完成的也還不錯，進入環島時選擇一直走最右側車道，出環島時也許由於雨下的太大影響了感知系統，稍有壓線的情況。
來源：https://support.qq.com/products/754167/blog/1675895
下一個環節，二環輔路跨對向非機動車道進主路。M8在進主路前遇到了出主路的社會車輛，左側視線有綠化帶遮擋，感知系統的識別稍有延遲，制動點相應也會晚了一些，出現了讓人緊張的制動，匯入主路時對向沒有非機動車，M8順利完成考覈點。
至於米子呢，又一次歷史重演，距離匯入口不到100米時駛入了對向非機動車道，逼停外賣大哥，最後YU7還是成功匯入二環主路，不過吧…這麼大的雨，加上主路車流量很大，它並沒有相應減速，反而提速併入。
出二環進入麗澤路，雨真的越下越大，能見度也要受到影響，M8和YU7都提示極端天氣請注意車速，但提示歸提示，YU7並沒有很明顯的減速體感，甚至感覺它壓水坑越踩越興奮，但我真的很害怕，一方面是一路以來yu7的表現讓我很不信任，另一方面是我自己真的也看不清楚路啊！M8在雨中會偶爾提示前視攝像頭受影響，但並沒有退出輔助駕駛，之後提示天氣影響放緩車速。
其實YU7的感知系統在這種極端天氣下看的也比我清楚，它就像一個精力充沛的小夥子，看到前方車輛過慢，還會選擇併線超車。遇到水坑，基本也是頂着限速5/60的過，而差不多的位置，M8的車速基本控制在40-50之間。YU7在興奮的壓過幾個水坑之後，孩子終於沒勁兒了，也許是由於壓起來的水花中參雜沙子、落葉，遮擋住了感知硬件，YU7提示請立即接管，並暫時不能開啓輔助駕駛系統，在豐臺站內短暫停留，又可恢復HAD。在整個雨天路段，yu7有三次左右的自主退出，在可使用時間段內，也是能開多快就開多快，好像不care惡劣天氣。
來源：https://support.qq.com/products/754167/blog/1675874
我還是在這裡友情提示一下各位觀衆老爺，目前的智能輔助駕駛只是輔助，駕駛員還是第一責任人，大家在使用各品牌智能輔助駕駛前都有學習考試對吧，學習中明確提到，在惡劣天氣下請勿使用智能輔助駕駛系統，所以不要跟我們學！那爲什麼各大廠家都在宣稱自己的感知系統很厲害，但在惡劣環境不建議使用呢？其實目前大家都還在使用端到端模型來做決策，這個模型在一定程度上缺乏3D空間感知能力，所以在長尾場景下泛化性會有不足，這也是爲什麼大家會接入VLM做輔助，包括之後升級VLA模型，但無論是VLM還是VLA，模型對“生成流暢合理內容”的追求優先於“事實準確性”，從而產生幻覺，像罕見物體或者極端天氣下的道路標誌，都可能因爲訓練數據覆蓋不足引發幻覺，導致決策出現錯誤。
[ ·掉頭及無清晰車道線· ]
最後的兩個考覈點是掉頭和無清晰車道線路段，M8這個掉頭顯得有些猶豫，效率並不是很，但整個掉頭和進入輔路的動作還挺連貫。無清晰車道線路段，由於路面積水很多，M8識別到的車道線非常少，但可以保持車道右側行駛。
YU7掉頭的效率很高，掉頭完成之後又開始了畫龍，無清晰車道線位置，YU7基本可以腦補完整車道線，並同樣貼道路右側行駛。最後達到薈聚，兩位選手都選擇插隊進入左轉車道，YU7是在過紅綠燈進入地庫前退出輔助駕駛，M8則自主進入地庫並尋找車位。
來源：https://support.qq.com/products/754167/blog/1675872
[ ·總結· ]
好了，規定的路段都已經考覈完畢，M8的體感會更偏向M9，比之前測的M7效率會要高一些，避讓足夠積極，連續併線、掉頭路段動作絲滑連貫，對於行人、非機動車禮讓還算到位。全程總共介入6次，其中兩次是安全接管。
YU7呢，我已經數不清有多少次介入了，其中安全介入佔據大頭，對行人非機動車的防禦性駕駛偏弱，除了以上考覈點外，小米也碰到了鬼探頭的情況，但它基本一點減速動作都沒有。另外轉彎的路徑過大，轉完後經常會出現畫龍的情況。遇到情況時感知系統能及時識別到，但對風險的預測規控做的稍有點晚甚至是不到位，所以經常會有急剎的情況出現。另外，雖然接入VLM做輔助，但無論是特殊車道還是坑窪積水路段，都不會像理想一樣與駕駛員有溝通感，其實VLM的能力很強大，即便是理想目前也沒有完整發揮VLM的全部實力，當然小米入局本來就有點晚，還需要更好的磨合和訓練，希望在下半年我們的智能車橫評中帶給我們驚喜吧！
來源：https://support.qq.com/products/754167/blog/1674859