座艙依舊出色 ICT-300智能測試-理想ONE

　　【太平洋汽車網 評測頻道】理想ONE（詢底價|查參配）自從今年5月底改款后，銷量開始上漲，2021年第三季度理想ONE的交付量達到了25116量，同比增長190%。改款后的理想ONE最大的提升，是在于使用了新的駕駛輔助硬件，在改款車型中將駕駛輔助硬件，包括智能駕駛芯片、傳感器等都升級，其實并不多見。

　　而在去年的6月份，首次ICT-300智能測試中，就對2020款理想ONE進行了體驗，那2021款相比2020款，是不是變得更加智能更加好用呢？帶著這個疑問我們將2021款理想ONE帶到了智能網聯測試中心。

場地提供：深圳市未來智能網聯交通系統產業創新中心

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　　ICT-300測試項目以及評分標準大家可以在《太平洋汽車＆皆電 [智能汽車] ICT-300評測標準》里查看。

注：下文理想ONE均指代2021款理想ONE

　　理想ONE在智能駕駛部分獲得了86分，位列智能駕駛榜單的第15位。實際上理想ONE在這個部分是沒展示到真正實力的，尤其是封閉場地測試，對假人的規避全部挑戰失敗，加上目前理想ONE還未推送導航輔助駕駛，所丟失了不少分數。不過縱然如此，新款車型比老款在這部分得分依然高了13分，這說明新款車型還是有進步的。

　　駕駛輔助方面更迭是新款理想ONE的一大提升點，老款理想ONE使用Mobile EyeQ4的自動駕駛芯片，新款車型用上了兩塊地平線的征程3芯片。Mobile EyeQ4單片芯片算力為2.5TOPS，使用的是28納米工藝生產。征程3單片芯片算力為5TOPS，使用的是12納米工藝生產。更換上征程3芯片后駕駛輔助系統的綜合算力會更高，能夠處理的信息和場景也會更為豐富。

　　伴隨著芯片更新的，還有單目攝像頭以及毫米波雷達。位于擋風玻璃上方的單目攝像頭更換為800萬像素，毫米波雷達從原來的1個（位于車頭中部）升級為5個（前3后2），并且還加入了高精地圖。

　　理想從老款開始就支持整車OTA升級，改款車型自然也延續了這一功能。最近一次大的OTA升級是在7月，2021款車型針對并線輔助、車道保持、自動泊車、尾門控制、車機邏輯等方面進行了優化。

測試條件：測試車以80km/h開啟自適應巡航功能，并且將跟車距離設為第二格。然后行駛過程中在前方會遭遇到靶車非緊急加塞，然后靶車再慢慢停車，停車后10秒后再次起步。

測試條件：測試車以80km/h開啟自適應巡航以及車道保持功能，然后車輛會通過一段彎道，以此來考驗車輛在高速時的車道保持能力。

測試條件：測試車以30km/h的速度開啟所有駕駛輔助功能通過，考察車輛遇到樁桶群時會不會有警示或避讓動作。

　　上面三項是對車輛駕駛輔助功能的測試，而作為一輛智能汽車，除了能幫駕駛員“開車”外，還得能幫駕駛員規避可能發生的交通意外。所以接下來我們會對理想ONE進行障礙避讓測試，也就是會找一些假人和假車出來，看看理想ONE能不能及時制動避讓。

測試條件：將一個小孩假人固定放置在斑馬線中部，測試車以50km/h的速度開啟自適應巡航及所有的駕駛輔助功能通過，看看測試車能否在假人前及時停下。

測試條件：一個成人假人會以5km/h的時速通過斑馬線，然后測試車以40km/h的速度開啟自適應巡航及所有的駕駛輔助功能通過，看看測試車能否在假人前及時停下。

測試條件：小孩假人以5km/h的速度橫穿斑馬線，測試車輛以40km/h開啟巡航及所有駕駛輔助功能通過。與移動假人橫穿測試不同的是，鬼探頭會在斑馬線前一側加入固定的障礙車，這樣會在測試車靠近斑馬線時形成“鬼探頭”的緊急情況。

測試條件：在模擬隧道內放有一個固定靶車模型，測試車輛以50knm/h的速度開啟巡航及所有駕駛輔助功能接近，看看最終測試車能否避讓靶車。隧道固定靶車這個項目，其實是模擬在日常行駛中，進入隧道時，隧道內突然有停下來車輛的情況。這種情形下，駕駛員因為隧道內外有大的光線反差，很大概率不會及時發現隧道內停下來的車，最終導致追尾事故發生。如果車輛的駕駛輔助系統可以規避到這一類障礙車，那就會給乘員多一道保障。

測試條件：靶車會以20km/h的速度進行比較緊急的加塞動作，而測試車則會以50km/h的速度巡航行駛。

　　在開放道路中，由于理想ONE還未推送導航輔助功能，所以只能使用自適應巡航以及車道保持兩項功能。自適應巡航算是較為基礎的功能，除了一般車道內的跟車表現正常外，理想ONE對變線的車型識別也較快，例如前方右側道路擁堵，前面有一臺車向右并線，但只并了一半就動不了，車尾剩下1/3在車道內，這個時候理想ONE也能夠識別到并及時減速。

　　而車道保持方面理想ONE的表現也如場地中一樣，體驗良好，主道中曲率較大的彎道也沒有問題，轉向調整自然、可以較好地將車身穩定在車道中部。

　　當然，這些功能仍未體現出更新后軟硬件的實力，期待日后理想的ONE升級優化，看看使用國內AI公司的智能駕駛芯片和理想全棧自研算法能做到什么地步。