终于，有车以后联合北京智能车联基于中国智能网联汽车类人指数模型，要对这些“看起来很像老司机的车辆”进行一场真枪实弹的摸底考试，我们将这次考试简称为“类人测试” ！
怎么测？
北京智能车联基于真实世界交通场景构建了全息交通场景库，包含海量自然驾驶行为和真实交通流数据。通过挖掘这些数据提取人类驾驶特征参数，再基于特征参数从类人性角度出发，建立中国智能网联汽车类人指数模型，有车以后将使用该模型对车辆驾驶辅助功能进行类人性评价。
简单说：通过提取“老司机们”在场景库中的驾驶行为特征，建立中国智能网联汽车类人指数模型，再用该模型去评价车辆驾驶辅助系统。
此外无需担心建立的“老司机”模型不准，场景库使用无人机从高空持续采集真实数据，采集时长已突破2万小时，场景量接近500万个，“老司机”绝对地道！目前已经有近80款车型接受过测试。
本次测试选取车型为AITO 问界M5 2023款 纯电四驱智驾版（指导价30.98万，软件版本：2023.26），在中国智能网联汽车类人指数模型下，针对ACC自适应巡航进行8大维度测试，包括：不同时速下的横向识别、稳定跟车、跟车加速、减速、应对前方低速车辆、跟车起停、前车切入、切出。
“遥遥领先”89.4分破纪录！
直接了当出结论，AITO 问界M5 2023款 纯电四驱智驾版（后文简称问界M5）以总分89.4分的高分成绩，打破中国智能网联汽车类人指数模型下类人测试历史最高分纪录！
其中安全性相关项目得分率98.17%；舒适性相关项目得分率100%；效率相关项目得分率77.73%。
大家看到这无需关心得分由来，该部分会在文末给到明细，先看逐项解析！
优劣势简述：
稳定跟车：该项考验车辆跟车距离的类人性。问界M5跟车距离稳定，速率抖动极小，不同跟车距离挡位之间也有足够的差异，能匹配不同驾驶习惯。
（上图为时速60km/h，跟车距离3挡log图，绿线为两车距离，红线为被跟随车辆时速，蓝线为问界M5时速）
（上图为时速60km/h，问界M5不同挡位跟车距离差异）
（上图为类人测试跟车距离在中国智能网联汽车类人指数模型下的评价标准示意图）
跟车加速：该项考验高速行驶下，问界M5对前车加速的响应情况，加速是否及时。问界M5可以对远处车辆加速进行不错的识别，识别到前车加速后，响应迅速，后续加速动作非常柔和。
（上图为60km/h时速，跟车距离3挡log图，绿线为两车距离，红线为被跟随车辆时速，蓝线为问界M5时速）
以60km/h时速，跟车距离3挡的表现来看，前车加速1.42秒后，问界M5开始加速，最大加速度为0.91m/s²，非常柔和，被前车拉开最大距离仅为41.21m，表现出色。
（上图为60km/h时速，跟车距离3挡log图，绿线为问界M5加速度，红线为被跟随车辆时速，蓝线为问界M5时速）
跟车减速：该项考验高速行驶下，问界M5对前车减速的响应情况，减速是否安全。问界M5最小跟车距离和老司机非常相似，减速及时，减速动作非常柔和。
（上图为60km/h目标时速，跟车距离3挡log图，绿线为问界M5加速度，红线为被跟随车辆时速，蓝线为问界M5时速）
以60km/h目标时速，跟车距离3挡的表现来看，前车减速1.38秒后，问界M5开始减速，最大减速度为0.91m/s²，非常柔和，减速后最小跟车距离为27.4m，表现出色。
（上图为60km/h时速，跟车距离3挡log图，绿线为两车距离，红线为被跟随车辆时速，蓝线为问界M5时速）
前车低速：该项考验高速行驶时问界M5对前方低速车辆的响应。问界M5可以从很远的距离就探测到前方低速车辆，减速全程最小碰撞时间大于2.4秒（测试标准认为最小碰撞时间大于等于2.4秒为安全域，小于2.4秒但大于等于1.5秒为危险域，小于1.5秒为紧急域和预碰撞域），不会突破人类心理防线。
（上图绿线为两车距离，红线为前方低速车辆时速，蓝线为问界M5时速）
（上图绿线为问界M5加速度，红线为前方低速车辆时速，蓝线为问界M5时速）
在背景车时速60km/h，问界M5时速90km/h，跟车距离3挡的追击场景下，问界M5距离背景车127.53m时就开始减速，开始减速后最大减速度仅为0.65m/s²，非常柔和，减速后最小间距为28.78m。
前车切入：该项考验问界M5车速稳定状态下，对旁车道切入车辆（速度低于问界M5 20km/h）的响应是否安全。在下方给大家用图片展示场景：
在该项中，问界M5全程将最小碰撞时间控制在大于2.4秒，减速及时，距离控制合理，不会突破人类心理防线。
（上图绿线为两车距离，红线为切入车辆时速，蓝线为问界M5时速）
横向识别：该项考验车辆对前车的识别范围。问界M5对前车识别准确，前车只需极小部分位于问界M5所在车道内，问界M5便可成功识别。
跟车起停：该项考验问界M5对前车状态的响应（加减速响应），停车后的间距是否合理。问界M5起步最大跟车距离表现中等偏上，仍有缩短空间。前车起步后它的响应较慢，在距离3挡的设置下，前车驶离2.06m后，问界M5才开始起步，此外其跟车刹停后与前车距离为9.04m，几乎为2倍车身长度，容易被加塞。
（上图为跟车距离3挡log图，绿线为两车距离，红线为被跟随车辆时速，蓝线为问界M5时速）
前车切出：该项考验前车切出后问界M5对前方静止目标的响应是否安全。在下方给大家用图片展示场景：
在该项中，问界M5的实际表现远没有40%的得分率那么不堪，最小碰撞时间为2.3秒，接近2.4秒的安全界限，实际不会感觉到很大的碰撞风险，不过它减速过程中1.82m/s²的最大减速度还有待提升，如果刹车更狠一些，最小碰撞时间就可以轻松达到2.4秒以上，但门槛就是门槛，低于门槛只能获得较低得分。
（前车静止状态下，“min_thw”等效于两车最小碰撞时间）
意外惊喜
此外本次测试我们还测试了问界M5在L2驾驶辅助开启状态下对于典型交通目标的识别情况，结果出色：机动车、成人、儿童，各角度自行车、踏板车、摩托车、不同数量（1-5）桩桶均成功识别避让刹停，施工牌未识别出但成功避让刹停，三角牌识别不稳定，能做出刹车动作，即将刹停时识别跟丢，再次起步行驶。尽管离完美还差一点，但在目前所有测试过的车型中算最出色的之一。
各项得分明细及权重（中国智能网联汽车类人指数模型）