摘要：随着汽车圈内卷不断被治理，包括60天账期等办法被不断的提出，所有车企都在优化自身内部的结构以及发展方向，做出调整。截至目前，已经有很多向好的征兆开始出现，比如此前的很多账正在加速支付，汽车供应商上下游的健康度明显提升，以及车企也在重新思考边际成本效应。

智能驾驶和自动驾驶，亟待重建信任。

随着汽车圈内卷不断被治理，包括60天账期等办法被不断的提出，所有车企都在优化自身内部的结构以及发展方向，做出调整。截至目前，已经有很多向好的征兆开始出现，比如此前的很多账正在加速支付，汽车供应商上下游的健康度明显提升，以及车企也在重新思考边际成本效应。

而智能驾驶，也要开始经历这一过程。自2025年开始，随着全民智驾的概念开始真正进入快销品级。而再随着很多事件的陆续发生，开始回归冷静，开始被监管。

当然，如何重建消费者信心，不能只靠几场发布会。

当前的智能驾驶与自动驾驶，已经走向了深度AI大模型的思路，而大模型的最大特点之一就是，不可解时性。AI存在幻觉，因自身机制、数据或环境限制，导致输出结果的时间维度存在不确定性或难以预测的特性，这是行业共识。就比如，如今很火爆的一类评测，就是当全球各大AI更新之后，开始用一系列专门设计过的题目来进行测试，以至于这样的评测方式，发现了大模型撒谎。图灵奖得主、加拿大学者，被誉为"AI教父"之一的Yoshua Bengio近日警告称，新一代大模型正在表现出令人担忧的危险特征，包括对用户撒谎和欺骗。比如，Anthropic的Claude Opus模型在一个虚构场景中，当面临被其他系统替换的风险时，竟然对工程师进行了"勒索"比如，AI测试公司Palisade的最新研究显示，OpenAI的o3模型直接拒绝执行关闭指令。

所以在智能驾驶和自动驾驶方面，光靠标准和规则的制定是不够的，最新的共识是，要回归技术驱动。

已经被提出的问题包括：

而在大众消费者眼中，这些问题只能靠主观的变量感受，而无法形成有方法论的三方验证。不过，上述情况，正在开始改变。

在此前，如果车企不去对外公开相关的数据，上述3个问题，不会有任何答案。而从最新的发展进程中，在这个生态空缺中，已有一些玩家开始构建新范式。

比如，TeslaFSDTracker：众包式验证模型的早期版本。在美国，TeslaFSDTracker 代表了一种“草根但有效”的解法。特斯拉车主自发上传数据，主动记录自己在使用 FSD时的介入行为：包括何时手动干预、系统何时失效、哪些场景容易失控。虽然信息源依赖主观上传、操作成本不低，但通过海量众包，这个平台积累了大量关于 FSD 在不同版本、不同条件下的性能数据。它的数据表不仅能量化“无干预驾驶比例”，还可以追踪功能更新带来的行为变化。更重要的是，它提供了一个关键思路：让数据成为验证的主语，而不是车企的宣传逻辑。

在国内，车控CHEK 正在将这个思路向前推进一步。不同于 TeslaFSDTracker 的“主动上传”，CHEK 采用了一套软硬件结合的终端设备，完全自动采集中控画面和前向道路影像，识别系统启用、接管、异常等事件，无需用户额外操作、也不依赖车企授权。配合自研的 AI 大模型平台，CHEK 可以对每一段真实路况数据进行结构化处理，建立起覆盖多品牌、多场景的辅助驾驶能力评估体系。其“五维评估模型”（安心、舒适、效率、前沿、风格）强调不仅横向对比，也突出个性化匹配：每位用户都能看到适配自己驾驶风格的智能驾驶系统推荐，而非一刀切的排行榜。这让 CHEK 不仅可以服务用户选车，也能为主机厂在研发验证、竞品对标、试驾反馈等环节提供“第二视角”。

德国的Vector Informatik 早已是车规级通信与系统验证的“常青工具商”。从 CANalyzer、CANoe 到 vTestStudio，Vector 工具链支撑着从 ECU 通信到自动驾驶算法的 SIL/HIL 级别仿真。在自动驾驶开发日益开放、数据驱动成为共识的今天，CHEK 等工具的角色也在朝Vector 迈进，不仅面向用户端，成为“消费者的第一站”，未来也能为车企新品研发及销售环节提供数据支撑，为新一代数据验证平台提供了底层可靠性支撑——从时序精准到场景可复现，都是数据可信的技术基础，并逐渐成为主机厂的第二大脑。

写在最后：

在新能源早期竞争阶段，“技术演示”常常胜于“性能验证”；但随着用户认知趋于理性，产品体验的每一处细节，都会变成口碑反噬的入口。行业不缺芯片，不缺算力，不缺宣传。缺的是谁来做一把行业共识的“秤”。从 TeslaFSDTracker 的草根式众包，到车控CHEK 的自动化能力评估——整个生态开始意识到，验证机制不是可选项，而是智能驾驶“兑现承诺”的方式本身。在一个快速演进、风险高度耦合的领域，验证力，也许才是下一个周期里最稀缺的“硬通货”。

来源：路咖汽车一点号