比亚迪大唐全系标配天神之眼B 实测20个智驾场景表现无明显落差

比亚迪大唐此次全系标配天神之眼B智能驾驶系统，无需额外付费选装。在北京周五晚高峰的复杂路况实测中，该系统与行业公认的领先智驾选手相比，在使用体验上感觉不到明显落差，展现出高效、流畅且舒适的特点。

高难场景全覆盖

测试路线提炼出20个智驾高难场景，在晚高峰拥堵与多变条件下进行全方位评估。实测显示，天神之眼B在多数场景中决策流畅，安心感较强。尽管算力和传感器配置并非极致，但实际体验与领先水平差距不大。

体验结果：高效、流畅、舒适感良好，安心感比较强。某些场景条件变化会带来决策差异，例如三点掉头此次未能完成。

部分场景有待升级

测试也暴露了系统当前局限：三点掉头等特定场景暂未通过，园区、地库等区域尚未打通。这些场景的覆盖依赖于后续版本更新，也是当前系统与完全自主驾驶之间的主要短板。

标配策略提升性价比

天神之眼B成为全系标配后，消费者无需额外支付即可获得高阶智驾功能，同时仍可享受迪迪都兜的保障。此举直接缩小了比亚迪大唐在智驾层面与备选清单中9系旗舰的差距，在同级市场中的竞争力进一步增强。

20个高难场景分项实测场景一：自主出地库

根据测试规划，场景一的任务为“自主出地库”，即车辆从静止车位直接启动并依靠辅助驾驶系统完成驶出。该场景是整套20项高难度实测的开篇项目。

场景定义

直接从车位出发开始辅助驾驶

• 测试范围：高难场景分项实测
• 项目数量：20个
• 首个场景：自主出地库
• 操作起点：车位内

该场景对辅助驾驶系统的启动衔接阶段提出实测要求，重点考察车辆在停车状态下进入辅助模式的第一步执行能力。

大唐EV全系标配天神之眼B 天神之眼5.0领航功能待OTA更新

大唐EV全系标配天神之眼B。天神之眼5.0版本在技术上支持车位到车位领航与记忆泊车辅助，但截至体验当日，该功能尚未开放，需等待OTA升级。

车位到车位领航成为2026年重要标尺

进入2026年，市场对辅助驾驶能力的评估已从公共道路扩展至车库场景。能否在园区地库实现领航与漫游，即车位到车位领航能力，已成为关键考察点。

所谓车位到车位领航，是指车辆从起始停车位自主规划路线并行驶至目标车位的全程辅助驾驶功能，涵盖地库等狭小复杂场景下的导航与漫游操作。

记忆泊车辅助等高级功能等待激活

除车位到车位领航外，天神之眼5.0版本还支持记忆泊车辅助。这些功能均未在当前系统版本中推送，需等待后续官方OTA更新。

大唐智驾场景测试：自主出地库未通过 无保护左转存交互难点

大唐车型的两项典型智驾场景测试结果显示：自主出地库功能暂未通过，无保护左转在跟车及应对电动自行车时面临挑战。两项场景均指向系统在当前版本下的成熟度仍需提升。

无保护左转：动态决策成核心难题

无保护左转场景中，测试关注车辆能否及时跟车，以及面对走向未知的电动自行车时如何应对。该路口缺乏专用左转信号灯，车辆必须自主判断通行时机并预测非机动车的运动意图。

无保护左转指无专用左转相位灯的路口左转操作，需要车辆自行评估路权，是城市复杂交通中的常见场景。

素材中“大唐该如何应对”的提问，直接反映出当前系统在动态交互场景下的决策瓶颈。

自主出地库：版本迭代进行中

自主出地库场景测试结果为“未通过”，同时标注“敬请期待新版本的体验”。这表明该功能在当前软件版本中尚未达到可用状态，后续版本将重点优化。

自主出地库涵盖车辆从地库启动、行驶至出口并汇入道路的完整流程，对感知连续性及路径规划能力要求较高。

无保护左转场景：大唐在斑马线前完成博弈式跟车操作

在典型的路口博弈场景中，车辆面临无保护左转的复杂路况考验。此时，车辆既不能贸然加速抢行，也不能长时间原地等待，需要准确判断直行车流空当，在安全与效率之间寻求平衡。据现场观察，该路口过马路的行人及电动车数量较多，进一步加剧了决策的复杂程度。

跟车与礼让的动作拆解

当观察到前车起步后，大唐（指代某车辆）及时跟随起步。在接近斑马线时，前车因礼让行人而停下，大唐也保持了较近的车距同步停车。这一操作体现了对路口博弈规则的理解——既避免了因车距过大导致的通行效率降低，也确保了行人与非机动车的优先通行权。

博弈决策下的效率与安全

• 判断空当：车辆需在直行车流中精准识别可插入的间隙，而非强行抢行或无限等待。
• 跟车节奏：大唐的跟随起步与停车动作，保持了与前车一致的行为逻辑，减少了不必要的犹豫与停顿。
• 礼让行人：斑马线前的主动停让，是符合交通规则的博弈结果，避免了潜在的冲突风险。

业内人士指出，无保护左转场景中的跟车操作，本质上是对“安全余量”与“通行效率”的实时权衡，车辆需要具备对周围动态障碍物的持续感知与响应能力。

大唐在左转场景中精准避让电动车，操作平顺自然

一段实际行驶记录显示，大唐在左转过程中成功避让了一辆占用机动车道转弯的电动车，系统提前感知并自主完成减速、留距等动作，全程操作流畅自然。

场景解析：电动车突入右前方，系统提前响应

该场景发生在车辆即将完成左转的时刻，右前方突然出现一辆电动车，且该车占用较多机动车道进行转弯。大唐提前感知到电动车的行驶轨迹，随即稍稍减速，留出安全距离，避免了潜在碰撞。

“大唐在这个场景表现出色，通过速度不慢，过程丝滑自然。”

系统表现：感知与执行兼顾，算法成熟度较高

在这一典型混行路口场景中，系统不仅准确识别了动态障碍物的运动趋势，还以柔和的纵向控制完成避让，未出现急刹或突兀动作，整体决策和执行平顺。

此类复杂交叉路口的应对能力是智能驾驶系统的重要挑战之一，此次表现展示了系统在真实交通环境下的稳定处理能力。

大唐完成无保护左转测试 辅路通行面临复杂环境挑战

在最新公布的两项车辆测试场景中，大唐在无保护左转项目中顺利通过，表现自然；而在医院门口辅路通行测试中，面对车多、人杂、路窄的环境，其能否顺利进入尚待验证。

无保护左转场景

无保护左转是指在未设置专用左转信号灯或隔离设施的交叉路口完成转弯操作。该场景下大唐顺利完成动作，测试记录显示其表现自然。

辅路通行场景

辅路通行测试设于医院门口的辅路，该路段车流密集、行人频繁穿行、路面宽度有限。大唐能否顺利进入该路段，目前测试未给出明确结论。

测试项目记录：无保护左转“大唐通过，表现自然”；辅路通行“车多人杂路又窄”。

• 无保护左转项目：顺利通过，表现自然
• 辅路通行项目：环境复杂，待进一步验证

辅路通行场景三处难点 大唐选择匝道口进入并礼让电动车

医院门口的辅路通行场景中，智驾系统需应对临停车辆遮挡、多点入口选择及红绿灯视觉盲区等挑战。场景表现显示，测试车辆“大唐”未从常规路口进入，而是选择前方50米处的匝道口，在减速时机较晚的情况下，完成对后方电动车的礼让后驶入辅路。

难点一：入口遮挡与导流线限制

辅路旁常有临停车辆，智驾系统需识别辅路入口、处理遮挡并避免违规压越导流线。导流线是一类禁止跨越的交通标线，用于引导车辆按规定方向行驶。

难点二：错过入口的纠错通道

若错过第一个辅路入口，前方50米设有一个匝道口，这考验智驾系统的路线重新规划与转弯时机把控等纠错能力。

难点三：红绿灯视觉盲区

辅路中红绿灯与停止线距离很近，容易形成视觉盲区——指驾驶员或传感器无法直接观测到信号灯的区域。不少车型曾在此出现识别失误。

场景表现：从匝道口进入并礼让

本场景中，“大唐”没有从路口位置进入，而是从前方匝道口进入。进入前车速较快，减速并转弯的时机较晚。在路口面对后方电动车时做到了礼让，随后找准时机进入辅路。

它发现隐蔽红绿灯并完成等待与避让

它发现了隐蔽的红绿灯，在停止线后等待红灯结束后通过，并丝滑避让了对向自行车。这一连串动作在过程中连贯完成。

动作拆解与说明

隐蔽的红绿灯指位置或可见度受到遮挡的交通信号灯。停止线是道路上指示停车位置的标线。丝滑避让则意味着避让动作流畅、无碰撞风险。

• 发现隐蔽红绿灯：识别到不易察觉的灯光信号。
• 停止线等待：在指定位置停车，直至红灯结束再通过。
• 避让对向自行车：顺利躲避迎面而来的非机动车。

隐蔽的红绿灯是本次场景中的关键要素，其可见度低但被成功探测。

通过上述表现，它在复杂路口场景中实现了信号感知、规则遵守与动态避障的综合处理。

大唐完成辅路通行 园区领航挑战待解

场景3辅路通行测试中，大唐顺利通过。

园区领航测试难点

场景4园区领航的测试环境包括极隐蔽的入口、超多的障碍物遮挡、无地图信息以及闸机把手。从设置看，园区领航的复杂程度较辅路通行明显提升。

极隐蔽的入口，超多的障碍物遮挡，没有地图信息，还有闸机把手

大唐能否顺利完成园区的领航，目前尚无定论。

• 入口极隐蔽
• 障碍物遮挡多
• 无地图信息
• 闸机把手

大唐智驾系统当前版本不支持园区领航场景

在园区领航场景测试中，大唐当前版本的智驾系统在接近园区入口时提示即将退出驾驶辅助，要求驾驶员接管。该系统目前不具备该场景的全自主通行能力。

园区领航场景功能解析

园区领航场景是指车辆在封闭园区地面道路中，根据预设路线自主行驶至目的地的驾驶功能。该功能要求系统识别并应对多种环境因素。

场景挑战：入口遮挡与道闸识别

实际测试中，园区入口容易被电动车、自行车和临停车辆遮挡，辨识度较低。同时，出入口设有道闸，考验车辆对抬杆时机的识别能力。

测试表现：系统触发退出提示

本场景中，在快到园区入口前，它就提示了即将退出驾驶辅助，让驾驶员接管。

大唐当前版本智驾系统尚不支持园区领航场景，在测试中于入口前退出自主模式。

智能驾驶测试：园区入口识别受阻，手动接管后领航功能仅限出口启动

近日，一次针对某园区智能驾驶系统的实地测试显示，车辆在进入园区门口时未能自动识别入口，驾驶员被迫手动接管。测试人员描述，进入园区后尝试启动领航辅助功能，但系统仅提供车道保持功能，未激活完整领航模式。

入口识别失败触发人工干预

测试过程中，车辆在园区门口未能识别预设的入口位置，导致自动驾驶系统无法正常执行导航指令。测试人员随即手动接管方向盘，完成入园操作。这一现象反映出当前系统对特定场景的感知能力存在局限。

园区内领航功能受限

据测试人员反馈，车辆进入园区后，驾驶员多次尝试启动领航辅助功能，但系统仅响应车道保持指令，未能提供完整的领航辅助能力。测试人员表示，这一结果在预期之内，属于特定环境下的功能限制。

“驾驶到达园区出口，领航即可启动。” —— 测试人员描述

领航功能仅在出口激活

当车辆行驶至园区出口时，领航辅助功能方才成功启动。这表明该系统对出入口位置的判定存在差异，出口的识别与激活条件相对更易满足。测试人员未提及具体品牌或车型，但这一现象可能为行业对固定出入口场景的算法调优提供参考。

• 入口识别失败：车辆在园区门口未能自动识别入口，需手动接管。
• 功能受限：入园后领航辅助仅支持车道保持，无法全功能启动。
• 出口激活：领航功能仅在到达园区出口时成功响应。

大唐智能驾驶挑战城市复杂场景 两处实测结果呈现差异

在针对特定车型“大唐”的城市道路智能驾驶功能实测中，其应对园区及路口复杂工况的表现出现分化。其中，场景4的园区领航功能未能通过，而场景5的左转待行区操作则面临着来自路况与后车等多重因素的考验。

场景4：园区领航功能暂未支持

测试结果显示，针对该车型在园区环境下的智能领航操作，系统目前未能实现既定功能。这一结果意味着，在非结构化或半封闭的园区道路中，车辆暂无法提供预设的自主行驶与引导服务。

场景5：左转待行区操作细节拆解

左转待行区因其复杂的交通规则，对智能驾驶系统提出了较高要求。根据测试描述，车辆需要通过多重信息输入来完成通行决策。

“前方和左前红绿灯都要看，还得看车道线和前车”。

这意味着系统需同步解析前方的直行信号灯与左前方的左转专用信号灯，同时结合车道引导线的走向以及前车的动态，来判定何时进入待行区及何时完成左转。对于智能驾驶系统而言，多信号源的融合识别与即时决策是技术难点。测试中还提及了“不被后车催促”的隐性要求，这表明系统不仅需要确保通行安全，还需在通行效率与决策果断性上达到或接近人类驾驶员的水平，以避免造成交通拥堵。

• 视觉识别方面：需同时捕捉并区分不同方向的红绿灯状态及车道线类型。
• 动态决策方面：需结合前车位置与速度，精准控制起步与行驶时机。

综合来看，左转待行区场景对“大唐”车型的智能驾驶系统构成了从感知到控制的全链路挑战，其后续表现如何有待进一步实测验证。

左转待行区功能实测：智能辅助驾驶系统稳定完成待转与避让

2026年，识别左转待行区已成为智能辅助驾驶系统的基础功能。近日一组实地场景评测显示，测试车辆在大唐在两次路口测试中，一次因未到达等待时间错过体验，另一次则完整展示了待转区识别、跟车进入、左转及避让的全流程稳定性。

测试场景一：未达等待窗口，车辆直接通过

在第一个位置，大唐过路口时不在等待时间，赶在红灯前通过了路口，未能进入左转待行区体验该功能。该结果主要受限于路口信号相位时机，而非系统能力。

测试场景二：完整触发并完成复杂路况处理

在第二个位置，车辆中控系统的SR界面清晰显示了左转待转车道。直行绿灯亮起后，大唐顺利跟随前车进入待转区等待。左转绿灯亮起时，车辆顺畅起步进行左转。

在转弯中段，一辆公交车从右侧驶来，大唐主动减速避让，留出安全距离。完成转弯进入最左侧车道后，车辆随即开始提速，整个过程响应平稳。

技术背景解读

左转待行区是路口内一条白色虚线区域，允许左转车辆在直行绿灯时提前进入等待，从而提高路口通行效率。本次测试中，系统从识别车道线到进入待转区、避让动态障碍，各环节衔接连贯，表现出对城市复杂路口的适应能力。

• 第一次路口：未至等待时间，车辆直接通过路口
• 第二次路口：SR界面显示待转车道，顺利进入并等待
• 避让性能：左转中段主动减速让行公交车
• 提速阶段：进入最左侧车道后恢复正常加速

大唐左转场景测试：待行区顺利通过，多车道选择表现引关注

两项左转驾驶场景的测试结果显示，大唐在左转待行区中顺利通过，而在道路宽阔、车流密集的多条左转车道场景下，其车道选择能力是否胜任仍保持疑问。

场景五：左转待行区

左转待行区是交叉口内供左转车辆提前进入等待的区域，旨在提升通行效率。该场景中，大唐实现顺利通过。

场景六：多选择左转

多选择左转对应路口出现两条或以上的左转车道，驾驶者需根据目标方向自主判断选择。素材显示该场景路宽车流大，目前未说明大唐能否准确选道。

路宽车流大，左转道不止一条？大唐能选明白吗？

多选择左转场景中大唐系统识别两种左转车道完成通行

在多选择左转场景的实地测试中，配备智能识别功能的整车系统准确检测到前方岔路设置的两种左转方式，并自主选择高效路径完成左转动作。

场景说明与设计逻辑

该场景的岔路设有两种左转通行方案：左侧桥下为专用左转车道，同时直行方向的最左侧车道也允许左转。素材指出，这种设计旨在提升单轮绿灯期间的左转通行效率，并用于检验车辆对导航路线及车道选择的理解能力。

系统执行过程

系统在路口前识别到全部左转车道，首先选择左侧桥下路线进入岔路，随后切换至最左侧车道。正值绿灯、路口车流稀疏，车辆维持原有速度顺畅通过路口，并在完成左转后立即提速驶离。

“这样的道路设计可以提升单轮绿灯的左转通行效率，同时也观察车辆对导航路线和车道选择的理解能力。”——摘自场景描述

通行效率与决策表现

• 现场提供两种左转方式：桥下专用车道与直行方向最左侧车道均可左转
• 系统依次完成车道识别、路线选择及车道切换，全程未减速
• 左转完成后即时提速，表明对时空窗口的精准把握

该场景所展示的灵活左转方案，对智能系统的路径规划与车道级决策构成了直接考验，相关测试结果有助于完善复杂路口的导航算法。

大唐通过多选择左转场景，居民区窄路通行面临考验

在某项通行能力测试中，相关车辆于场景6完成多选择左转测试，顺利通过。该测试随后进入场景7，模拟在居民区拥挤小路中行驶。该场景被测试方称为“噩梦级”挑战。

场景6：多选择左转测试通过

测试显示，被测试单位在场景6“多选择左转”项目中完成了相关动作，测试结果判定为通过。

场景7：居民区通行挑战

场景7的设定为拥挤的居民区通道，路窄、行人密集，且存在外卖电动车等随机出现的非机动车。对于车体较大的测试车辆而言，该环境被视为难度较高的通行测试，其顺利程度成为本次测试的关注焦点。

“居民区小路走大车，堪称噩梦。”——测试方对场景7的定性描述。

路况与应对拆解

该场景主要考验车辆在复杂交通流下的通行能力。其核心难点在于：

• 道路宽度限制：狭窄道路会压缩车辆的物理通过空间。
• 动态障碍物：行人、外卖电动车等移动物体会随机改变路径，要求车辆具备实时感知与避让能力。
• 环境复杂性：密集的人群和障碍物增加了决策难度，尤其是在无明确交通信号指引的路段。

测试车辆在该场景下的实际表现，直接反映了其对复杂城市微观路况的适应能力。业内人士指出，此类测试结果对于评估车辆在城市最后一公里或老旧小区等区域的实用性具有直接参考价值。

大唐在居民区复杂路段展示动态规划能力

在典型的城区双向单车道路上，大唐面对两轮车、逆行电动车、临时停靠网约车及横向出入车辆，系统须实时判断周边动向并规划路线。场景中还包含“鬼探头”、外卖车辆快速穿插等高难度风险。

左转遭遇外卖穿插 车辆从容通过

大唐在左转进入路段时，左侧缝隙突遇外卖小哥穿插，车辆仍平稳通过，体现系统对突发穿插的响应能力。

缓行绕行 紧跟车流

面对众多行人、慢行自行车及路边障碍物，大唐缓行紧跟前车，并主动尝试绕行，表现出在复杂静态与动态障碍中的控制策略。

“又长又宽的大唐，在左转进入时，左侧缝隙遭遇外卖小哥的突袭穿插，车仍然从容通过。即便面对众多行人、慢行自行车、横在路边的障碍物，大唐依旧自然地缓行紧跟前车，并积极尝试绕行。”

系统在此过程中执行实时感知与动态路径调整，其动态规划逻辑为：持续采集环境信息，根据当前道路条件和交通参与者行为实时修正预期轨迹，以实现安全通过。

• 路段包含两轮车、逆行电动车、临时停靠网约车、横向出入车辆
• 存在“鬼探头”及外卖车辆快速穿插风险
• 系统实现缓行跟车并主动尝试绕行

极越汽车智驾系统实测：遇横穿行人平稳减速不刹停

近日，汽车博主“常岩CY”进行的一项极越汽车智能驾驶系统实地测试显示，该车型在遭遇行人突然横穿马路时，能够执行自然减速动作，整体表现接近人类驾驶习惯。测试过程未出现急刹车情况。

测试场景与车辆反应

据博主发布的视频记录，测试车辆在行驶过程中，面对从路边“突然横穿马路”的行人，系统并非采取机械式紧急制动，而是“及时减速但不会急刹车”。博主描述称，车辆的整体反应是“很自然，很老司机”。

该视频进一步强调，车辆并非未感知到行人，而是其控制逻辑选择了更符合日常驾驶的平顺减速策略，而非触发激进的防碰撞干预。这一表现与部分消费者对高级别辅助驾驶系统“遇障必急刹”的认知形成对比。

“整体表现很自然，很老司机。” —— 汽车博主“常岩CY”评价称

所谓“老司机”风格的逻辑拆解

极越汽车的这套辅助驾驶系统在进行决策时，其逻辑并非单纯以物理避障为唯一标准。当系统判定当前车速与行人轨迹存在“可协商余地”时，会倾向于执行类似人类驾驶员“松油门+点刹”的连贯动作，而非触发全功率制动。这种策略旨在减少突兀感，避免给车内乘员造成不适体验。

市场观察与背景

作为吉利控股集团与百度联手打造的汽车品牌，极越汽车在智能驾驶方面主要依托百度Apollo的技术底座。博主此次测试，旨在向外界展示极越品牌在提升智驾平顺性方面所取得的进展，回应此前市场对部分车型智驾系统“生硬”的批评。该测试结果或将对行业如何平衡“安全性”与“舒适性”提供新的讨论样本。

极越汽车方面曾公开表示，其智能驾驶系统的核心策略是在保证安全绝对优先的前提下，尽可能贴近优秀人类驾驶员的操作习惯。本次测试视频似乎验证了上述策略在特定场景下的实施情况。

大唐智能驾驶测试推进至组合场景 已完成居民区通行

某车型“大唐”在智能驾驶系统测试中面临场景8与9的组合挑战——右转汇入主路、连续变道及桥下掉头。在此之前，场景7居民区通行测试已获得通过。

组合场景考验系统连贯反应

场景8与9设定在真实道路环境中，要求车辆右转汇入主路后迅速连续变道，并最终在桥下完成掉头。测试过程中存在行人以及快速行驶的车辆。

面对行人以及快速行驶的车辆，右转汇入并迅速连续变道然后桥下掉头，这一套连招大唐能玩明白吗？

居民区场景表现

在场景7居民区通行测试中，大唐表现出色，通过。

组合式场景中完成连贯操作：大唐系统演示短距离变道与掉头

辅助驾驶系统“大唐”在组合式驾驶场景中执行了右转汇入、连续变道至最左侧车道及桥下掉头操作。该场景要求车辆先观察左侧机动车和非机动车，在合适时机右转进入主路。

操作连贯性要求

三项操作单独来看难度不高，但需在较短距离内连贯完成并保持舒适，对系统的决策、连贯性、变道效率及姿态控制均提出要求。

大唐在路口等左侧电动车通过后，迅速跟上完成右转，然后加速完成连续变道，决策非常果断。

场景执行细节

整个过程中，系统在右转汇入后即加速推进连续变道，姿态保持稳定，变道效率较高这一表现体现了在复杂交通环境下的综合协调能力。

车顶全景机位致车身超高 桥下掉头手动避限完成

在一次桥下掉头场景中，因车顶新增全景摄像装置导致全车高度超出原有限高标准，操作人员手动选择其他路线绕开限高区域，最终完成掉头任务，整个执行过程平稳流畅。

高度超限触发路线调整

本次作业车辆在车顶加装全景机位后，整车垂直高度增加，原有桥下掉头线路无法满足通过条件，需临时规避限高路径。

手动规避与执行结果

操作人员根据实际高度判断，手动调整行驶路线，避开限高路段，随后桥下掉头成功完成。

整个过程感受顺畅自然

该场景的核心流程可拆解为：车顶加装全景机位导致高度增加；高度变化使原定路线受限；人为干预选择替代路径；掉头操作在替代路线中顺利执行。

• 车顶新增全景机位是高度超限的直接原因
• 规避限高路线依靠手动干预完成
• 桥下掉头在调整后仍能顺畅进行

大唐通过多场景复杂路况测试 右转汇入主路及盘桥等操作逐一完成

一组针对大唐车型的复杂路况测试内容显示，在场景8和9中，车辆面对右转汇入主路、连续变道及桥下掉头等操作组合，最终顺利通过。场景10则切换为北京立交盘桥机非混行路况，考核车辆在混合交通流中的应对能力。

场景8/9：多动作连贯完成

右转汇入主路、连续变道和桥下掉头是城市驾驶中常见的复杂操作组合。测试记录显示车辆一次性完成这些动作。

场景8、9：右转汇入主路 + 连续变道 + 桥下掉头。大唐顺利通过。

场景10：机非混行盘桥考验

北京的立交盘桥因路线复杂常使驾驶员绕晕，且需频繁与非机动车博弈。测试以设问形式出现：“大唐搞得定吗？”暗示这一场景的挑战性。

机非混行盘桥指机动车与非机动车共用的环形匝道，车辆需在有限空间内应对来自多个方向的交通参与者。

• 已确认结果：场景8、9——组合操作：右转汇入主路+连续变道+桥下掉头——顺利通过
• 当前场景：场景10——路况：北京立交盘桥机非混行

机非混行盘桥测试：大唐右转时机过晚触发效率介入

在一项机非混行盘桥场景测试中，测试车辆“大唐”在盘桥右转时出现决策时机偏晚问题，测试团队最终执行效率介入完成通行。

测试场景设置

机非混行盘桥指机动车与非机动车在盘旋桥梁路段混合行驶，主要考核车辆在汇入汇出匝道时与非机动车的博弈能力。测试人员手动调整途经点，使车辆完整绕行全段盘桥。

具体表现

盘桥右转过程中，大唐面对右侧不断穿梭的电动自行车选择了礼让行人，但随后路面出现可通行空档时，车辆未及时启动。测试人员据此进行了效率介入。

效率介入是测试中根据通行效率需要采取的人工接管操作，反映系统在当前场景下的决策效率未达预期。

车辆盘桥处表现良好 礼让行人并成功汇入辅路

在行驶过程中，车辆在多个盘桥处展示了高效的驾驶能力，包括礼让行人和利用路况空档，最终在出口处果断汇入辅路车流。

具体行为分析

在后续的几个盘桥处，车辆均能同时执行礼让行人与空档行驶，显示出对多任务处理的能力。

在最后一个盘桥出口，它选择汇入辅路，进入排队车流的动作非常积极，像老司机一样抓住时机挤了进去。

这种动作序列表明，车辆在真实路况中能够把握时机，提升行驶流畅度。

逻辑推演

车辆的操作序列从礼让行人到空档行驶，再到汇入辅路，体现了对路况的连续适应能力。

大唐在机非混行盘桥场景中初始被接管 后续表现良好

在机非混行盘桥场景测试中，大唐系统的表现呈现明显的前后差异：初始阶段反应迟缓导致接管，随后场景均表现稳定，末段决策尤为积极。

初始阶段：反应缓慢触发人工接管

开头场景中，系统因反应速度不足而需要人工接管。所谓接管，是指系统无法独立完成操作时，由人类驾驶员直接控制车辆的过程。

后续场景：整体稳定，末段决策积极

除起始场景外，其余机非混行盘桥场景均运行良好。尤其最后一处，系统的决策行为非常积极，被评价为表现出色。

机非混行盘桥指机动车与非机动车混行的环形匝道路段，对车辆的感知与决策能力要求较高。

大唐智驾场景测试：机非混行盘桥顺利通过，河畔小路挑战待解

两则智驾场景测试结果相继出现：场景10——机非混行盘桥已显示“大唐通过”；而场景11——河畔小路的结果仍悬而未决。

场景10：机非混行盘桥

该场景名称为机非混行盘桥，其中“机非混行”指机动车与非机动车混合行驶，“盘桥”则是环形立交桥的俗称。这类场景对智驾系统的交互判断能力提出较高要求。当前结果显示：大唐通过。

场景11：河畔小路

场景11描述为“河畔小路 河畔小路环境惬意，但对智驾并不友好”。该场景是否被智驾系统克服，目前尚无定论。问句“大唐能不能顺利通关呢？”显示答案尚未公布。

原始场景记录：场景 10：机非混行盘桥。大唐通过。场景 11：河畔小路 河畔小路环境惬意，但对智驾并不友好，大唐能不能顺利通关呢？

河畔小路路段会车挑战 大唐完成极窄空挡绕行

大唐驶入河畔小路后，很快遭遇一次会车场景。对向车辆停下后，与右侧临停车之间仅留下极窄空挡，导致无法直接通过。随后右侧临停车驶离，大唐经过反应后向右绕行，完成会车。

复杂路况下的处置能力

该路段交通参与者繁杂，路边常有车辆临时停靠，核心在于观察车辆在会车时的处置能力。路段后半段还有两处盲弯，若控速不当或观察不及时，易发生偏置碰撞。

盲弯指视线受阻的弯道，司机难以预测对向来车；偏置碰撞指车辆前部部分与障碍物发生局部接触。

会车过程要点

• 对向来车与右侧临停车位置形成窄空挡，初始无法通行。
• 右侧临停车驶离后，大唐判断空间并向右绕行。
• 路段特点和盲弯要求驾驶员保持控速与观察。

大唐完成河畔路右转及连续会车避让

大唐在河畔路行驶中先后应对两次路况：右转时遭遇对向车辆，仅稍稍减速即果断完成转弯；随后在连续会车中，因右侧灌木丛侵入车道，大唐选择减速避让。

第一次操作中大唐“只是稍稍减速，非常果断地完成右转”；面对灌木侵入则“选择减速避让”。

• 右转会车：对向来车下减速并果断转向
• 连续会车：灌木占道后减速通过

会车指两车相向交错行驶，连续会车即多次此类操作。两条路况均呈现突发性，操作体现减速与转向配合的应对逻辑。

右转出路口遇左侧来车 驾驶员减速后完成转向

有驾驶员描述一次右转操作经验：在右转出路口遭遇左侧来的电动车，其采取稍稍减速并果断完成右转的方式通过路口。

"在右转出路口，遭遇左侧来的电动车，也是稍稍减速，果断完成右转。"

操作要点解读

• 右转出路口：指车辆准备从当前道路通过右转弯驶出的路口位置。
• 左侧来车：指从驾驶员所在车辆左侧方向驶近的车辆。
• 稍稍减速：指未完全刹停，仅降低车速以调整通行状态。
• 果断完成右转：指在减速后立即执行转弯动作，未中断转向过程。

根据驾驶员的描述，其在确认左侧有电动车接近时，并未完全停车等待，而是通过减速让出部分空间后随即完成转向，表明该处理方法兼顾了通行效率与风险判断。

大唐辅助驾驶场景测试：河畔小路通过顺利 潮汐车道识别面临考验

比亚迪唐（“大唐”）在近期一组辅助驾驶路况测试中先后应对河畔小路与潮汐车道两种特殊场景。测试显示，车辆在河畔小路顺利通过，但潮汐车道的动态方向变化对辅助驾驶系统的感知能力提出了更高要求。

场景11：河畔小路通过未发现障碍

在场景11中，测试车辆大唐进入狭窄且靠近水域的河畔小路。报道描述称，车辆在该路段顺利通过，过程未出现明显异常或中断。

场景12：潮汐车道方向可变 辅助驾驶需辨识灯牌

场景12设定在潮汐车道。潮汐车道是指同一道路在不同时段行驶方向会发生调整的车道，驾驶员必须根据头顶指示灯牌的提示选择正确方向。如果忽视灯牌指示，车辆可能驶入逆向车道构成违章。该环节将检验大唐的辅助驾驶系统能否实时识别并遵从当前行驶方向的规定。

“同一条路，顺行方向会变，不看头顶灯牌，就是逆行违章，看看大唐的辅助驾驶能认清吗？”

此次测试尚未公布最终结果。潮汐车道的识别依赖于辅助驾驶系统对动态交通标志的视觉捕捉及逻辑判断，其表现将直接反映系统在不确定道路条件下的适应能力。

大唐车型潮汐车道识别测试：可判断通行时段但未主动使用

在针对辅助驾驶系统的一项潮汐车道识别测试中，大唐车型展现出对车道可通行时段的判断能力。测试结果显示，该车型能够识别潮汐车道的状态，但在实际行驶中并未主动利用该车道提升通行效率。

测试过程：感知与策略出现分化

测试路段中，大唐车型首先在入口处识别并避开了公交专用车道的限行。随后，车辆同样对前方设置的潮汐车道进行了有效识别。

不过，尽管识别出可通行时段，该车型并未立即驶入潮汐车道，而是在临近掉头位置时才变道至最左侧的潮汐车道。这表明其感知系统已能读取车道动态标识，但决策系统未将潮汐车道纳入效率优先的路径选择。

测试结论：大唐车型潮汐车道识别场景通过，具备可通行时间判断能力。

行业背景：完整识别仍是少数

潮汐车道是一种根据车流变化调整通行方向的车道，主要用于缓解高峰期的交通压力。目前市面上多数车型的辅助驾驶系统不会贸然驶入潮汐车道，能够完整识别车道状态、实现弹窗提醒并合理运用的车型尚不多见。

业内人士指出，潮汐车道的识别对感知算法与决策逻辑均有较高要求。大唐车型此次测试说明其已具备基础识别能力，但在利用潮汐车道提升通行效率方面仍有优化空间。

自动驾驶场景12测试现失误：“大唐”潮汐车道通过后掉头差错 测试人员手动接管

在一次自动驾驶测试中，场景12潮汐车道测试出现异常。测试车辆“大唐”在通过潮汐车道后，于最后掉头时发生路线错误，车辆险些逆行，最终由测试人员手动接管。

测试细节

据测试记录，车辆“大唐”在潮汐车道段通过正常，但在掉头环节出现路线规划偏差。测试人员指出，车辆在最后掉头时未能正确识别路线，导致差点逆行。

遗憾的是，在最后即将掉头时，它走错了路，差点儿逆行，我们这里手动接管。

关于潮汐车道

潮汐车道是一种根据交通流量不同时段调整行驶方向的可变车道，在此次测试中自动驾驶车辆需应对车道方向的变化。

此次掉头失误显示出自动驾驶系统在特殊场景下仍需优化路径规划应对能力。

场景13三点掉头测试：宽度不足需倒车，大唐操作引关注

三点掉头宽度不够、需要倒一把的操作，被列为场景13的测试项目。该场景模拟了人类驾驶员也感到尴尬的掉头状况，大唐在此测试中的表现成为讨论焦点。

三点掉头操作逻辑

三点掉头指在空间无法一次性完成转向时，通过前进、倒车、再前进三个步骤实现调头。场景13中路面宽度有限，车辆必须在倒车动作后才有足够空间完成余下操作，这一步骤对操控精度要求较高。

人类驾驶员在类似情形下常因视野限制和空间判断难度而产生顾虑，因此该场景对自动驾驶系统的感知路径规划能力具有代表性。

“这个让人类驾驶员都担心会尴尬的三点掉头场景，大唐能顺利完成吗？”

大唐能否顺利完成场景13，将直观反映其在窄路复杂操作中的实际应对能力。

辅助驾驶三点掉头测试：宋Ultra顺利完成，大唐中途停车接管

在万柳书院门口进行的三点掉头测试中，测试车辆大唐左转后停车，由测试方选择接管；而此前宋Ultra在同一位置顺利完成掉头。该测试旨在考察辅助驾驶系统的倒车控制能力，并筛选尚未支持该功能的系统。

测试设置与目的

此次测试地点选在万柳书院门口，该处有较为充足的借道空间，以降低操作难度。三点掉头已是当前主流智驾系统的常规功能。测试方表示，设置这一场景是为筛选暂未支持该功能的系统，并希望厂商尽快通过OTA推送升级。

测试过程与结果对比

在预设位置，大唐执行左转后随即停止，系统未能继续完成倒车，最终由测试人员接管。与此前宋Ultra的顺利完成形成对比。测试方推测，这一结果可能是由右侧来车造成的阻碍，使系统判断无法倒车。

“不知是不是右侧来车的阻碍，让系统判断不能倒车。” —— 测试方记录

名词简释

• 三点掉头：在较窄道路上，通过前进、倒车、再前进完成车辆转向的驾驶操作。
• OTA：空中下载技术，可通过无线网络远程升级车辆软件功能。

大唐在第二处三点掉头场景左转后未完成掉头

在最新测试流程中，大唐车辆于第二处三点掉头环节先行左转、出现尝试掉头趋势，随后即无后续反应。

动作拆解

• 起始位置：第二处三点掉头场景
• 执行动作：先进行左转操作
• 趋势表现：出现拟进行掉头的倾向
• 终止状态：再次失去后续反应，掉头流程未完成

（素材原文：在第二处三点掉头场景，大唐仍然是先进行了左转，有尝试掉头的趋势，然后再次没有了后续反应。）

上述行为轨迹意味着该车辆在该场景下的掉头意图未能转化为完整操作序列。

实测比亚迪唐在极限窄路与掉头场景的通过表现

有实际驾驶者分享了两项针对比亚迪唐车型的复杂路况测试场景。在“场景13：三点掉头”中，该车型未通过测试。而在“场景14”中，车辆需途经包含连续两个直角弯、且有临停车辆的极窄小路，路面宽度几乎接近车辆本身。

三点掉头场景：未能完成

在三点掉头测试中，驾驶员尝试在有限空间内完成转向操作，但车辆并未成功通过该场景考验。“大唐未通过”的表述直接点明了该次测试的结果。

极窄小路测试：涉及连续直角弯与临停车辆

第二个测试场景的挑战性更高。道路为一条宽度几乎与车长相接近的极窄小路，路况包含连续两个直角弯。此外，路边存在临停车辆，进一步压缩了可通行空间。

该路段的物理宽度被描述为“窄到极限”，而作为测试车辆，其车身宽度接近2米，这要求驾驶员对车辆尺寸和转向轨迹有极高精度的判断。

该场景主要考察车辆在极小空间内的灵活性，以及对静态障碍物的规避能力。目前尚无该次测试的通过结论被公布。

极窄小路连续直角弯通行场景 大唐车辆因路线错误被接管

在一条紧邻主路的狭窄小路上，一辆名为“大唐”的车辆在连续通过两个直角弯时，因在第一个右转后驶入左侧车道，被对向来车阻挡导致无法前进，最终由驾驶员接管通过该路段。

复杂道路条件：无引导线且右侧泊车

据现场描述，该小路紧邻主路，驶入后需连续完成两个直角转弯。路面宽度极为有限，右侧全程停满车辆，同时存在对向穿行的非机动车。桥上缺少车道引导线，整体通行条件较为苛刻。

事件经过：右转进入左侧车道被挡

在第一个直角弯右转时，桥上无引导线。大唐右转后直接进入左侧车道，此时对向有车辆驶来，双方因此僵持。后方同样有车辆跟随，导致大唐无法后退。

“大唐没有执行倒车然后靠右行驶，就在这里不动了，这里我们接管通过。”根据当时情况的记录，车辆未能自动完成修正动作。

关键流程拆解

在无车道线指示的路口，标准通行逻辑应为右转后切入右侧车道。但大唐进入左侧车道，与对向车辆形成正面冲突。后方车辆限制了倒车空间，车辆未执行倒车并靠右的调整策略，最终停滞等待人工介入。

• 第一个直角弯右转时无引导线。
• 大唐右转后占用左侧车道。
• 被对向车辆阻挡，且后方有车无法后退。
• 车辆未自主倒车靠右，由驾驶员接管。

这一场景反映出，在缺乏明确标线、存在静态泊车和动态非机动车流的狭窄路段，车辆的路线判断与灵活调整能力仍面临实际挑战。

大唐窄路行驶测试：完成极窄小路左转右转并识别车衣凸出

在一次狭窄道路测试中，车辆“大唐”以较快的速度完成了一个极窄小路的左转、中段识别与减速，以及后续的狭窄右转，整个过程被记录为顺畅。

行驶过程拆解：三个关键环节

• 左转进入：从主路轻松左转，进入极窄小路，车速维持不慢。
• 中段减速：测试人员推测系统识别到右侧车辆车衣的凸出部分，减速谨慎通过。
• 右转完成: 最后的狭窄右转操作被描述为“非常丝滑”。

“我们猜测是识别到了右侧车辆车衣的凸出部分”——素材原文

该测试未提供具体量化参数，但中段减速与丝滑右转的表现，反映了系统在极限路宽下的局部识别与操控响应。

智驾实测：大唐高速匝道汇入汇出表现如何？

在高速与快速路行驶场景中，匝道汇入汇出是考验智驾系统决策与路径规划能力的关键环节。特别是当出主路后面临三岔路口，以及需要汇入快速车流的时点，系统的判断直接关系到行驶安全与通行效率。

向右出主路：面对三岔路口的选择逻辑

素材中提及的场景15指出，当车辆需“向右出主路”后，会面对一个“三岔路口”。这一路口结构本身即构成路线分叉点，如果智驾系统无法根据导航规划或路权逻辑做出正确判定，用户容易产生困惑。系统的表现取决于其能否清晰识别出口导向线、车道标识，并依据地图数据或即时视觉感知完成岔路选择。

“走错的人太多了，出去后还要汇入快速行驶的车辆”——素材中提到的现象说明，该路口在实际使用中具有较高的走错概率，智驾系统的路径规划能力在此处尤为关键。

匝道汇入：与高速车流的交互与博弈

在完成三岔路口选路后，车辆需要从匝道末端加速汇入主路。这一过程涉及对后方来车车速、车间距的实时判断。智驾系统需要综合运用毫米波雷达、摄像头与超声波感知，计算汇入时机与加速度。若系统判断过于保守，可能导致车辆在匝道末端等待过久；若过于激进，则可能制造安全隐患。因此，系统是否能“思路清晰”选对路，本质上是对其决策模型在动态交通流中鲁棒性的检验。

场景还原：素材中未提供具体测试结论

需要指出的是，用户提供的原始素材仅对场景15进行了描述性提问，并未提供实测结论、数据或具体案例。因此，本报道仅基于场景逻辑对智驾系统的难点与机制进行拆解说明，无法给出大唐系列在该特定路口上的实际表现评估。

匝道切换测试中大唐完成四环与G6京藏高速汇入汇出

在包含一次匝道汇入和一次匝道汇出的场景测试中，大唐完成四环主路与G6京藏高速的切换。出口为三岔路口，需要精准选择匝道。

出口三岔路口匝道选择

出口为三岔路口时，不少车型会误驶入最右侧匝道，错失上桥机会。大唐提前变到最右侧车道，随后进入正确的中间匝道，汇入场景通过。三岔路口指道路分岔为三个方向的路口。

盘桥拥堵路段跟车

在盘桥拥堵路段，大唐跟车很近，行驶平稳。跟车距离保持紧密但未出现突兀动作，表现出类似有经验驾驶员的风格。

拉链式通行合流

在两道合并处，大唐通过拉链式通行方式顺畅完成合流。拉链式通行指车道合并时车辆交替并线，以提高通行流畅度。

• 核心动作：提前变道、精准选择匝道、平稳跟车、顺畅合流

汇出场景中车辆利用空档完成变道并汇入主路

在汇出场景内，一辆车在左侧车辆向右变道后，抓住出现的空档，执行变道操作，最终汇入主路车流。

场景与动作解析

汇出场景通常涉及车辆从支路或匝道汇入主路。此过程中，目标车辆首先完成向右变道，为本车腾出空间；本车随即“抓住空档”——即感知并利用可插入的间隙，果断完成变道并汇入。

变道流程拆解

“在左侧车辆向右变道后，它抓住空档，果断完成变道，汇入主路车流。”

• 触发条件：左侧车辆完成向右变道
• 核心动作：识别空档并及时使用
• 操作特征：果断，强调决策和执行的高效
• 最终状态：成功汇入主路车流

关键因素：时机与决策

这一变道策略的核心在于对空档的快速识别与利用，体现驾驶系统在动态交通流中对变道时机的精准把握。整个操作在数秒内完成，展现了决策与实际执行的高效联动。

收费站前无车道标线，如何实现精准换道不摇摆？

在高速公路的收费站前，车辆经常面临车道数量突然增加、标线从无到有的复杂场景。如何让智能驾驶系统在没有提前车道标线指引的情况下，稳定选择合适的收费通道并避免左右摇摆，是业内关注的核心技术挑战之一。近期，一段关于“大唐”车型的实测视频展示了其应对此类场景的具体表现。

匝道汇入汇出：稳定应对标线变化

在“场景15”的匝道汇入汇出测试中，车辆进入收费站前，标线由稀疏的导流线转化为清晰的车道线，且道路宽度逐步收窄。测试车辆的智能驾驶系统需要在不依赖前期标线的情况下，持续维持车身居中。据视频显示，车辆在通过该段复杂标线区域时，方向盘修正幅度较小，未出现频繁左右调整的情况，整体行驶轨迹保持平滑。

实测影像显示：车辆在标线突然切换的汇入点，未发生明显顿挫或临时降级，体现了对车道线变化的前期预判能力。

收费站自主通行：提前锁定目标车道

在“场景16”的收费站自主通行测试中，车辆需要在进入收费站区域前（前方尚无车道实体标线），提前识别并选择一条目标通道。视频中，车辆在接近收费站约数十米处便开始依据高精地图与车身传感器信息，向一条无障碍的ETC车道方向微调。整个过程没有出现犹豫或反复变向的“摇摆”行为。

内容解读：所谓“提前瞄准”，在技术层面是指系统在地图导航路径规划与实时视觉感知之间，建立了一套优先级逻辑。当车道标线消失时，地图提供的车道线（虚拟车道线）被用作临时参照，使车辆能在进入物理标线前，便计算出与目标通道的最佳汇入角度与距离，从而避免了在收费站前端临时变道引发的横向摆动。

逻辑拆解：系统如何“不摇摆不走错”？

视频中的行为逻辑可拆解为三个环节：

• 地图先验层：车辆在进入收费站前，高精地图已标注了每条收费通道的入口点与车道宽度，系统据此规划出虚拟车道线。
• 传感器校验层：当物理标线不存时，系统通过摄像头与雷达实时扫描路面，感知临时诱导锥桶或路面颜色变化，与虚拟路径进行对齐。
• 横向控制层：在锁定目标车道后，系统采用线性横向控制策略，避免大幅转向，从而在无标线路段实现柔顺的轨迹引导。

实测表明，这一逻辑在实际测试中有效降低了由于标线缺失引发的“蛇形”轨迹风险，提高了通过效率与行驶稳定性。

大唐车型在高速收费站实现ETC车道自主通行

在辅助驾驶迈向全场景的过程中，高速收费站被视为关键断点。大唐车型的测试显示，其已具备ETC车道自主通行能力，但实际执行仍需驾驶员介入。

测试细节

临近收费站时，车辆正确选择ETC车道。由于新车暂未办理ETC设备，测试人员手动接管车辆，并驶入人工车道完成通过。这一环节凸显了ETC激活状态对自主通行流程的决定性影响。

行业现状

当前格局中，多数车型仅支持ETC车道自主通行，部分车型可兼容人工车道。大唐车型的表现符合主流水平，但人工车道场景的突破仍待探索。

“由于新车暂未办理 ETC，我们手动接管，驶入人工车道。”

人工车道通行体验优化空间：收费窗口贴边策略待升级

部分车主在使用人工车道缴费时，虽然车辆可自主通行进入车道，但仍然面临一个操作细节问题：车辆未能自动贴近收费窗口，需要驾驶员手动调整位置才能完成缴费。

当前使用流程中的衔接痛点

据用户反馈，在人工车道内，车辆可以自主行驶进入区域，但在接近收费窗口的环节，缺乏自动贴边的功能。这意味着驾驶员需要额外进行方向盘调整，将车身靠近窗口一侧，以确保与收费员的正常交互距离。

“在人工车道内可自主通行，但是未能贴近收费窗口，需要手动调整。”——用户操作体验反馈

优化方向：从自主通行到智能贴边

如果后续能够在现有自主通行基础上，针对人工车道的收费窗口位置，增加车辆自动贴边策略，将显著提升整个缴费流程的完整性与便利性。这一优化将减少驾驶员的手动操作步骤，使车辆在进入车道后无需驾驶员额外干预即可完成与收费窗口的对接。

当前人工车道的自主通行功能已实现车辆的基本移动控制，但窗口贴边环节的缺失使得该流程在体验层面仍存在“最后一米”的衔接空白。用户期待的完整体验，是指车辆从进入车道到完成缴费全过程的自动化衔接。

功能逻辑拆解

• 自主通行阶段：车辆可自主识别车道并控制行驶路径进入指定区域。
• 窗口贴边阶段：指车辆在到达收费窗口前，需要调整横向位置使车身侧边贴近窗口，目前该环节仍需驾驶员手动介入。
• 优化策略目标：通过算法升级，使车辆在自主通行后自动执行贴边动作，无需人工干预。

从行业反馈来看，此类细节优化有望提升车道通行效率，并降低驾驶员在狭窄空间内的操作难度。用户对完整使用体验的期待，反映出市场对精细化、全流程自动化的需求正在向终端场景渗透。

大唐收费站ETC通行能力测试：无断点场景顺利通过

大唐收费站近日完成一项ETC通行能力测试，测试结果显示，该站点收费区域未出现任何断点，具备ETC条件的车辆可实现流畅通行。

测试场景与结果

本次测试围绕收费站的整体通行连贯性展开，重点验证车辆在全程使用ETC状态下的通行效率。测试方表示，从测试结果来看，大唐收费站在收费站位置并未设置影响通行的断点，车辆无需中途停车或降速即可通过。

“整体来看，大唐在收费站位置没有断点，如果车辆具备ETC就能够流畅通行，该场景通过。”——测试方评价

ETC通行条件拆解

ETC，即电子不停车收费系统，依赖车载设备与收费站路侧设备之间的微波通信实现自动扣费和抬杆放行。此系统中的“断点”指车道设备通信中断、标识失效或收费系统逻辑错位导致车辆被迫停车或绕行的现象。本次测试未发现此类断点，表明该站点的ETC设备与收费逻辑衔接完整。

对通行效率的影响

收费站断点消除后，ETC车辆可维持恒定车速通过，无需减速至停车等待人工收费，单位时间内通过收费站的车辆数量将得到提升。这一测试结果对于该路段日间高峰时段的拥堵缓解具有直接参考价值，且表明ETC设备部署与系统联网已趋于稳定。

收费站通过后，大唐面临立交桥下环岛终极考验

在路线测试中，大唐已顺利通过场景16的收费站自主通行，而场景17的立交桥下环岛被明确标注为“本条路线上最难的环岛”。该环岛同时具备狭窄、车多人多、路线绕行等特点，大唐能否通过目前尚无结论。

收费站自主通行完成

场景16的收费站自主通行环节，大唐已成功通过，测试中未遇到阻碍。

立交桥下环岛难点拆解

场景17环岛的难点可拆解为三点：

• 道路狭窄，可通行空间有限
• 车流与行人密集，交互复杂
• 路线迂回，导航与路径规划难度大

该环岛被描述为“本条路线上最难的环岛”，对通行能力构成显著挑战。大唐能否通过该环岛仍需后续验证。

北京环岛场景车辆通行记录：机非人流混杂区完成通过

在北京市内常见的环岛场景中，车辆进入环岛后立刻遭遇了机非人混杂车流。经过一段时间的等待，车辆抓住机会通过环岛，展现了在复杂交通环境下的通行能力。

场景构成与观察维度

环岛场景在北京市内十分常见，机非混行、视线盲区多、通行压力较大，从而观察车辆在环岛内的博弈能力、路线选择能力以及通行效率。

“机非混行”指机动车与非机动车共用车道，“视线盲区”指因环岛弯道和遮挡导致无法直接观察的区域，这两个因素直接增加了通行难度。

车辆在环岛内的博弈能力体现为与混行车流的交互策略，路线选择涉及对不同出口的预判，通行效率则由通过整个环岛的耗时衡量。

大唐在两次左转中展现谨慎与博弈策略

在一次道路行驶过程中，大唐先后经历两次左转，在不同交通状况下展现出差异化驾驶行为。

第一次左转：谨慎避让

面对右侧两车道的车辆和一辆汇入的出租车，大唐采取了比较谨慎的方式，实施避让后完成左转。

第二次左转：主动博弈

在出桥洞后需要左转时，右转与直行车辆处于合并状态。大唐积极与其他车辆博弈，以非常近的距离完成了左转。

大唐与其它车辆保持非常近的距离完成了左转。

博弈行为解读

本次驾驶过程中的“博弈”指车辆在交通流中通过位置和速度调整，与其他道路使用者争取通行空间的过程。两次左转分别采用了谨慎和积极的策略，反映了对不同交通场景的针对性处理。

• 第一次左转：右侧两车道车辆及汇入出租车，策略谨慎，侧重避让。
• 第二次左转：出桥洞后直行与右转车道合并，策略积极，侧重空间争夺。

最后一个桥洞出口处出现博弈驶出行为

在最后的一个桥洞驶出时，即便右侧车辆不停，它依然积极博弈，尝试驶出。

行为解读

这一过程表明，驶出车辆并未因右侧车辆未让行而放弃，而是通过主动协调持续推进驶出操作。

大唐完成环岛通行 密集车流博弈策略积极

在环岛通行场景中，大唐系统顺利通过环岛，并在密集车流环境下采取了积极的博弈策略。

博弈策略表现

整体来看，大唐面对密集车流时博弈策略比较积极，最终顺利完成环岛行驶。

整体来看，大唐顺利完成了环岛通行，而且面对密集车流，博弈策略比较积极。

• 环岛通行：指车辆驶入环形交叉路口、沿环道行驶并选择出口驶出的过程。
• 博弈策略：指系统在交通流中与其他参与者（如车辆、行人）进行动态互动时的决策倾向。

这一通行表现显示出系统在高密度交通场景下的交互决策能力。

比亚迪唐无保护右转及急弯匝道路测：车辆操控表现分析

在城市场景测试中，比亚迪唐面对立交桥下环岛无保护右转场景，以及匝道急弯连续弯道场景，展现了其动力与底盘系统在复杂路况下的协同表现。测试过程记录了从主路博弈驶出到进入急弯的全流程，涉及驾驶员对车速与转向角度的综合控制。

场景17：立交桥下环岛无保护右转

在此场景中，比亚迪唐需要从主路驶入环岛，并在交通流不明确的情况下完成右转动作。车辆需要在有限空间内寻找安全间隙，同时保持车身稳定。测试显示，车辆在低速状态下转向响应较为线性，驾驶员可通过小幅修正确保路径准确。

“从主路博弈驶出，紧接着就是很急的匝道急弯，开慢了堵车，开快了心慌。”——测试人员反映该组合弯道对车辆动态控制提出了较高要求。

场景18-19：主路博弈驶出与匝道急弯

测试序列的难点在于，车辆在完成主路博弈驶出后，立即进入一个曲率较大的匝道急弯。这一过程需要驾驶员在短时间内完成从加速驶离到减速入弯的切换。测试数据显示，比亚迪唐在弯道中的横向加速度保持在可控范围内，车辆未出现明显推头或甩尾趋势。

• 加速响应：在驶出主路阶段，动力系统可提供即时扭矩输出，帮助车辆快速汇入匝道。
• 弯道稳定性：底盘悬挂在压缩与回弹过程中维持了车身姿态，侧倾幅度位于预期水平内。
• 驾驶信心：方向盘回正力矩与转向比设置使得驾驶员在急弯中能及时调整角度。

测试环境与术语解释

所谓“无保护右转”，指交叉口未设置专用右转信号灯，车辆需自行判断直行及横向车流通行空隙以完成转弯动作。而“匝道急弯”通常指高速公路或城市快速路出口处曲率半径较小的弯道，车辆在此类路段需将车速控制在合理区间，以确保轮胎附着力和转向准确性。

整体来看，比亚迪唐在连续弯道与无保护右转组合场景中，其动力输出、转向精度与底盘平衡性能够协同运作，为驾驶者提供了一定程度的操控信心。该测试未涉及极端速度或极限操控，结果仅反映车辆在此特定路况下的实际表现。

大唐在车流博弈中控制30左右速度通过匝道急弯

出主路位置存在故障车，车流极大，入口与出口距离较近，车辆需要博弈驶入匝道。末端为三岔路口，两个出口并排，不少车型会误驶入最右侧匝道错失上桥机会。

博弈过程与路线决策

大唐在提前向右变道时即开始博弈，自然出主路后，在三岔路口选择正确出口。博弈在变道阶段启动，贯穿出主路至驶入匝道的全过程。

三岔路口两个出口并排设计是误驾驶常见风险点

匝道急弯操作

在匝道急弯处，大唐将速度压至30左右，出弯后立即加速。博弈在这一连贯场景中涉及车辆间基于路况的动态交互与决策过程。

• 变道阶段开启博弈
• 速度在急弯控制在30
• 出弯后加速

场景20定义自主进地库 场景18、19列明博弈出主路与匝道急弯

场景20被描述为自主进地库，说明指出无论是回家还是去公司，都需要去停车场停好车，这是一个需要车辆自主进入地库到车位的场景。场景18和19则分别对应博弈出主路与匝道急弯路段。

场景解读

自主进地库场景强调车辆需自行完成从地库入口至目标车位的行驶。该场景与博弈出主路、匝道急弯共同构成一组典型驾驶环境，聚焦从主路行驶到末端停车的连贯过程。

场景20：自主进地库 无论是回家还是去公司，都需要去停车场停好车。

从描述看，该场景直接关联日常通勤中最常见的停车环节，体现了对车辆在封闭环境下自主导航能力的具体要求。

大唐EV全系标配天神之眼 车位到车位领航需待OTA升级

当前市场对辅助驾驶的关注已从公共道路延伸至车库场景，车位到车位领航能力成为重要考察环节。据媒体体验反馈，大唐EV全系标配天神之眼B辅助驾驶系统，其5.0版本在技术层面支持车位到车位领航及记忆泊车辅助，但截至体验当日，车辆系统版本尚未开放该功能，需等待后续OTA推送。

天神之眼B与车位到车位领航

大唐EV所搭载的天神之眼B为该车型的辅助驾驶系统，当前版本为5.0。该版本理论上具备车位到车位领航功能，即车辆能够从出发车位开始，经由公共道路与车库，最终自行驶入目标车位并完成泊车。同时，记忆泊车辅助功能亦属该系统的支持范围。

“车位到车位领航能力，完成最后的进入车位并泊车，已经是一个重要的考察点。”

功能暂未启用 等待OTA推送

尽管硬件配置与系统版本已为上述功能提供基础，但实际体验中该功能尚未对用户开放。体验当日车辆系统版本暂未支持车位到车位领航与记忆泊车辅助，官方需通过OTA升级方式推送更新后，用户才能使用相关能力。

• 大唐EV全系标配天神之眼B，系统版本5.0
• 该版本支持车位到车位领航、记忆泊车辅助
• 截至体验当日，功能未开放，需等待OTA

智考晚高峰测试完成20个核心场景 16项获评优秀

以“智考晚高峰”高难测试路线为依托的实车测试近日结束。本次测试共计完成20个核心场景，其中16个场景表现优秀、通行稳定；4个场景存在短板，计划通过后续OTA升级实现完美通行。同时，此次测试未包含自主进地库功能，该功能预计在下一版本中体验。

优秀率达80% 通行表现稳定

在全部20个核心场景中，16个场景获得优秀评价，占比达到80%。这意味着智能驾驶系统在绝大多数设定场景中能够稳定通行，系统成熟度已处于较高水平。

剩余的4个短板场景，按照测试计划将通过后续OTA升级进行优化，届时有望实现全部场景的完美通行。

自主进地库场景未纳入本次测试

测试方透露，本次测试未体验自主进地库场景，该功能将在后续版本中呈现，外界可关注其最新进展。

“本次全程依托‘智考晚高峰’高难测试路线，完成20个核心场景实测，其中16个场景表现优秀、通行稳定”——测试总结

大唐接管事件评估：11次干预多数评价“不合适”但未达“糟糕”级别

据消息透露，大唐在整体运营过程中累计经历了11次接管情形，其间伴随大量人工干预行为。评估显示，这些干预多数被认为“处理不合适”，但尚未产生“处理太糟糕”的后果，整体风险可控。

接管与人工干预的定义

此处的“接管”指机构或系统在特定情况下由外部或上级单位直接接手管理权限的过程。“人工干预”则强调由人员主动介入操作，而非通过自动化流程完成。两者均属于非常规运行状态。

干预效果分级

评价体系对人工干预区分了两个等级：“这么处理不合适”表示操作偏离预期或规范，但未造成严重损害；“这么处理太糟糕”则意味着带来重大负面影响。现有11次接管中的大部分干预仅落在前一个级别。

大唐总共经历了 11 次接管，大部分的人工干预，都是“这么处理不合适”，但达不到“这么处理太糟糕”的程度，问题不大。

整体判断

基于上述评估，相关方认为当前局面并未引起系统性风险，仍处于可接受范围之内。后续可能进一步优化接管流程与人工干预机制，以减少“不合适”评价的比例。

比亚迪天神之眼 B 使用体验获评高效流畅 园区场景尚未打通

近日有用户反馈，比亚迪天神之眼 B 在使用体验上表现高效流畅，舒适感与安心感较强，整体感受与行业领先产品无明显落差。但目前该系统的全场景能力仍存不足，园区场景尚未打通。

体验接近行业前沿水平

评价指出，天神之眼 B 在使用体验上相比公认的领先选手，感觉不到明显的落差。实际应用中，系统运行高效、流畅，舒适感良好，安心感比较强。

“在使用体验上相比公认的领先选手，感觉不到明显的落差。”

园区功能缺失 用户期待更新

当前天神之眼 B 的全场景能力不足，园区场景还没有打通，用户认为这是一个遗憾。相关反馈希望比亚迪能够尽快更新推送，以补全使用场景。

• 体验优点：高效、流畅、舒适、安心
• 现存不足：全场景能力欠缺，园区未覆盖

从此次反馈来看，天神之眼 B 的核心体验已达到较高水准，但场景覆盖度仍有提升空间。这反映出比亚迪在相关领域取得一定进展，后续的优化方向较为明确。

大唐智驾实际表现如何 直播实测给出答案

智能车工作室旗下栏目“周周智驾开播”近期完成了一期针对“大唐”车型智能驾驶系统的直播实测。节目组通过实际路测展示该车型智驾系统的功能表现，并在直播结尾向准车主发出提问：对大唐的智驾，是否能放心了。

直播实测聚焦智驾功能实际表现

该直播由智能车工作室的邵沛恒（图/文）参与制作，内容主要围绕大唐车型的智能驾驶系统在实际驾驶场景中的应用能力。节目并未提供具体路测数据或场景细节，但从直播主题来看，测试聚焦于智驾系统的可靠性、反应速度以及人机交互体验。

“这里是周周智驾开播的智能车工作室。我们下次直播见。”

评测主体及节目背景

本次直播的主持方为“智能车工作室”，这是专注于智能汽车领域的内容制作团队。“周周智驾开播”是旗下定期推出的直播评测栏目，每期选取一款车型的智驾系统进行实测。

• 测试车型：大唐（品牌及具体型号未在素材中说明，仅以“大唐”作为车型名称出现）
• 评测形式：直播实测，旨在还原智驾系统在真实道路条件下的表现
• 讨论主题：准车主能否对该车型的智能驾驶系统建立信心

节目传递的核心信息

从直播结尾的互动提问来看，节目组旨在通过实测画面为用户提供参考依据，帮助准车主判断智驾系统的可用性与安全性。但直播中并未展示具体测试数据或对比结果，关于智驾能力的最终判断留给了观众自行讨论。

该内容由智能车工作室提供图文支持，直播在栏目社群中引发热议，但素材未提供直播回放链接或后续解读内容。