龙兴内部测试道路。
特拉跨，龙兴两辆车整齐排开。
虽然测试车辆没有大鹏，而且最近大鹏汽车连续在龙兴这里吃了好几个哑巴亏，但是论自动驾驶的辅助系统，那在国内，大鹏确实是首屈一指的。
尽管现在有消息说，大鹏汽车的自动驾驶系统是挖了特拉跨的工程师后，剽窃的历史版本的代码，但是目前也没有任何实实在在的证据。
回到这个测试主要是三个方面：
一、环境感知及定位。评价自动驾驶系统对复杂路况的识别精度的能力。
二、自动驾驶道路复杂场景语义理解。评价自动驾驶系统对复杂路况下做出反应的准确度和灵敏度。夶风小说
三、自动驾驶安全性设计。这个也是最重要的，评价自动驾驶系统的安全性！
测试道路边上围满了工程师，有大米的工程师，有花为的工程师，还有龙兴的工程师。
“哎，老唐，你说龙兴自己整的这个自动驾驶靠谱么。”老杨，一个身穿花为工作服，年级大概35岁左右的工程师，向着身边年级相仿的同事问道，提问的同时，递过去了一根烟。
接过烟的老唐，点着烟，狠狠地吸了一口，吐出一个烟圈，然后说道。
“我觉得悬，我们自己内部也在做自动驾驶辅助系统。我们投入的人力和物力你也是知道的。我们现在做到什么程度？你觉得龙兴能做到啥程度？“
“我承认龙兴能够突破固态电池技术，那很牛批。但是，自动驾驶那是完全两个技术路线。我估摸着，这也就是个初版的测试。”
老唐分析地头头是道，语气中透露着对花为的技术实力的骄傲，老杨在一旁点点头生以为然。
这样的对话，同样的对话，发生在测试道路边上三两成群的工程师中间。
第一轮测试马上开始。
道路中间摆放了各种各样的障碍物，有道具行人，道具宠物。道具车辆。这些都是可移动的。
道路两侧还有模拟恶劣天气环境的机器，比如雾气场景，暴雨场景等，这些都是为了模拟车辆在真实的复杂路况下的表现。
只有在最恶劣的情况下，自动驾驶仍然保持很好的可靠性，那么才能安心地在正常的路况下使用自动驾驶系统。
进入测试路段的是特拉跨，它已经在测试路段的入口，准备进入测试路段。
测试路段的第一部分，是简单的路况，没有天气干扰，道具车辆也都是正常行驶，在打了转向灯之后才会变道。
道具行人只会在人行横道上出现，并按照红绿灯指示移动。
大鹏汽车的测试后台，非常清晰地识别了常见路况上的物体，并且做出了合适的驾驶操作。【穿】
【书】
【吧】
国产自动驾驶龙头，在这种简单路况下，还是比较游刃有余的。
马上就到第二个复杂路况阶段。
测试道路两侧的机器，喷出浓雾，瞬间道路上的能见度降低到了10米左右。
原本正常行驶的大鹏汽车开始自动减速，然后自动打开了雾灯以及双闪。
人群中传来一阵赞叹声，大鹏的这个反应确实还不错。
不过很快，路况变得更复杂，机器开始模拟暴雨天气，而且道具行人会携带道具宠物突然出现，类似于麋鹿测试。暴雨的天气更加提高了环境识别的难度。
果然，大鹏汽车面对复杂路况的反应开始变慢。为了应对复杂路况而产生的巨量的计算，大鹏的行驶速度大幅度降低。
虽然恶劣天气减速慢行是正确的驾驶操作，但是车速下降的幅度过大，目前车速已经降低到了10公里每小时。即便是恶劣天气，这个速度已经远远低于正常人类驾驶员在该路况下正常的驾驶速度了。
而且后台的道路物体识别系统开始出现识别失败的提示，明显系统的系统识别能力受到了极大的影响。
这时，一个道具行人牵着一条道具狗，并没有很突然出现，而是现在路边矗立了一会儿，给测试车辆足够的识别时间，然后缓慢穿越道路。
不幸的是，恶劣的天气情况下，后台的识别系统出现了故障，并没能识别出道具行人和道具狗，车辆保持10公里每小时的速度，撞上了道具行人和道具狗。
道路两侧的工程师，都可惜地叹了口气。
此时，更严重的问题发生了，撞上道具行人和道具狗之后，车辆并没有停止前进，而是保持了当前速度继续前进。
测试工程师发现后，操作车辆内的道具驾驶员踩下刹车，可是没想到，刹车失灵了！！！
最后测试车辆是保持10公里每小时的速度，装上了停在测试道路上的道具车辆，才停了下来。
这下所有人都露出了尴尬地神色。
其实类似测试做过很多次了，毕竟特拉跨的是行业标杆，类似的测试别说车企了，网络上的自媒体都已经做过不少了。
但是没有一次出现这种情况。
特拉跨刹车失灵的事件偶有发生，一个是基本是小概率事件，在特拉跨庞大的销售基数面前，几乎可以忽略不计。
即使偶有发生的意外事件，也被特拉跨强大的公关力量给摆平了。
事实上，这个低于0.001%的故障率对于特拉跨来说是可以接受的。虽然很冷酷，很残忍，但是在大型的企业面前，这些都是冰冷的数字。
0.001%的概率，对于大企业来说，只是偶然发生的意外事故，少则几十万，多则一两百万的赔偿而已罢了。这点成本完全可以被汽车销售而产生的超额利润轻松覆盖。
而对于那遭受了这0.001%的故障概率的车主，路人来说，那却是灭顶之灾。是一个，几个家庭的破碎。
而这0.001%的概率，就在今天的测试现场出现了，现场场面一度十分尴尬。
万万没想到，最后特拉跨，拉了大胯。
最后特斯拉的成绩是：
环境感知及定位：a
自动驾驶道路复杂场景语义理解：a-
自动驾驶安全性设计：b-
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