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把每一段真實行程，每一次用戶接管，每一場系統反應都收錄爲高價值的行爲數據，再通過結構化處理爲用戶與企業“呈現真相”。

過去五年，中國智能汽車產業在政策紅利、資本助推與技術演進的多重交匯下迅速邁入“輔助駕駛標配時代”。但隨着消費者購車行爲的日趨理性，圍繞智能駕駛功能的信任危機也正悄然蔓延：功能虛標、配置縮水、系統體驗與宣傳不符等問題頻發，正令這一原本承載未來想象的技術失去公信力。

據12315消費者投訴 【下載黑貓投訴客戶端】平臺統計，2024年新能源汽車軟件相關投訴達3.5萬件，佔該類投訴的22.4%。其中大量集中於“輔助駕駛功能失靈”“宣傳與實際不符”等問題，反映出消費者對智能駕駛的理解正從“追概念”向“問事實”轉變。

在這樣的行業語境下，一個具備真實數據與技術能力、又屬於中立視角的第三方平臺，成爲重構信任秩序的關鍵。而車控CHEK，正是旨在以一套開放道路下的大模型驅動測試體系，爲行業提供這樣一個可信賴的“技術秤砣”。

智能駕駛進入“信任斷層期”，傳統評測模式難以爲繼

過去，車企宣傳中常以“高階輔助駕駛”作爲核心賣點，但落地後消費者卻往往只能體驗到基礎AEB、定速巡航等功能。銷售話術、美化視頻、選擇性評測組成的“信息包裝鏈條”，使消費者在購車決策中處於嚴重信息不對稱的地位。

同時，行業內部的測試方法也面臨着挑戰，車控CHEK合夥人肖坤分析：“封閉試驗場無法還原日常通勤、施工、隧道、夜間等高頻複雜工況；城市道路‘公測’模式則因合規政策逐步收緊而受限。”這樣的情況下，企業既缺乏數據獲取能力，也難以建立覆蓋廣泛場景的驗證體系。

這也意味着：僅靠企業自測、自說的方式，已難以說服消費者，也難以匹配未來監管趨勢。

車控CHEK的切入點並非對宣傳話術的反駁，而是對“能力邊界”的客觀還原。

其核心由軟硬兩部分構成：可獨立採集中控屏與前向路況視頻，自動識別輔助駕駛功能的啓用、接管、異常等事件。相比傳統需要CAN數據或黑匣子數據的採集方式，CHEK具有高度的可部署性與可複製性。

通過AI大模型分析平臺來結構化處理數十萬公里真實道路測試數據，結合車型配置、用戶行爲與環境變量，建立一套覆蓋主流品牌與場景的輔助駕駛能力評估體系。CHEK的評估框架包括安心、舒適、效率、前沿、風格等五大維度構建而成，覆蓋智能駕駛最核心的使用體驗與風險點。

這五大維度讓CHEK的數據不僅具備橫向可比性，更具備用戶價值導向：不同用戶、不同駕駛風格，在平臺上都能獲得適配性評估與模型推薦，而非簡單的“打分”或“排行榜”，從而幫助消費者可以客觀真實的去選擇更適合自己的智駕車型。

不止面向消費者，也是助力企業決策的

車控CHEK並不侷限於消費場景，其平臺方案已服務多家主流車企、汽車平臺與自動駕駛科技公司，在研發驗證、競品對標、試駕策略優化、合規測試支持等方面發揮作用。

• 在新車開發階段，CHEK可實現輔助駕駛功能在實際路況下的版本對比；

• 在銷售環節，配合試駕採集數據，幫助門店還原用戶體驗。

“輔助駕駛產品的開發和銷售過程，數據都可以說話。”車控CHEK合夥人洪澤鑫希望CHEK不是用來“打廣告”的，是用來“看真相”的，不僅是“消費者的第一站”，未來也能爲車企新品研發及銷售環節提供數據支撐，成爲主機廠的第二大腦。

某主機廠智能駕駛負責人曾評價：“很多系統的‘問題’，不是用戶挑剔，而是我們缺乏行業客觀數據的對比反饋機制。CHEK的數據能告訴我們，我們的掉頭成功率、施工繞行成功率，對比其他玩家表現如何。”

不同於輿論熱潮中的“營銷聲音”，車控CHEK選擇了用真實的數據說話：把每一段真實行程，每一次用戶接管，每一場系統反應都收錄爲高價值的行爲數據，再通過結構化處理爲用戶與企業“呈現真相”。未來，當消費者不再盲信“高階輔助駕駛”這個模糊標籤，而是基於“掉頭成功率”“危險接管里程”“施工避讓能力”等實證數據做出決策時，智能駕駛行業纔算真正進入了“驗證力競爭”的階段。

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