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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為高價值的行為數據，再通過結構化處理為用戶與企業「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為的日趨理性，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】平台統計，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台，成為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，為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」，傳統評測模式難以為繼
過去，車企宣傳中常以「高階輔助駕駛」作為核心賣點，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大模型分析平台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、用戶行為與環境變量，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，在平台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，其平台方案已服務多家主流車企、汽車平台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」，未來也能為車企新品研發及銷售環節提供數據支撐，成為主機廠的第二大腦。
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為高價值的行為數據，再通過結構化處理為用戶與企業「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。