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把每一段真实行程，每一次用户接管，每一场系统反应都收录为高价值的行为数据，再通过结构化处理为用户与企业“呈现真相”。

过去五年，中国智能汽车产业在政策红利、资本助推与技术演进的多重交汇下迅速迈入“辅助驾驶标配时代”。但随着消费者购车行为的日趋理性，围绕智能驾驶功能的信任危机也正悄然蔓延：功能虚标、配置缩水、系统体验与宣传不符等问题频发，正令这一原本承载未来想象的技术失去公信力。

据12315消费者投诉 【下载黑猫投诉客户端】平台统计，2024年新能源汽车软件相关投诉达3.5万件，占该类投诉的22.4%。其中大量集中于“辅助驾驶功能失灵”“宣传与实际不符”等问题，反映出消费者对智能驾驶的理解正从“追概念”向“问事实”转变。

在这样的行业语境下，一个具备真实数据与技术能力、又属于中立视角的第三方平台，成为重构信任秩序的关键。而车控CHEK，正是旨在以一套开放道路下的大模型驱动测试体系，为行业提供这样一个可信赖的“技术秤砣”。

智能驾驶进入“信任断层期”，传统评测模式难以为继

过去，车企宣传中常以“高阶辅助驾驶”作为核心卖点，但落地后消费者却往往只能体验到基础AEB、定速巡航等功能。销售话术、美化视频、选择性评测组成的“信息包装链条”，使消费者在购车决策中处于严重信息不对称的地位。

同时，行业内部的测试方法也面临着挑战，车控CHEK合伙人肖坤分析：“封闭试验场无法还原日常通勤、施工、隧道、夜间等高频复杂工况；城市道路‘公测’模式则因合规政策逐步收紧而受限。”这样的情况下，企业既缺乏数据获取能力，也难以建立覆盖广泛场景的验证体系。

这也意味着：仅靠企业自测、自说的方式，已难以说服消费者，也难以匹配未来监管趋势。

车控CHEK的切入点并非对宣传话术的反驳，而是对“能力边界”的客观还原。

其核心由软硬两部分构成：可独立采集中控屏与前向路况视频，自动识别辅助驾驶功能的启用、接管、异常等事件。相比传统需要CAN数据或黑匣子数据的采集方式，CHEK具有高度的可部署性与可复制性。

通过AI大模型分析平台来结构化处理数十万公里真实道路测试数据，结合车型配置、用户行为与环境变量，建立一套覆盖主流品牌与场景的辅助驾驶能力评估体系。CHEK的评估框架包括安心、舒适、效率、前沿、风格等五大维度构建而成，覆盖智能驾驶最核心的使用体验与风险点。

这五大维度让CHEK的数据不仅具备横向可比性，更具备用户价值导向：不同用户、不同驾驶风格，在平台上都能获得适配性评估与模型推荐，而非简单的“打分”或“排行榜”，从而帮助消费者可以客观真实的去选择更适合自己的智驾车型。

不止面向消费者，也是助力企业决策的

车控CHEK并不局限于消费场景，其平台方案已服务多家主流车企、汽车平台与自动驾驶科技公司，在研发验证、竞品对标、试驾策略优化、合规测试支持等方面发挥作用。

• 在新车开发阶段，CHEK可实现辅助驾驶功能在实际路况下的版本对比；

• 在销售环节，配合试驾采集数据，帮助门店还原用户体验。

“辅助驾驶产品的开发和销售过程，数据都可以说话。”车控CHEK合伙人洪泽鑫希望CHEK不是用来“打广告”的，是用来“看真相”的，不仅是“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，成为主机厂的第二大脑。

某主机厂智能驾驶负责人曾评价：“很多系统的‘问题’，不是用户挑剔，而是我们缺乏行业客观数据的对比反馈机制。CHEK的数据能告诉我们，我们的掉头成功率、施工绕行成功率，对比其他玩家表现如何。”

不同于舆论热潮中的“营销声音”，车控CHEK选择了用真实的数据说话：把每一段真实行程，每一次用户接管，每一场系统反应都收录为高价值的行为数据，再通过结构化处理为用户与企业“呈现真相”。未来，当消费者不再盲信“高阶辅助驾驶”这个模糊标签，而是基于“掉头成功率”“危险接管里程”“施工避让能力”等实证数据做出决策时，智能驾驶行业才算真正进入了“验证力竞争”的阶段。

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