今天留意到大家对我的视频中提到阿维塔 11 的几个疑问，和大家做一些解答分享： 1、为什么这次阿维塔 11 对比的是小鹏 G9 ？而不是 P5 ? 这个问题是大家提到比较多的问题，这次包括小鹏 G9、蔚来 ES7 等车型都是官方提供车辆，不是我们挑选对比的车辆，更不是部分同学提到的“合作车型”。这也是此次我视频本身的疏忽，没有提前和大家讲清楚造成误会，和大家说声抱歉。 大家也质疑为什么小鹏 G9 的表现和我们上次测试的小鹏 P5 能力差异看起来比较大？ 我的理解是小鹏 G9 目前还没有完成到它完整功能的阶段，XNGP 应用了全新的架构和技术，但双 Orin 平台和 Xnet 等新平台新技术还需要迭代时间，和小鹏 P5 的完整度有较大不同。这方面 @MrRocky 有过分享，如果有说错误的地方可以麻烦 Rocky 帮忙指正。 另外官方为什么没有选择 P5 ，我觉得可能是由于同级别竞品原因，因为官方提供的车辆包括蔚来 ES7 与 特斯拉 Model Y，都是和阿维塔 11 级别相近的车型。 2、此次 ICA 辅助驾驶的内容为什么设置在一个智能网联试验场地里？而不是开放场地？ 大家肯定有所疑问为什么高速 NCA 在开放道路，ICA 为什么不放在开放道路？对的确实是，这是官方本次设置的范围。其实我们也在体验高速 NCA 的途中尝试打开 ICA 辅助驾驶，想收集一些公开道路素材，但是陪驾人员提醒我们功能被屏蔽了，所以打不开。 这个试验场其实也是用了很多典型交通事故做参考来设置场景的，包括可以模拟城区、环路、隧道、模拟雨雾天气等场景，我们这次体验的内容也是官方选出来的场景，也是试验场的一部分。 这次设置的场景不知道大家有没有发现，部分场景和我们 LCC 大横评设置的部分场景很类似，类似弯道中遇到静止车辆、斜列式雪糕筒、识别障碍物体是否绕行、连续弯道...等等，我觉得这次场景的设置是具备一定参考意义的。 3、场地里场景的能力是否代表着现实中的场景能力？ 不一定是，场地训练是一个参考，代表当前场景，但实际场景和时速、道路标线等等多方面因素都有关联，也并不一定和场地结果一样，但至少代表了类似场景下的基础能力。场地的部分场景可以通过后期“训练”来针对性解决，我们在车辆交付后也会以我们设置的场景来帮大家做相关测试。 但例如部分竞品车型在测试中出现的弯道中压线、无法识别斜列式雪糕筒等，部分结果和我们之前和大家做的 LCC 大横评结果相一致，这些我们是认同的。 4、我的一些看法： 其实这也更加确定我们帮大家做 LCC 大横评的意义，因为我们设置的很多场景都是结合现实所经历的，同时挑选很多能够代表系统能力的场景，并且结合 GAMP 的评测方式。而在第一批车型中，这些场景还没公开，所以对于车企而言都是保密的，车企也无法针对我们的场景做相应训练或者特殊“升级”。 另外我们的项目在部分验证或者优化上也会根据大家的实际体验或者不同思考做新的迭代，满足用户同学体验需求的同时也确保这样的标准能“与时俱进”。 当然大家比较关注的智能驾驶方面上，阿维塔 11 交付后的能力我们也会和大家做一次比较全面的横评，包括大家比较关注的与小鹏 G9 等其他车型对比，也欢迎大家的监督以及建议，我们也会与大家一直保持交流、一直保持新的期待...