过去三年，我们见证了“开城数量”的内卷和“激光雷达”的军备竞赛。但当智能驾驶迈入2026年，真正的决胜点还是要回归一切的核心——辅助驾驶解决方案。
这次我们刻意避开了北京、上海等被过度优化验证的“样板间”，来到了安徽黄山。
这里既有非标准化的乡村窄路，也有复杂的人车混流古镇，是检验系统方案能力的绝佳样本。
这一次，我们不比车型，只拼“大脑”。
参与测试的四位选手，堪称当前智驾领域的“顶流方案”：
遍地搭档的华为乾崑 ADS 4.1；
占据合资车型半边天的Momenta R6；
自带芯片的新起之秀地平线 HSD；
老牌供应商博世高阶一段式端到端。
一起来看看，从路上的鸡，到蜿蜒的山路，四大智驾系统在这条充满“意外”的黄山道路上，表现如何。
这路都能开？
山路、乡道是检验辅助驾驶泛化能力的“试金石”，这样的道路通常会宽窄不一、边缘不整齐，缺乏规范的交通标志，同时也属于大数据中训练量较少的一类场景。
这样的环境留给辅助驾驶出错的冗余非常少，对即时感知和动作幅度的要求很高，可能一点误差就会引发剐蹭或掉沟。
而这四套辅助驾驶居然都不挑路，能在蜿蜒起伏的山路、乡道中稳定行驶。
稍有些特殊的是华为ADS在一环岛处出现了降级的情况，但难度更高的爬坡山路又能够正常启用。
另外三套系统没有出现降级情况，不挑路况。
途中也出现过比山路更刁钻的极限场景，比如这种T字路段窄桥。
我们直行到路的尽头需要左转上桥，由于来路很窄，没有什么借道空间，各车都得卡转弯半径的极限，判断左转的位置和时机就很重要。
人驾都得左顾右盼，博世和华为居然成功通过了！
博世直接择机左转，刚好能过。
华为ADS考虑到车身尺寸，选择向右前挪点位置，再左转上桥。
另外两台车都未能通过。
期间，博世还碰到了一次“小动物突袭”。
下狭窄村道时，一只鸡趴在路边，体型小，而且目前业内都忙着训练系统对猫狗这种更常见的动物做避让，鸡属于是非标障碍物的代表。
结果博世的一段式端到端居然可以成功绕过去。
通过可视化界面，能够明显看出来，系统快速识别遇障并采取了绕行，时机也比较早。
整体来看，这四套方案的空间感知能力都不错。
不过面对更抽象的人为施工场景，这四套方案拉开的差距就比较大了。
施工
首先看施工颠簸路，临时红绿灯周围铺设有施工用的铁板，人驾经过就一定会减速慢行。
四台车中，博世的系统在减速以后给车上人的乘坐体感最好。
Momenta由于加速通行，直接给车来了个“颠锅”，乘坐体验不好；地平线HSD甚至因为颠簸导致功能退出了。
另一组压轴场景是不规则施工封路，没有正常车道入口，仅边缘处有豁口，我们甚至纠结过这里能不能通行。
结果是四台车有三台通过，Momenta 其实也找对了大方向，但是没调好车身没法完全转进去，有和路沿擦碰的风险，卡死后驾驶员介入。
丝滑感
出于用“附加题”拉开差距的心态，我们的测试路线确实包括很多高难度场景，但其实大部分时间，四套方案都在普通道路上正常驾驶。
当辅助驾驶都正常开的时候，一段式端到端由于系统时延更低，处理响应更快，所以在体感上更具备优势。
这次测试中的“最丝滑”名场面由博世提供：
当前方有一台慢三轮车压速，右方又有另一台三轮车“包围”，博世直接选择蛇形走位，向前过右车车头再加速右变道，突出重围。不仅极致利用了空间，整个动作的横纵向联合控制的表现也非常协调。
写在最后
一段式端到端架构之所以能让博世在绕鸡、钻窄桥、蛇形突围时处理得那么丝滑，根本在于它把感知到决策的过程“揉”成了一种本能反应，而不是先识别、再分类、再规划、再执行那种机械的多步骤流程。
这种端到端的“直觉”，让系统在面对训练数据里没出现过的“非标场景”时，依然能生成合理的行为轨迹，甚至表现出类似人类的预判与微调能力。
这次的黄山测试，恰恰验证了一段式端到端架构的上车，确实给辅助驾驶带来了体验上的质变。它不只是更流畅，也更会举一反三。
让辅助驾驶越来越“类人”，除了方向盘和电门控制得更细腻，更要能在突发场景中灵活应变。
而博世这次的表现，或许在告诉我们，下一阶段的智驾竞争，不仅是算法和算力的比拼，更是工程落地能力和多场景普适的综合较量。
