在中国，智能驾驶行业正驶入一个技术飞速进步但信任度却逐步下滑的十字路口。车企们纷纷大肆宣传城市NOA、L2++以及自动变道技术，然而，用户论坛上却充斥着维权帖子，抱怨智能驾驶系统突然退出导致的事故未得到车企妥善处理。技术迭代的速度是有目共睹的，但信任的积累却显得步履维艰。
尽管智能驾驶的潜力被广泛认可，但其在实际应用中的能力边界却模糊不清，令人困惑。车控CHEK的合伙人肖坤在一次行业交流会上指出，行业并不缺乏评测，而是缺少一种持续存在且具有公信力的数据秩序。这番话道出了车企、供应商和媒体共同面临的困境。
肖坤的团队正致力于解决这一问题，他们试图构建一个既能服务消费者理解智能驾驶系统，又能反馈给车企以优化算法的数据框架。他们的工作重心不在于打分，而是为行业提供记录、解释和结构化数据背后行为的工具，旨在建立一套行业认知标尺。
当前的智能驾驶市场竞争，愈发像是一场认知压制战。车企竞相宣传自家系统能在高速和城市道路上自如行驶，以此吸引用户关注。然而，用户关注的焦点却更加实际：系统能否避免事故？遇到施工情况是否会出错？是否需要频繁人工干预？一位智驾工程师透露，他们团队每月测试不同品牌的NOA版本，但目前尚无一款系统能达到“闭眼用”的程度，即能在大多数情况下无需人工紧张干预即可完成全程。
在车企测试透明度不高、国家级验证更新滞后的背景下，一些第三方机制开始悄然建立非官方的数据验证通道。例如，TeslaFSDTracker这样的社区化产品，通过车主手动记录干预和异常情况，逐渐沉淀出FSD系统在城市和高速路段的详细数据，使围观者得以从数据角度理解Tesla自动驾驶的进展。随后出现的Matt3r和K3Y产品，则进一步自动化这一过程，但仅支持特斯拉车辆。
传统的验证体系并未完全失效，工程工具商如Vector Informatik仍在整车开发和自动化测试中发挥着基础作用。然而，随着车企封闭架构的普及和DBC协议的不再开放，Vector工具难以深入智能驾驶系统的表现层。一位前主机厂辅助驾驶测试负责人表示，这并非Vector工具本身的问题，而是权限结构发生了变化。
CHEK等平台正是抓住了这一契机，绕过了权限体系，从用户端入手，关注系统启动、接管时机、屏幕提示和驾驶行为中断等表象，这些更贴近用户实际感知的智能驾驶体验。汽车之家、懂车帝和易车等平台也开始通过视频内容、实测数据和用户互动对智能驾驶系统表现进行二次解码，承担起信息普及和风险提醒的角色。
这些平台的参与，使得验证不再局限于工程师之间的闭环逻辑，而成为一种社会协商机制，包括信息、反馈、回应和再评估。在这场验证权的变化中，行业话语权正在重构。技术越先进，用户越需要明确知道其能做什么、不能做什么；车企步伐越快，验证机制越不能滞后。
那些默默记录、建模和结构化分析的平台，虽然可能不是当前投资领域的热门之选，但它们正在为行业构建一个更加稳固的结构。这些平台让技术的承诺变得可验证、可追溯和可解释，为智能驾驶行业的未来发展奠定了坚实的基础。
