Największy test ADAS na świecie: Realne wyzwanie dla nowoczesnych systemów wspomagania kierowcy

Wstęp: Najbardziej ambitny realny test ADAS w historii

Testy systemów zaawansowanego wspomagania kierowcy (ADAS) rzadko dają tak kompleksowy obraz jak niedawny eksperyment zorganizowany przez chiński portal Dongchedi (DCARSTUDIO). Zamykając autostradę, zespół przeprowadził ekstremalne testy 36 różnorodnych pojazdów – w tym takich marek jak Tesla, BYD, Mercedes-Benz, Xiaomi i wiele innych – w specjalnie zaprojektowanych scenariuszach zagrożenia na trasie szybkiego ruchu. Efekt? Aż 216 symulowanych kolizji i mocna demonstracja zarówno postępu, jak i ograniczeń współczesnych technologii wspomagania jazdy.

Dla entuzjastów motoryzacji oraz codziennych użytkowników samochodów, ten przełomowy test ADAS pokazał nie tylko to, jak systemy wyglądają na papierze – systemy zostały skonfrontowane w rzeczywistych, trudnych sytuacjach, w których najczęściej dochodzi do wypadków. Wnioski są niepokojące: mimo ewidentnego rozwoju żaden z systemów nie zapewnia całkowitej niezawodności. Tesla, znana z podejścia opartego wyłącznie na kamerach, okazała się liderem wśród niejednolitych wyników pozostałych uczestników.

Jak ewoluowały testy ADAS i systemów bezpieczeństwa

Tradycyjne crash testy skupiały się na ocenie bezpieczeństwa pasywnego pojazdów w kontrolowanych warunkach laboratoryjnych, analizując, jak auta chronią pasażerów podczas zderzeń. Standardy takie jak Euro NCAP czy IIHS oceniają odporność na uderzenia oraz poziom ochrony dla kierowcy i pasażerów. Wraz z postępem w dziedzinie bezpieczeństwa samochodowego, kolejny etap stanowią cyfrowe rozwiązania: automatyczne hamowanie awaryjne (AEB) oraz systemy ADAS, które mają zapobiegać wypadkom, zanim do nich dojdzie.

Producenci samochodów, tacy jak Tesla (Full Self-Driving), BYD („God’s Eye”) czy Mercedes (Drive Pilot), prezentują swoje rozwiązania jako systemy poziomu 2 (wg SAE). Pozwalają one na częściowo autonomiczną jazdę na dobrze oznakowanych drogach, choć pełna samodzielność poziomu 4/5 to wciąż pieśń przyszłości.

Czy te technologie są już gotowe na przejęcie kontroli? Wyjątkowy test DCAR miał dać odpowiedź na to pytanie.

Za kulisami: jak Dongchedi stworzył najpełniejszy test ADAS

W swoim 92-minutowym raporcie DCAR zamknął fragment chińskiej autostrady, przygotowując sześć realistycznych scenariuszy wypadków. Każdy z nich odwzorowywał sytuacje, które faktycznie prowadzą do realnych zdarzeń na drogach:

1. Nagła przeszkoda: auto jadące z przodu niespodziewanie zmienia pas, odsłaniając stojącą przeszkodę. Na reakcję pozostaje niewiele czasu.
2. Niespodziewana strefa robót: konieczność szybkiego i bezpiecznego wjechania na inny pas z powodu robót drogowych.
3. Nocne zagrożenie na poboczu: ciężarówka wystająca na pas ruchu, którą trudno zidentyfikować przy słabym oświetleniu.
4. Nocny wypadek: zepsuty samochód blokuje dwa pasy, bez świateł – scenariusz świeżego zderzenia.
5. Agresywne włączenie na autostradę: inny pojazd zjeżdża na autostradę i natychmiast zmienia kilka pasów naraz, ograniczając możliwości manewru ADAS.
6. Dzikie zwierzę na drodze: dzik przebiega przez jezdnię, testując zdolność systemu do uniknięcia żywego zagrożenia.

Większość scenariuszy miała miejsce w ruchu, wymuszając szybkie decyzje i minimalizując margines błędu. Nie wszystkie auta ukończyły całość testów – niektóre wycofano z powodu uszkodzeń czujników lub dla usprawnienia testów skupiono się na najlepszych wersjach modeli danej marki.

Uczestnicy testu i rodzaje systemów ADAS

Wśród testowanych pojazdów znalazły się m.in.:

• Tesla: Model 3, Model X (tylko kamery – vision-only ADAS)
• BYD: Han, Tang, Seal (radar, kamery, pakiet God’s Eye)
• Mercedes-Benz: Klasa C (Drive Pilot, radar i kamery)
• Xiaomi SU7 (pierwszy elektryk firmy z AEB i asystą vision/AI)
• Aito M7, M8, M9 (systemy LiDAR, kamery, radary, wspierane przez Huawei)
• oraz inni chińscy producenci: Li Auto, Xpeng, Nio, Zeekr

W testach brano pod uwagę systemy czysto wizyjne (jak Tesla), hybrydowe (kamera/radar) oraz zaawansowane rozwiązania łączące kamery, LiDAR i radar. Teoretycznie LiDAR powinien działać najlepiej nocą lub w słabej widoczności, natomiast rozbudowane kamery mają zapewniać panoramiczną obserwację – praktyka pokazała jednak istotne rozbieżności z teorią.

Realne zagrożenia: jak wypadły różne auta w testach scenariuszy ADAS

Rezultaty były niepokojące. Większość pojazdów nie sprostała zadanym wyzwaniom bądź osiągała jedynie częściowy sukces – wiele podejmowało niebezpieczne decyzje przypominające błędy ludzkie. Powszechne okazały się niezdecydowanie, zbyt śmiałe skręty czy problematyczne uruchamianie się systemów, często kończące się lekkimi uszkodzeniami, a niekiedy pełnymi kolizjami.

Najważniejsze obserwacje:

• Słaba rozpoznawalność zagrożeń: Wiele systemów ADAS miało trudności z szybkim wykryciem przeszkód, zwłaszcza tych pojawiających się nagle lub przy słabym oświetleniu.
• Skręcanie przed hamowaniem: Systemy wykazywały opóźnienie, najpierw podejmując próbę ominięcia przeszkody (często na zajęty pas), dopiero później uruchamiając hamowanie – co na zatłoczonej autostradzie może wywołać dodatkowe zagrożenia.
• Niejednolitość w ramach jednej marki: Nawet samochody tego samego producenta działały bardzo różnie. Przykładowo: flagowy Aito M9 uniknął trzech z sześciu przeszkód, a spokrewniony M8 – tylko jednej. Tesla Model 3 i Model X: obie pomyślnie przeszły pięć z sześciu prób, ale każda poległa na innym scenariuszu.
• Konflikty w pracy systemów: Samochody znane wcześniej z dobrego działania AEB, po uruchomieniu pełnych pakietów ADAS, potrafiły zawodzić. Xiaomi SU7 aktywował AEB, lecz zwlekał z reakcją, przez co nie uniknął zderzenia.
• Wrażliwość na rzadkie zdarzenia: Największym wyzwaniem okazało się niespodziewane pojawienie się dzika. Tylko Tesla Model X skutecznie zareagowała; większość pozostałych systemów zawiodła, pokazując brak „doświadczenia” w niestandardowych sytuacjach.

Analiza: dlaczego niektóre marki radziły sobie lepiej?

Tesla wyróżniła się skutecznością, zwłaszcza biorąc pod uwagę brak radaru i LiDAR-u. Modele 3 i X wykazały dużą sprawność w większości prób. To efekt ogromnej bazy danych z realnych tras, setek milionów kilometrów przejechanych przez użytkowników oraz dynamicznych aktualizacji oprogramowania.

Mniej doświadczone marki lub te korzystające z niedojrzałych algorytmów fuzji sensorów wykazywały niższą skuteczność, szczególnie w nietypowych przypadkach. Podkreśla to znaczenie zarówno doboru czujników, jak i bogatego, realnego doświadczenia oraz właściwego strojenia oprogramowania.

Niejednorodność w obrębie i pomiędzy markami

Test obnażył niepokojące różnice w pracy aut wyposażonych w analogiczne zestawy ADAS – nawet przy tych samych czujnikach i programach efekt zależał od kalibracji, wersji software’u czy nawet drobnych różnic testowych. Pokazuje to, jak systemy oparte na uczeniu maszynowym nadal mają problemy z powtarzalnością i przewidywalnością w niestandardowych, rzadkich sytuacjach („long tail”), które niosą największe ryzyko w realnym ruchu drogowym.

Kontekst rynkowy: co to oznacza dla przyszłości samochodów autonomicznych?

W dobie błyskawicznego rozwoju autonomicznych samochodów i smart-carów, producenci reklamują ADAS jako kolejny etap bezpieczeństwa. Wyniki testu podkreślają jednak, że nawet czołowe systemy nie są nieomylne.

W wielu krajach, m.in. w Kalifornii, władze rozpoczęły procesy przeciwko producentom za wprowadzające w błąd hasła w reklamach „autonomicznej jazdy”. Wyniki DCAR potwierdzają: obecnie technologia ADAS powinna być traktowana jedynie jako wsparcie, a nie zamiennik czujnego kierowcy. Pełna jazda bez rąk na kierownicy i nóg na pedale jest osiągalna wyłącznie w ściśle określonych, łagodnych warunkach.

Wnioski dla kierowców i branży motoryzacyjnej

• Technologia ADAS rozwija się dynamicznie, ale nawet flagowe systemy bywają zaskakiwane przez nieprzewidywalne sytuacje drogowe.
• Kupujący powinni patrzeć nie tylko na listę funkcjonalności, ale na udokumentowaną skuteczność i zasięg testów danego rozwiązania – zwłaszcza w przypadku młodszych marek.
• Przejrzystość procesu aktualizacji, kalibracji czujników oraz obsługi awaryjnej jest równie ważna jak sama specyfikacja techniczna.

Głębsza analiza techniczna: dlaczego obecne ADAS często zawodzą?

Z materiałów DCAR i wypowiedzi ekspertów wynika, że nowoczesne systemy ADAS w ogromnej mierze polegają na algorytmach uczenia maszynowego (machine learning). To czarna skrzynka – nawet twórcy nie zawsze potrafią wyjaśnić decyzje danego systemu, zwłaszcza przy nieprzewidzianych błędach.

Profesor Lu Guang Quan z Uniwersytetu Lotnictwa i Astronautyki w Pekinie podczas wywiadu po teście zauważył: „Model uczący się zdobywa tylko doświadczenie. Wie, jak prowadzić, ale nie wie, dlaczego.” Oznacza to, że rzadkie, ale groźne przypadki (np. nagłe pojawienie się zwierzęcia lub nieprawidłowo zaparkowanej ciężarówki nocą) mogą być poza „pamięcią” cyfrowego kierowcy, skutkując chaotyczną reakcją.

Dla porównania: wcześniejsze generacje systemów bezpieczeństwa opierały się na regułach (rule-based), co pozwalało na łatwiejszą diagnostykę i modyfikacje, np. dodanie reguły hamowania przed dużymi, nieruchomymi przeszkodami. Modele głębokiego uczenia wymagają wielomilionowej bazy realnych danych, by być odporne na nowe sytuacje.

Rola doboru czujników i konfiguracji sprzętowej

Branża nie wypracowała jeszcze konsensusu, czy lepsze są systemy wyłącznie kamerowe, hybrydowe czy oparte na LiDAR. Sukces Tesli w DCAR pokazuje potencjał trakcji kamer, lecz pojazdy z LiDAR mogą lepiej radzić sobie w złych warunkach pogodowych – czego nie weryfikował obecny test.

Kupujący powinni krytycznie analizować marketing producenta, porównując potencjalne zalety sprzętu z rzeczywistą skutecznością potwierdzoną testami ADAS.

Wzornictwo i specyfikacje techniczne: nie tylko software, ale cały pojazd

Zaawansowane systemy wspomagania są coraz istotniejsze w projekcie współczesnych samochodów – zarówno pod kątem rozmieszczenia czujników, jak i integracji elektroniki sterującej:

• Tesla: Kamery 360°, spójna integracja z chipem FSD. Brak radaru i LiDAR-u; błyskawiczne aktualizacje over-the-air.
• BYD i Aito: Kombinacje kamer i radaru; Aito M9 wyposażony w LiDAR dla lepszej detekcji nietypowych obiektów. Lepsza wydajność w trudnych warunkach najlepiej wyjdzie przy dojrzałym oprogramowaniu.
• Xiaomi SU7: Nowa elektro-platforma z zaawansowanymi modułami AI, ale test pokazał konieczność dalszego dopracowania software'u.

Równie ważne są fizyczne cechy auta: skuteczność hamulców, czas reakcji układu kierowniczego, indeks przyczepności opon, rozkład masy – to wszystko wpływa na ostateczne działanie ADAS. Nawet najsprawniejsze algorytmy nie pomogą, jeśli czujniki zawodzą lub podwozie nie nadąża za poleceniem.

Tabele porównawcze i pozycjonowanie rynkowe poszczególnych systemów ADAS

Raport DCAR uzupełniają szczegółowe tabele z wynikami (kolorystycznie rozpisane po markach i scenariuszach; oryg. w jęz. chińskim). CarNewsChina przetłumaczył je dla międzynarodowych nabywców, co stanowi wartościową pomoc przy wyborze auta z ADAS.

Kluczowe trendy:

• Tesla dominuje pod względem powtarzalności efektów – to zasługa wieloletnich testów flotowych i ogromnej bazy danych.
• Marki premium, jak Mercedes, nie potwierdziły wyraźnej przewagi; w niektórych przypadkach usterki sprzętu przerywały nawet test.
• Chińskie startupy oraz technologiczni innowatorzy uzyskiwali dobre wyniki w wybranych próbach, lecz poza Teslą nie wyłonił się jednoznaczny lider ADAS.

Znaczenie testu i wyzwania stojące przed branżą Smart Car

Obecne systemy ADAS to zaawansowana, lecz wciąż nie do końca dopracowana technologia. Presja producentów, by jak najszybciej wdrażać „inteligentne” rozwiązania i funkcje autonomiczne, wymaga ciągłej kontroli, testowania i transparentności – dla bezpieczeństwa użytkowników oraz zaufania rynku.

Tesla korzysta z przewagi pierwszego gracza, gigantycznej skali i błyskawicznych poprawek software’u. Nowi gracze muszą natomiast skoncentrować wysiłki na wdrażaniu rozwiązań sprawdzonych w warunkach realnego ruchu, a nie wyłącznie na efektownych reklamach.

Najważniejsze wyzwania dla branży:

• Radzenie sobie z rzadkimi, skrajnymi zdarzeniami drogowymi
• Zachowanie powtarzalności decyzji w obrębie całej gamy pojazdów
• Zarządzanie kalibracją czujników i kondycją oprogramowania przez cały okres użytkowania auta

Ekspercka opinia: Dłonie zawsze na kierownicy

Zarówno DCAR, jak i niezależni eksperci podkreślają, że mimo postępów wszystkie systemy ADAS powinny być traktowane jako wsparcie, a nie zamiennik czujnego kierowcy. Jak podsumowuje przedstawiciel DCAR: „W obecnej formie ADAS nie umożliwia pełnej jazdy bez wkładu człowieka. Należy go traktować wyłącznie jako asystenta bezpieczeństwa. To kierowca powinien mieć decydujący wpływ. 1% ryzyka w realnym ruchu może skutkować 100% tragedią.”

Podsumowanie i zalecenia

Rekordowy test chińskiego portalu jest nie tylko sygnałem ostrzegawczym, ale również źródłem praktycznych wskazówek dla wszystkich kupujących pojazdy z ADAS:

• Traktuj ADAS i systemy wspomagania jazdy jako zabezpieczenie – nie główną gwarancję bezpieczeństwa.
• Zachowuj bezpieczny dystans i pełną koncentrację niezależnie od poziomu zaawansowania Twojego pojazdu.
• Podchodź krytycznie do marketingu: sprawdzaj rzeczywiste wyniki z testów ADAS oraz niezależne recenzje.
• Wymagaj od producenta aktualizacji software’u, reakcji na zgłoszenia oraz przejrzystego raportowania działania systemów wspierających kierowcę.

Sukces Tesli w testach zasługuje na uznanie, lecz żaden system nie jest niezawodny. W świecie gwałtownych zmian na rynku „inteligentnych” aut i automatycznego prowadzenia, czujny, odpowiedzialny użytkownik pozostaje najskuteczniejszym zabezpieczeniem przed nieprzewidzianymi niebezpieczeństwami na drodze.

Pełny raport z relacji oraz szczegółowe materiały wideo można znaleźć na kanale DCARSTUDIO – to lektura obowiązkowa dla wszystkich zainteresowanych przyszłością motoryzacji, systemów ADAS i bezpieczeństwa na autostradach.