在中國，智能駕駛行業正駛入一個技術飛速進步但信任度卻逐步下滑的十字路口。車企們紛紛大肆宣傳城市NOA、L2++以及自動變道技術，然而，用戶論壇上卻充斥著維權帖子，抱怨智能駕駛系統突然退出導致的事故未得到車企妥善處理。技術迭代的速度是有目共睹的，但信任的積累卻顯得步履維艱。

盡管智能駕駛的潛力被廣泛認可，但其在實際應用中的能力邊界卻模糊不清，令人困惑。車控CHEK的合伙人肖坤在一次行業交流會上指出，行業并不缺乏評測，而是缺少一種持續存在且具有公信力的數據秩序。這番話道出了車企、供應商和媒體共同面臨的困境。

肖坤的團隊正致力于解決這一問題，他們試圖構建一個既能服務消費者理解智能駕駛系統，又能反饋給車企以優化算法的數據框架。他們的工作重心不在于打分，而是為行業提供記錄、解釋和結構化數據背后行為的工具，旨在建立一套行業認知標尺。

當前的智能駕駛市場競爭，愈發像是一場認知壓制戰。車企競相宣傳自家系統能在高速和城市道路上自如行駛，以此吸引用戶關注。然而，用戶關注的焦點卻更加實際：系統能否避免事故？遇到施工情況是否會出錯？是否需要頻繁人工干預？一位智駕工程師透露，他們團隊每月測試不同品牌的NOA版本，但目前尚無一款系統能達到“閉眼用”的程度，即能在大多數情況下無需人工緊張干預即可完成全程。

在車企測試透明度不高、國家級驗證更新滯后的背景下，一些第三方機制開始悄然建立非官方的數據驗證通道。例如，TeslaFSDTracker這樣的社區化產品，通過車主手動記錄干預和異常情況，逐漸沉淀出FSD系統在城市和高速路段的詳細數據，使圍觀者得以從數據角度理解Tesla自動駕駛的進展。隨后出現的Matt3r和K3Y產品，則進一步自動化這一過程，但僅支持特斯拉車輛。

傳統的驗證體系并未完全失效，工程工具商如Vector Informatik仍在整車開發和自動化測試中發揮著基礎作用。然而，隨著車企封閉架構的普及和DBC協議的不再開放，Vector工具難以深入智能駕駛系統的表現層。一位前主機廠輔助駕駛測試負責人表示，這并非Vector工具本身的問題，而是權限結構發生了變化。

CHEK等平臺正是抓住了這一契機，繞過了權限體系，從用戶端入手，關注系統啟動、接管時機、屏幕提示和駕駛行為中斷等表象，這些更貼近用戶實際感知的智能駕駛體驗。汽車之家、懂車帝和易車等平臺也開始通過視頻內容、實測數據和用戶互動對智能駕駛系統表現進行二次解碼，承擔起信息普及和風險提醒的角色。

這些平臺的參與，使得驗證不再局限于工程師之間的閉環邏輯，而成為一種社會協商機制，包括信息、反饋、回應和再評估。在這場驗證權的變化中，行業話語權正在重構。技術越先進，用戶越需要明確知道其能做什么、不能做什么；車企步伐越快，驗證機制越不能滯后。

那些默默記錄、建模和結構化分析的平臺，雖然可能不是當前投資領域的熱門之選，但它們正在為行業構建一個更加穩固的結構。這些平臺讓技術的承諾變得可驗證、可追溯和可解釋，為智能駕駛行業的未來發展奠定了堅實的基礎。