Tesla smadret konkurrentene i kinesisk test

Testen ble utført og publisert av kinesiske DCar, eller Dongchedi, et underbruk av TikTok-eier ByteDance, i samarbeid med det offentlige TV-selskap CCTV. 

De fikk stengt ned en motorvei-strekning på halvannen mil for å gjennomføre 15 ulike sikkerhetstester, noe som gjorde testen vel så relevant som testresultater fra fabrikantenes lukkede øvelsesbaner. 

Men resultatene ble kanskje ikke helt som den kinesiske bilindustrien ønsket seg.

For én ting er at amerikanske Tesla hadde de beste resultatene. Vel så bemerkelsesverdig var det hva mange bilers systemer ikke fanget opp.

Mer om resultatene lengre ned i saken, men først finner du her lenken til en halvannen times video fra testen (kinesisk tale, men engelsk tekst) som er verdt en titt:

Null poeng

Testen var todelt: 36 biler var med i testen på motorvei, de fleste kinesiske og mange ikke tilgjengelige på det europeiske – enn si det norske – markedet.

Nesten alle bilene i testen var bygget i Kina, unntatt den som gjorde det aller best:

Tesla Model X, en modell som ikke lengre er i vanlig salg i Kina.

Men også Shanghai-bygde Model 3 hadde en grei test.

Verre var det med to Zeekr-modeller, Xpeng P7+, BYD Han, en Kina-produsert C-klasse og en ditto Passat – alle scoret null poeng i seks tester spesielt for kjøring på motorvei.

I deltestene med bynære kjøresituasjoner (hvor 26 biler var med) gikk det like skeis for Zeekr-modellene. Model 3 gjorde det noe svakere enn i motorvei-disiplinene, mens Model X igjen var best av alle.

Villsvin-testen

Testøvelsene på motorvei var velkjente situasjoner, selv om elgen i unnamanøver-testen var byttet ut med et villsvin. Mer detaljert bød de seks motorveitestene på disse utfordringene:

• Test 1: Biler ligger bak en følgebil som plutselig skifter fil fordi det står en bil i veibanen. Hvordan klarer testbilen situasjonen med å komme seg unna når det stadig passerer bilen i venstrefeltet?
• Test 2: Et veiarbeidsområde med litt for kort varsling, krever at bilen fletter hurtig.
• Test 3: Et nytt veiarbeidsområde krever fletting, men nå i kveldsmørke – og med et større kjøretøy stående halvt på veiskulderen.
• Test 4: En stillestående bil med lysene av står på tvers av to filer, som om den nettopp hadde kollidert.
• Test 5: En bil presser seg inn fra påkjøringsrampen og fletter seg brått inn foran deg, som selv ikke har mulighet til å holde til venstre på grunn av midtrabatten.
• Test 6: Et villsvin løpet plutselig ut i veien rett foran bilen. Svinger den unna i tide?

Her er resultatene – «ja» betyr at bilens førerstøttesystem sørget for filskifte eller nedbrems:

Floppet fullstendig

Det er en utvilsom realitet at mange av bilene floppet fullstendig i flere av deltestene. Så mange feilet, påpeker nettstedet Electrek, at det først var når noen av bilene faktisk klarte testen, at man forstod det var mulig å bestå.

Flere av bilene gjennomførte ikke forsøk på alle testene, i noen tilfeller fordi sikkerhetsutstyr på bilene ble ødelagt underveis.

DCAR påpeker at flere av bilene dessuten hadde svært ulike oppførsler i tester med henholdsvis nødbremssystemer og førerstøtteteknologien.

I enkelte tester opplevde man også biler som forsøkte svinge unna – og deretter bråbremset. En plutselig unnamanøver kan være en særdeles dårlig løsning på en tett trafikkert motorvei…

Som Electrek konkluderer:

«Disse systemene som er ment å skulle tenke og handle raskere enn et menneske, viste nøyaktig samme evne til samme potensielt fatale ubesluttsomhet som vi mennesker utviser bak rattet».

Bare kamera

Teslas resultater er interessante fordi dette er den eneste fabrikantene som stoler på kameraløsninger fremfor sensorer.

Men de to Tesla-modellene misset i hver sin ulike testdisiplin, på tross av at de har samme teknologiske løsning ombord.

Også for flere andre merker bestod forskjellige modeller ulike øvelser – selv om de i prinsippet har samme teknologi.

Veldig mange av bilene i testen benytter maskinlæring i utviklingen av sikkerhetsprogrammene, noe som betyr at det ikke er så enkelt å konkludere hvor i programvaren det er feil.

– En slik læringsmodell samler bare faktiske erfaringer. Den vet hvordan det skal kjøres, men ikke hvorfor, advarer Lu Guangquan, en professor ved et Beijing-universitet som DCAR intervjuet om testen.

– Disse situasjonene som er undersøkt i testen oppstår svært sjelden, men risikoen for at noe går galt er skyhøy. Du finner ikke disse situasjonene i datasett som bilene testes på, dette er hendelser systemene ikke læres, hevder Lu.

Bytest

Her er resultatene fra testen med det DCAR klassifiserer som mer urbane kjøresituasjoner: