智能駕駛測試與傳統(tǒng)駕駛測試在多方面存在明顯區(qū)別。智能駕駛測試依靠先進技術模擬各種復雜場景，對車輛動力學仿真精度要求高，更重視車與環(huán)境交互及場景數據庫建設，還可借助虛擬仿真技術加速研發(fā)；而傳統(tǒng)駕駛測試需大量實際行駛里程來檢驗。智能駕駛測試側重于系統(tǒng)的智能決策與感知，傳統(tǒng)駕駛測試則聚焦于駕駛員手動操控與應變能力。

從感知與決策層面來看，智能駕駛測試的車輛裝備了眾多先進傳感器，如激光雷達、攝像頭等，能夠360度無死角全方位感知周圍環(huán)境，其決策依靠強大算法和高速芯片，迅速且精準。在測試中，能快速應對諸如突然闖入的行人、復雜的交通標志等狀況。

傳統(tǒng)駕駛測試主要依賴駕駛員的眼睛和耳朵來獲取信息，感知范圍相對較窄。而且駕駛員的決策容易受到自身情緒、經驗以及疲勞程度的干擾，在面對緊急或者復雜路況時，決策速度和準確性都大打折扣。

在控制能力方面，智能駕駛測試的車輛控制高度自動化，系統(tǒng)能夠精準地控制車輛的加速、制動和轉向，偏差極小。無論是在高速行駛還是低速泊車，都能按照設定程序穩(wěn)定運行。

傳統(tǒng)駕駛測試中，車輛的控制完全取決于駕駛員的操作技巧和熟練程度。不同駕駛員的操作習慣和技術水平差異較大，導致車輛控制的穩(wěn)定性和精度參差不齊。

另外，安全性能評估也是兩者的重要區(qū)別點。智能駕駛測試可以利用大數據分析、模擬推演等手段，提前對潛在的危險進行評估和預防，不斷優(yōu)化系統(tǒng)性能。

傳統(tǒng)駕駛測試更多是基于事后的事故統(tǒng)計分析以及對駕駛員的培訓改進，在安全防范上相對較為被動。

總之，智能駕駛測試和傳統(tǒng)駕駛測試因駕駛模式的本質不同而在各個環(huán)節(jié)存在顯著差異。隨著科技的發(fā)展，智能駕駛測試不斷推動汽車行業(yè)向更智能、更安全的方向邁進，而傳統(tǒng)駕駛測試也在其基礎上持續(xù)完善，二者共同為交通安全與汽車發(fā)展貢獻力量 。