要判斷一款自動駕駛電動汽車的性能優(yōu)劣，可以從硬件和軟件兩方面來看。

硬件方面，先進(jìn)的雷達(dá)、高清攝像頭和強(qiáng)大的芯片是關(guān)鍵。比如車載攝像頭，像素越高，看得越清晰，測距越遠(yuǎn)。激光雷達(dá)能主動感知，和視覺感知互補(bǔ)，很多車企都在積極采用。高算力芯片能應(yīng)對更多傳感器帶來的大量數(shù)據(jù)處理需求。

軟件方面，先進(jìn)的感知算法能解決毫米波雷達(dá)不能識別靜止物體等問題，像 SAR 算法就能提升識別能力?；谏疃葘W(xué)習(xí)算法，通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練優(yōu)化的軟件，能讓自動駕駛能力更突出。

此外，還可以從具體場景中的表現(xiàn)來判斷。比如在識別靜止車方面，理想 L9、小鵬 P5、Model 3 在夜間能正確識別，而小鵬 P5 更是表現(xiàn)出色，具備繞行能力。加減速舒適性上，蔚來 ES7、Model 3 有待提升，理想 L9、小鵬 P5 等相對較好。大曲率彎道中，Model 3 幾乎無需干預(yù)就能通過，小鵬 P5 相對謹(jǐn)慎但也不錯(cuò)。在快速或慢速加塞場景中，各車型表現(xiàn)有差異，小鵬 P5 和智己 L7 在某些情況表現(xiàn)較好。無標(biāo)線十字路口通行，只有小鵬 P5 和特斯拉 Model 3 能順利通過。施工雪糕筒識別方面，大部分車型能識別但無法避讓，只有小鵬 P5 能剎停。

總之，判斷自動駕駛電動汽車性能優(yōu)劣要綜合考慮硬件、軟件及實(shí)際場景表現(xiàn)。