輔助駕駛系統目前在市場上還處于初級階段，甚至10萬級車型都号稱擁有L2級智能駕駛，如此龐大且魚龍混雜的市場缺乏一個專業的評判标準，為此，車雲研究在2021年年初建立了《CC-400A智能駕駛評測體系》（以下簡稱“該體系”）。
該體系針對車輛輔助駕駛能力共分四大測試子產品：智能駕駛、自動泊車、導航輔助駕駛、創新項，從四大子產品中可映射出10+個駕駛場景，49項核心能力和31項基礎能力，每項滿分為5分，體系總分為400分（不含創新項），以此客觀公正的評價出車輛輔助駕駛能力。
該體系融合了輔助駕駛場景與用車旅程多元度對車輛進行評價，通過建構使用者體驗的最小價值單元，來挖掘使用者在輔助駕駛中每個關鍵時刻的感受以及暴露的問題，旨在專項研究各車企針對輔助駕駛系統的發展程序，以及為消費者與車企之間搭建基于輔助駕駛産品體驗的橋梁，輔以更專業的購車指導建議。
該體系在雙态模型基礎上構架而成，它可以很好的表現出一個複雜系統的使用者體驗，可涉及多使用者、多場景、多功能、多互動、跨時間等多元度分析評價。趨于黑線的标點為穩定态，這裡涵蓋了輔助駕駛核心場景及其中的核心能力，如車輛識别能力、跟車穩定感、曲率彎道效率感等，這些高頻高價值的核心能力是我們評價的重點，而遠離黑線部分的标點為遊離态，我們通過創新項目進行評價，比如遙控泊車等功能，做到可量化的公正公平。
一個評價體系并不是測試項目越多越好，我們旨在還原能夠代表消費者使用體驗的場景和功能進行測試，而“極少數人用”、“特殊時間才會用到”、“非常少見的出行目的”和“低頻操作”這種Courner Case不易看到給使用者帶來的核心體驗。是以體系隻聚焦核心場景及核心能力一點選穿，挖掘使用者在每個關鍵時刻的感受以及暴露的問題。
在核心場景下的核心能力的基礎上，我們還會更加重視互動與監測的體驗，整個行業對輔助駕駛體驗的基礎共識是安全，對于駕駛員來說，安全展現在駕駛員主觀認為的車輛能力與車輛實際的能力邊界一緻性，這條認知鴻溝越大越不安全，而解決認知鴻溝的關鍵，就在于車輛與人的互動與監測能力。是以該體系對互動與監測方面的評測占比達到了20%，可以更好的挖掘車輛在此層面的表現。
目前的輔助駕駛功能依然是“以人為主導”，人和機器都不可避免的會有缺陷，隻有當人機共駕得到充分考慮時，這些缺陷才可能被彌補。如何讓駕駛員在不同場景下獲得最佳的互動感覺也是各車企努力的方向，是以在認知鴻溝模型基礎上，我們還會有人機共駕分析模型，即便相同能力的輔助駕駛車型，互動也會有很多差異，這都展現了車企在輔助駕駛方面不同的側重點，這些差異導緻了完全不同的駕駛體驗，這也是衡量輔助駕駛功能至關重要的一點。