2026中国智能车未来挑战赛以“开放世界物理智能体与能力边界挑战”为主题，基于开源闭环仿真测试环境，开展智能驾驶智能体应对复杂环境理解、交互预测、行为决策、轨迹规划、不确定性估计、能力边界识别、降级、停车和安全恢复。与传统测试中聚焦场景规模和工况种类多样性覆盖度目标不同，本届赛事重点关注在给定规模场景下，不同场景五级难度条件下的驾驶智能体能力测试，识别开放世界的驾驶智能体能力边界。本届赛事分预赛、决赛两个阶段进行。预赛通过不同场景类型、分级难度的风险驾驶场景，检验安全规划能力。决赛进一步引入组委会自主构建的隐藏地图和校企合作场景，考察驾驶智能体在陌生或者未见道路场景下的任务执行与综合处置能力。

（一）预赛：逻辑场景和难度分级测试

预赛按照“逻辑场景—参数范围—具体实例”的方式组织测试，围绕开放交通交互、地图与任务信息不一致、系统退化及最小风险处置。

各类场景按L1—L5五级设置不同测试条件。

L1为基础可控工况；

L2引入适度干扰；

L3接近常规任务完成边界；

L4可能需要主动避险、调整路线或放弃原任务；

L5重点检验原任务无法安全继续时的风险控制与安全退出。

各等级通过交通参与者行为、冲突时机、可见距离、可通行空间以及系统退化程度等参数变化形成实例，不预设统一的驾驶动作答案。

预赛结合公开开发环境与线上隐藏闭环评测开展。公开场景用于算法联调和接口验证。正式初赛使用组委会保留的场景实例及参数，在统一条件下检验不同方案的稳定性与能力边界。

与预赛侧重既定风险类型下的分级挑战相比，决赛将隐藏地图、连续路段和校企合作场景相结合，重点观察驾驶智能体能否在多项任务约束下持续完成感知、理解、规划与控制，并在风险条件改变时及时调整驾驶行为。隐藏地图的具体布局、场景触发方式、实例规模及考核细则以组委会正式发布的决赛规则为准。

（二）决赛：隐藏地图与校企合作场景测试

在预赛分场景能力测试的基础上，决赛进一步提高对未知环境的考察比例。组委会将使用自主构建的的隐藏地图，提供参赛队伍在公开开发阶段未接触过的道路布局与交通组织条件。参赛驾驶智能体需依据运行过程中可获取的环境感知、地图及导航信息完成驾驶任务，以检验其对陌生路网的适应能力，而非对特定公开路线或固定场景配置的记忆。同时，结合校企合作过程中梳理的实际驾驶需求，决赛拟引入五类具有代表性的复杂机动与交互任务。相关场景将根据决赛地图条件进行布设和参数化构建