智能駕駛測試與傳統駕駛測試在多方面存在明顯區別。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；而傳統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的智能決策與感知，傳統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定運行。

傳統駕駛測試中，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，不斷優化系統性能。

傳統駕駛測試更多是基于事后的事故統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駕駛測試因駕駛模式的本質不同而在各個環節存在顯著差異。隨著科技的發展，智能駕駛測試不斷推動汽車行業向更智能、更安全的方向邁進，而傳統駕駛測試也在其基礎上持續完善，二者共同為交通安全與汽車發展貢獻力量 。