目前没有统一的ADAS测试评价标准。因此很难评估哪家ADAS功能好，只能从用户体验来讲。同整车开发过程中分为虚拟验证和实车验证相类似，ADAS测试的手段也差不多。
ADAS常规的测试一般分为两个阶段：在算法库测试，库中包含了各类工况下收集的行车场景视频，通过用库中的场景视频跑分，测试算法识别率。ADAS算法的场景识别率和识别时间是重点，目前测试库由各家自采自测，因为采集所用的传感器不同，不同企业间的测试单看结果没有可比性。由德国卡尔斯鲁厄理工学院和芝加哥丰田技术研究所联合创办的KITTI，是国际上权威性较高的机动车辅助驾驶应用技术评估的算法评测平台。目前有部分公司在该网站测试算法，结果公开可查。不同公司跑分的用时存在差异，因此在看结果排名时，也不能忽略多个参数比较。
在实车测试阶段，将产品DEMO安装到车上测试，根据漏报、误报判断算法可靠性，对发现问题进行反复调试。现阶段高质量的实车测试大多由主机厂和零部件供应商掌握，准确测量需要借助激光雷达等设备，在相互校验的过程中完成测量，成本略高，检测周期也略长。业内人士表示，测试产品能力70-90分的区分更多使用算法库测试，区别90-95分，甚至是95-98分时，必须进行实车定量测试。而目前ADAS各家拉开差距正是在于将90分提高到99分。想做到这点必须要通过大量的实际道路测试打底，并对算法的准确性和鲁棒性不断打磨。因此从某种程度上来说，经历过主机厂、Tier1严苛训练的方案提供商，产品可靠性更高，前装经验会成为下一次合作洽谈的资本。目前企业对外宣称衡量算法能力的“识别率”指标不能说完全没有参考价值。前提是谈论所谓的识别率要把产品放在不同复杂场景下评估，并且单独讲识别率指标没有意义，需要把它和其他指标放在一起考量。产品必须确保在不同的路况、天气、车型，对不同姿态的人、不同的车道线，算法都能稳定工作（鲁棒性）。
可以看出，目前ADAS确实出了初级阶段，但随着各厂家的不断研发和测试，ADAS会迭代的特别迅速，很多OEM未来都将是硬件先上，部分接口保留，等技术成熟后，迅速刷新软件，当然，这部分其实是互联网企业的强项，所以现在业内均预测在未来肯定会出现一个智能汽车的巨头企业，但到底是现有几个企业企业顺利转型还是由IT企业来打造，那只能说都有机会，拭目以待。
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