冰火兩重天！華為路測L3自動駕駛，288萬輛特斯拉FSD被美國大規模調查

同樣是智能駕駛，為什么鴻蒙智行的車能在深圳福龍路亮起 “L3 自動駕駛可用” 的提示，而特斯拉卻在本土被監管機構盯上？

2025 年 10 月，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）的調查公告給出了部分答案 —— 這家美國車企的 “完全自動駕駛” 系統（FSD）因頻繁闖紅燈、逆行等問題，正接受涉及 288 萬輛車的大規模審查。

另一邊，華為的 L3 自動駕駛已經在國內多條路段完成實測，差距正在加速拉大。

特斯拉再陷調查：288 萬輛車的 “違規危機”

10 月 7 日啟動的編號 PE25012 調查，是 NHTSA 對特斯拉的又一次重點審查。根據監管文件，這次調查涉及 58 起相關報告，其中 14 起事故造成 23 人受傷，核心問題集中在兩個致命場景：一是車輛在 FSD 模式下闖紅燈，6 起已核實的碰撞事故里，車輛紅燈時直接駛入路口，且沒給駕駛員任何預警；二是莫名駛入對向車道，甚至有車輛在鐵路道口沒能及時停車，這和 2023 年因同類問題召回 36 萬輛車的隱患一模一樣。

更值得注意的是，特斯拉在 10 月中旬推送的 FSD 14.1 版本號稱 “優化復雜路口識別”，但這種事后補救早有先例。2024 年 10 月，NHTSA 就曾因 FSD 在低能見度下引發 4 起碰撞，調查過 240 萬輛特斯拉汽車。這次調查范圍更進一步，連系統對信號燈的識別精度、駕駛員有多少時間干預都納入了審查清單，監管機構的不信任感很明顯。

造假前科與連環事故：特斯拉的 “信任透支史”

特斯拉在自動駕駛領域的 “信任債” 早有積累。2016 年那段震驚行業的自動駕駛演示視頻，直到 2023 年才被現任自動駕駛軟件總監 Ashok Elluswamy 在法庭證詞中戳破：視頻里自動過紅綠燈、精準泊車的畫面全是 “作弊” 做出來的 —— 路線提前用 3D 地圖建好了模，駕駛員的人工干預被剪輯掉，最后泊車時撞到停車場柵欄的片段也給刪了。

更關鍵的是，這段視頻是馬斯克直接要求團隊制作的。他還在推特上宣稱 “特斯拉可以在完全無人干預的情況下，從城市街道自動駕駛至高速公路，再返回街道，最后找到停車位自動泊車”，但埃盧斯瓦米在證詞里明確說 “視頻沒準確描述當時客戶能獲得的功能”。這段造假視頻至今還掛在特斯拉官網上，開頭甚至寫著 “司機坐在駕駛座上只是出于法律要求，他其實什么事也不用做”，對消費者的誤導性可想而知。

虛假宣傳的代價很快顯現。2018 年，華裔工程師 Walter Huang 駕駛開啟 Autopilot 的 Model X，因為系統誤判車道線撞上隔離帶身亡。特斯拉一開始把責任推給車主，說他沒把手放在方向盤上，但美國國家運輸安全委員會（NTSB）調查后發現，事發時 Autopilot 的前碰撞系統沒預警，緊急制動也沒啟動，而且特斯拉 “對駕駛員參與度的監控根本不到位”。家屬以 “設計缺陷” 和 “虛假營銷” 起訴后，這起事故才揭開了技術缺陷的冰山一角。

此后事故接連不斷：2019 年佛羅里達車禍致 1 死 1 傷，2025 年陪審團裁定特斯拉賠償 2.43 億美元；2023 年加州 Model S 撞上靜止消防車，駕駛員死亡，系統對緊急車輛的識別率還不到 60%；2025 年浙江湖州，Model 3 以超 100 公里時速追尾靜止貨車，自動緊急制動系統（AEB）全程沒反應。

這些事故背后，是特斯拉堅持的純視覺路線的先天不足。僅靠攝像頭和算法，遇到暴雨模糊鏡頭、施工區域臨時路障就容易 “失明”。2025 年江西高速事故里，特斯拉的攝像頭被雨水擋住、毫米波雷達受干擾，直接就撞向了施工隔離帶；杭州測試時更離譜，把地面臨時紅燈當成 “路面污漬”，直接闖燈被扣了 12 分。

華為 L3 實測突圍：多傳感器路線的勝利

當特斯拉在違規與賠償中掙扎時，鴻蒙智行的 L3 自動駕駛已經在國內落地實測。

在深圳，問界 M9 Ultra 版在福龍路等測試路段能穩定激活 L3 功能，駕駛員可以在車里做點非駕駛相關的事，遇到施工錐桶還能精準繞過去。這種底氣來自和特斯拉完全不同的技術路線 —— 不搞純視覺，而是用 “攝像頭 + 激光雷達 + 毫米波雷達” 的融合方案。

以問界 M9 為例，它裝了 1 個 192 線激光雷達、3 個高精度固態激光雷達，還有 3 個分布式 4D 毫米波雷達矩陣和 2 個 4D 毫米波角雷達，光高精度傳感器就有 36 個。其中 192 線激光雷達最遠能探測 250 米，最小感知精度只有 3 厘米，像下沉臺階、懸空障礙物這種純視覺系統看不到的 “盲區”，它都能輕松識別。配合分布式毫米波雷達，就算下暴雨也能穿透雨霧，讓 AEB 系統的重剎率降低 30%。

算力方面更是綽綽有余，智能駕駛計算平臺的算力遠超 L3 要求的 400TOPS 標準。再加上 XMC 數字底盤引擎，爆胎時 0.2 秒就能調整車身姿態，冰雪路面還能提前軟化懸架增加抓地力。硬件堆得足，實際表現才穩 —— 在深圳南山科技園晚高峰，系統能輕松處理外賣電動車 “鬼探頭” 這種突發情況；廣深高速試駕時，還能自動變道超越大貨車，遇到施工區域會及時提示駕駛員接管。

目前華為合作車企在國內拿了 30 張 L3 測試牌照，其中賽力斯在深圳就有 11 張，問界 M9 是唯一能在重慶、深圳兩城開展 L3 測試的車型。按照規劃，2025 年底華為 ADS 4 系統能覆蓋全國 90% 的高速路網，2026 年就啟動城區 L3 試點，商業化落地的進度很清晰。

中美智駕之爭：路線與政策的全面差距

特斯拉的滯后與華為的領先，本質是中美智駕發展路徑的差異。特斯拉守著純視覺路線，看著能降低硬件成本，實際陷入了 “數據依賴陷阱”—— 它的模型主要靠美國加州路況訓練，到了中國遇到臨時信號燈、非機動車混行這些場景就 “水土不服”，2025 年入華測試時多次出現變道猶豫、匝道迷路的問題。

國內企業普遍用的多傳感器融合方案就沒這問題，雖然硬件成本稍高，但激光雷達的精準測距能直接補上視覺算法的短板，這也是華為 L3 能穩定路測的核心原因。舉個直觀的例子，杭州那種臨時畫的路面紅燈，特斯拉會當成污漬忽略，但鴻蒙智行的車靠激光雷達掃一下就能識別，根本不會闖燈。

政策層面的差距更明顯。深圳早在《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》里就明確了測試流程和事故責任劃分，高速和城市道路都開放了 L3 測試，特定測試場景里還允許 “脫手脫眼” 駕駛；北京 2025 年 4 月生效的《北京市自動駕駛汽車條例》，第一次把 L3 級在個人乘用車場景的規范說清楚了；重慶也通過發測試牌照開放了相關場景，幾個城市形成了協同試點網絡。

美國那邊就亂多了，聯邦和州政府各管各的。加州要求 Robotaxi 得先完成至少 5 萬英里安全員測試才能申請無人駕駛測試，德州卻完全放開，根本沒專門的限制法規。這種分裂讓企業很難推進規模化測試，比如特斯拉 2016 年到 2024 年在加州的安全員測試里程才 562 英里，連加州的門檻都沒摸到。

技術研發的投入和產出差距也在拉大。2025 年上半年，中國 L2 級新車滲透率已經超過 50%，全球第一，每天能產生 2000 萬公里的路測數據。華為計劃 2025 年把 L2 智駕滲透率推到 40% 以上，還通過 ADS Ultra 旗艦版實現高速 L3 商用。

美國那邊呢，Robotaxi 單車成本普遍超 10 萬美元，FSD 因為老出事，北美市場選裝率才 19%，普及率估計也就 10%-15%。何小鵬之前說 “中國在 L2/L3 級技術上已經具備反超美國的條件”，這話是有數據支撐的。

網友點評：技術務實才是硬道理

“當年信了特斯拉‘自動駕駛’的宣傳，現在看華為才是真做事?！?有網友對比兩者后感慨。更多人聚焦技術路線：“純視覺就是賭概率，激光雷達這錢真不能省，畢竟安全不是兒戲”。

針對特斯拉的調查，有網友吐槽：“從 2016 年視頻造假開始就沒靠譜過，每次出事都怪駕駛員，車企責任甩得真快”。

還有人翻出舊聞：“之前特斯拉副總法律顧問都承認，Autopilot 和 FSD 其實都是 L2 輔助駕駛，根本不是自動駕駛，這宣傳欺詐太明顯了”。

技術向網友看得更細：“華為能路測 L3，不止是車厲害，路也聰明 —— 深圳的車路協同基建能提前 120 米預警，這是美國沒有的優勢”。

關注政策的網友則說：“國內說開放測試就開放，規則清晰明了，特斯拉在本土都要跟各州監管扯皮，效率差太多了”。

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