同样是智能驾驶，为什么鸿蒙智行的车能在深圳福龙路亮起 “L3 自动驾驶可用” 的提示，而特斯拉却在本土被监管机构盯上？
2025 年 10 月，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的调查公告给出了部分答案 —— 这家美国车企的 “完全自动驾驶” 系统（FSD）因频繁闯红灯、逆行等问题，正接受涉及 288 万辆车的大规模审查。
另一边，华为的 L3 自动驾驶已经在国内多条路段完成实测，差距正在加速拉大。
特斯拉再陷调查：288 万辆车的 “违规危机”
10 月 7 日启动的编号 PE25012 调查，是 NHTSA 对特斯拉的又一次重点审查。根据监管文件，这次调查涉及 58 起相关报告，其中 14 起事故造成 23 人受伤，核心问题集中在两个致命场景：一是车辆在 FSD 模式下闯红灯，6 起已核实的碰撞事故里，车辆红灯时直接驶入路口，且没给驾驶员任何预警；二是莫名驶入对向车道，甚至有车辆在铁路道口没能及时停车，这和 2023 年因同类问题召回 36 万辆车的隐患一模一样。
更值得注意的是，特斯拉在 10 月中旬推送的 FSD 14.1 版本号称 “优化复杂路口识别”，但这种事后补救早有先例。2024 年 10 月，NHTSA 就曾因 FSD 在低能见度下引发 4 起碰撞，调查过 240 万辆特斯拉汽车。这次调查范围更进一步，连系统对信号灯的识别精度、驾驶员有多少时间干预都纳入了审查清单，监管机构的不信任感很明显。
造假前科与连环事故：特斯拉的 “信任透支史”
特斯拉在自动驾驶领域的 “信任债” 早有积累。2016 年那段震惊行业的自动驾驶演示视频，直到 2023 年才被现任自动驾驶软件总监 Ashok Elluswamy 在法庭证词中戳破：视频里自动过红绿灯、精准泊车的画面全是 “作弊” 做出来的 —— 路线提前用 3D 地图建好了模，驾驶员的人工干预被剪辑掉，最后泊车时撞到停车场栅栏的片段也给删了。
更关键的是，这段视频是马斯克直接要求团队制作的。他还在推特上宣称 “特斯拉可以在完全无人干预的情况下，从城市街道自动驾驶至高速公路，再返回街道，最后找到停车位自动泊车”，但埃卢斯瓦米在证词里明确说 “视频没准确描述当时客户能获得的功能”。这段造假视频至今还挂在特斯拉官网上，开头甚至写着 “司机坐在驾驶座上只是出于法律要求，他其实什么事也不用做”，对消费者的误导性可想而知。
虚假宣传的代价很快显现。2018 年，华裔工程师 Walter Huang 驾驶开启 Autopilot 的 Model X，因为系统误判车道线撞上隔离带身亡。特斯拉一开始把责任推给车主，说他没把手放在方向盘上，但美国国家运输安全委员会（NTSB）调查后发现，事发时 Autopilot 的前碰撞系统没预警，紧急制动也没启动，而且特斯拉 “对驾驶员参与度的监控根本不到位”。家属以 “设计缺陷” 和 “虚假营销” 起诉后，这起事故才揭开了技术缺陷的冰山一角。
此后事故接连不断：2019 年佛罗里达车祸致 1 死 1 伤，2025 年陪审团裁定特斯拉赔偿 2.43 亿美元；2023 年加州 Model S 撞上静止消防车，驾驶员死亡，系统对紧急车辆的识别率还不到 60%；2025 年浙江湖州，Model 3 以超 100 公里时速追尾静止货车，自动紧急制动系统（AEB）全程没反应。
这些事故背后，是特斯拉坚持的纯视觉路线的先天不足。仅靠摄像头和算法，遇到暴雨模糊镜头、施工区域临时路障就容易 “失明”。2025 年江西高速事故里，特斯拉的摄像头被雨水挡住、毫米波雷达受干扰，直接就撞向了施工隔离带；杭州测试时更离谱，把地面临时红灯当成 “路面污渍”，直接闯灯被扣了 12 分。
华为 L3 实测突围：多传感器路线的胜利
当特斯拉在违规与赔偿中挣扎时，鸿蒙智行的 L3 自动驾驶已经在国内落地实测。
在深圳，问界 M9 Ultra 版在福龙路等测试路段能稳定激活 L3 功能，驾驶员可以在车里做点非驾驶相关的事，遇到施工锥桶还能精准绕过去。这种底气来自和特斯拉完全不同的技术路线 —— 不搞纯视觉，而是用 “摄像头 + 激光雷达 + 毫米波雷达” 的融合方案。
以问界 M9 为例，它装了 1 个 192 线激光雷达、3 个高精度固态激光雷达，还有 3 个分布式 4D 毫米波雷达矩阵和 2 个 4D 毫米波角雷达，光高精度传感器就有 36 个。其中 192 线激光雷达最远能探测 250 米，最小感知精度只有 3 厘米，像下沉台阶、悬空障碍物这种纯视觉系统看不到的 “盲区”，它都能轻松识别。配合分布式毫米波雷达，就算下暴雨也能穿透雨雾，让 AEB 系统的重刹率降低 30%。
算力方面更是绰绰有余，智能驾驶计算平台的算力远超 L3 要求的 400TOPS 标准。再加上 XMC 数字底盘引擎，爆胎时 0.2 秒就能调整车身姿态，冰雪路面还能提前软化悬架增加抓地力。硬件堆得足，实际表现才稳 —— 在深圳南山科技园晚高峰，系统能轻松处理外卖电动车 “鬼探头” 这种突发情况；广深高速试驾时，还能自动变道超越大货车，遇到施工区域会及时提示驾驶员接管。
目前华为合作车企在国内拿了 30 张 L3 测试牌照，其中赛力斯在深圳就有 11 张，问界 M9 是唯一能在重庆、深圳两城开展 L3 测试的车型。按照规划，2025 年底华为 ADS 4 系统能覆盖全国 90% 的高速路网，2026 年就启动城区 L3 试点，商业化落地的进度很清晰。
中美智驾之争：路线与政策的全面差距
特斯拉的滞后与华为的领先，本质是中美智驾发展路径的差异。特斯拉守着纯视觉路线，看着能降低硬件成本，实际陷入了 “数据依赖陷阱”—— 它的模型主要靠美国加州路况训练，到了中国遇到临时信号灯、非机动车混行这些场景就 “水土不服”，2025 年入华测试时多次出现变道犹豫、匝道迷路的问题。
国内企业普遍用的多传感器融合方案就没这问题，虽然硬件成本稍高，但激光雷达的精准测距能直接补上视觉算法的短板，这也是华为 L3 能稳定路测的核心原因。举个直观的例子，杭州那种临时画的路面红灯，特斯拉会当成污渍忽略，但鸿蒙智行的车靠激光雷达扫一下就能识别，根本不会闯灯。
政策层面的差距更明显。深圳早在《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》里就明确了测试流程和事故责任划分，高速和城市道路都开放了 L3 测试，特定测试场景里还允许 “脱手脱眼” 驾驶；北京 2025 年 4 月生效的《北京市自动驾驶汽车条例》，第一次把 L3 级在个人乘用车场景的规范说清楚了；重庆也通过发测试牌照开放了相关场景，几个城市形成了协同试点网络。
美国那边就乱多了，联邦和州政府各管各的。加州要求 Robotaxi 得先完成至少 5 万英里安全员测试才能申请无人驾驶测试，德州却完全放开，根本没专门的限制法规。这种分裂让企业很难推进规模化测试，比如特斯拉 2016 年到 2024 年在加州的安全员测试里程才 562 英里，连加州的门槛都没摸到。
技术研发的投入和产出差距也在拉大。2025 年上半年，中国 L2 级新车渗透率已经超过 50%，全球第一，每天能产生 2000 万公里的路测数据。华为计划 2025 年把 L2 智驾渗透率推到 40% 以上，还通过 ADS Ultra 旗舰版实现高速 L3 商用。
美国那边呢，Robotaxi 单车成本普遍超 10 万美元，FSD 因为老出事，北美市场选装率才 19%，普及率估计也就 10%-15%。何小鹏之前说 “中国在 L2/L3 级技术上已经具备反超美国的条件”，这话是有数据支撑的。
网友点评：技术务实才是硬道理
“当年信了特斯拉‘自动驾驶’的宣传，现在看华为才是真做事。” 有网友对比两者后感慨。更多人聚焦技术路线：“纯视觉就是赌概率，激光雷达这钱真不能省，毕竟安全不是儿戏”。
针对特斯拉的调查，有网友吐槽：“从 2016 年视频造假开始就没靠谱过，每次出事都怪驾驶员，车企责任甩得真快”。
还有人翻出旧闻：“之前特斯拉副总法律顾问都承认，Autopilot 和 FSD 其实都是 L2 辅助驾驶，根本不是自动驾驶，这宣传欺诈太明显了”。
技术向网友看得更细：“华为能路测 L3，不止是车厉害，路也聪明 —— 深圳的车路协同基建能提前 120 米预警，这是美国没有的优势”。
关注政策的网友则说：“国内说开放测试就开放，规则清晰明了，特斯拉在本土都要跟各州监管扯皮，效率差太多了”。
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