当大多数车企仍在围绕“城市NOA覆盖率”“高速辅助是否足够稳定”展开竞争时，特斯拉车主的一次横跨美国的FSD测试，把自动驾驶的讨论拉进了新的语境。
持续2天20小时，4397公里的跨州行驶、0次人工干预的表现，再叠加Grok语言模型上车后带来的自然交互能力，让特斯拉这套最新系统被不少海外评论称为自动驾驶的“iPhone 1时刻”。这意味着在自动驾驶领域，终于迎来一个具有一定颠覆性、为行业发展定下基调的开端。
但在情绪与叙事之外，更值得追问的是：FSD+Grok究竟领先行业其他企业多少？与Waymo这样的L4玩家相比如何？又与中国市场已经大规模铺开的高阶L2系统相比处于什么位置？
答案是，比“颠覆”二字更复杂。
软件第一次真正贯穿“整段驾驶”
在过去十多年里，自动驾驶行业一直被分割成模块：感知、定位、规划、控制，各自独立优化。无论是欧美车企还是中国品牌，大多数量产系统仍然沿用这种工程结构。
而特斯拉近年来不断向“端到端”靠拢——用神经网络直接学习从摄像头输入到车辆动作输出的完整过程。2024年年初，搭载“端到端”大模型的FSD V12的推出，就已经对自动驾驶行业形成了巨大冲击。很多车企都开始同步跟进。如今，在FSD V14版本中，特斯拉进一步扩大了模型规模，并把导航、路径决策、避障逻辑全部纳入统一训练框架。
多家美国科技媒体在试驾后指出，FSD在复杂路口、环岛、高速合流等场景中的表现，已经不像传统意义上的“功能拼接”，而更像是一套持续工作的驾驶逻辑。系统不会因为从城市切换到高速公路而突然降级，而是保持一条完整的决策链。
Grok的引入，则改变了另一层体验。“帮我导航去公司，中间找一家星巴克，我要喝点东西。去完公司之后，我要去一个那什么，有一部电影叫《爱乐之城》，它那能跳舞的地方，我也不知道叫啥，反正就去那儿，然后开始自动驾驶。”类似这样对Grok提出的各种模糊表达，最终完成自动驾驶的案例，在海内外的网络上有数不清的博主上传了类似视频。
自动驾驶系统可通过自然语言进行导航指令、路径调整、路况提醒等交互，明显改善了传统语音助手“槽点多、识别差”的用户体验。新版本甚至支持更复杂的指令，如多点导航、重新规划路径等，这在其他车辆中仍极少见，或者说体验很难追平特斯拉的表现。
这种组合在逻辑上类似于将决策模型（Grok）和物理执行（FSD）融合为一体，跨越了仅靠视觉感知的传统自动驾驶架构，为自动驾驶提供了更接近“理解+行动”的能力，这也是外界称其将汽车转向“具身智能体”的重要原因之一。对用户来说，这也显著降低了使用自动驾驶功能的心理门槛。
当特斯拉遇上Waymo
也遇上中国高阶L2
那么，现阶段的FSD到底是什么水准？如果把FSD只与Waymo、Cruise这些L4玩家相比，结论往往集中在两点：特斯拉覆盖范围更广，但监管与安全责任尚未放行；Waymo在限定城市内运营成熟，却依赖高精地图与围栏场景。
问题在于——全球自动驾驶竞争真正最激烈的，并不只发生在L4赛道。
在中国市场，高阶L2已经成为新能源汽车竞争的核心卖点。过去两年里，城市NOA、拥堵辅助、自动变道、泊车代驾几乎成了中高端车型的标配。《懂车帝》《汽车之家》等平台多轮实测表明，这些系统在高速公路和结构化道路上已经相当成熟，长时间巡航的稳定性明显提升。
但在真实城市环境中，另一种体验同样普遍：施工路段、非机动车密集、车道线缺失或临时改道时，系统往往会频繁提示接管。蜂鸣声、弹窗确认成为用户熟悉的节奏。
这并不是技术停滞，而是一种刻意为之的工程选择。
中国车企当前普遍采用的是“高覆盖率+强安全边界”策略——只在确定性较高的场景中持续运行，一旦超出模型与规则的信心阈值，系统就主动交还控制权。这种逻辑符合现行法规，也更容易控制风险，但代价是连续自动驾驶体验被切割成一段段“辅助时刻”。
与之形成对照的，正是特斯拉这次展示的“贯穿式驾驶”能力。
海外科技媒体在试驾中反复提到，FSD在复杂路况下的犹豫明显减少，更倾向于继续完成整个动作链，而不是立刻退回给人类。这种差异，不完全来自算力或算法强弱，而是路线选择的不同——是优先确保可控边界，还是尽可能扩大系统自主决策的空间？
Waymo则站在第三种位置上。它在凤凰城、旧金山等地的无人驾驶运营积累了大量安全数据，多项研究显示，其事故伤害率低于人类驾驶水平。但是，这种可靠性建立在严格的地理围栏和高精地图基础之上，短期内难以复制到全国道路。
于是，一个微妙的三角结构正在形成：Waymo代表“限定区域内高度可靠的L4”；中国车企代表“在法规框架内不断抬升L2上限”；特斯拉试图在两者之间，用端到端模型提前触碰开放道路的L4边界。
监管与现实
仍是决定胜负的变量
正因为站在灰色地带，特斯拉面临的监管压力始终高于同行。
美国监管机构仍然将FSD视作需要驾驶员随时监控的辅助系统，并持续关注其在铁路道口、低能见度天气等极端场景中的表现。资本市场的反应同样谨慎：即便技术演示频频刷新叙事，Robotaxi的规模化商业模式仍未真正被定价。
在中国，情况同样复杂。尽管高阶辅助驾驶普及速度惊人，但监管部门始终强调功能边界，车企在传播口径上也明显趋于克制，避免将L2描述为真正意义上的无人驾驶。
这意味着，无论是特斯拉、Waymo还是中国车企，真正的竞争不只是算法速度，而是谁能在技术进步、法规接受度与事故责任体系之间找到平衡点。
正如多位欧洲零部件供应商高管在接受《金融时报》记者采访时所说，自动驾驶的难点早已不只是感知能力，而是整个产业如何消化由此带来的法律、保险与组织结构变化。
如果要给FSD+Grok这次取得的突破贴上历史标签，它或许确实接近“iPhone 1”的位置——不是完美产品，也没有解决商业化与监管难题，但第一次让行业看到了一种可运行的未来形态。
它证明端到端路线在开放道路上具备可行性，也迫使所有玩家重新思考：是继续在有限场景内稳步推进，还是承担更高风险，换取更快逼近终点的机会？真正的分水岭，可能不在某一次跨州测试，而在未来几年里谁能同时做到三件事：让系统持续进化、让监管机构点头、让普通消费者愿意真正放手。当这三件事同时发生时，自动驾驶才会迎来真正的革命时刻。