懂车帝极限智驾测试，真的对L2公平吗？

最近，懂车帝发布了年度高阶智驾横评，36台车齐上阵，结果一夜刷屏。最炸裂的结论是：除了特斯拉，几乎没有一台车能“通过”测试。评论区吵成一片，有人说“国内智驾不行”，也有人觉得“测试不合理”。但如果你稍微往深了看，会发现这不是个“车不行”的问题，而是测试标准本身就脱离了现阶段智驾定义。

一、这不是L2该做的测试，别用L4的尺子去量L2

这场测试的“难度级别”，其实已经超出了大多数智驾系统的定义范围。从懂车帝公开的视频来看，多数测试场景涉及突发加塞、鬼探头、夜间无灯路口、高速拥堵突变等典型“极限情况”，这些场景在ISO 23374与SAE J3016定义中，显然属于L3及以上级别才需要系统完全承担驾驶决策。

根据SAE标准，L2系统仅提供横向+纵向控制，但需由驾驶员全程监控并对突发情况负责。而懂车帝的测试核心，显然更接近于对“L3-L4主动决策能力”的压测。例如：

1，狭窄道路双向会车”测试，需系统自主规划避让路径；

2，非机动车突然冲出”场景，需结合环境预测与主动刹停；

3，道路不规整、标线缺失”时，需要完整环境感知、地图重构。

这些能力，目前仅有部分高阶NOA或L3预备系统具备雏形。因此，把L2级产品放入类似“提前考研”的测试中，测试本身超纲，是问题的核心。你让一个还处在“陪练”角色的系统去应付“科目五”？结果可想而知。

所以，测试本身并不适用于评判“当前量产系统是否成熟”，而是提前为L3甚至准L4打了靶。把L4题目丢给L2同学，大家都挂了，只有特斯拉“交了白卷”但没被扣分，看起来就成了“第一”。

但这合理吗？如果你站在量产定义和工程能力的角度看，确实不合理！

二、特斯拉“第一”，靠的是架构不是反应力

特斯拉确实是唯一一台“通过测试”的车型，但它也不是“做得最漂亮”的那个。恰恰相反，在多次紧急场景中，它的策略是：判断不明，立即停车。这不激进、不聪明，甚至有些“怂”。

但它有一点强：稳定、统一的架构策略。FSD基于全视觉方案（纯视觉感知+神经网络决策），其最大优势是泛化能力强。换句话说，它可能看不懂这个场景，但它的模型已经学会了“看不懂就停下来”，而不是出错。

所以并非国内品牌“技术落后”，而在于FSD路线本质不同：端到端行为克隆系统的AI架构。

特斯拉FSD的三大架构优势：

BEV感知融合模型（Bird's Eye View）+Transformer结构，使系统能对环境进行三维动态建模；

端到端大模型决策，跳过传统感知-融合-决策-规划-控制四级架构，减少模块延迟和错误累积；

行为克隆模型基于200亿英里+真实用户驾驶数据训练（截至2024年底），具备泛化能力，可“临场学习”判断非预设情况。

测试中可见，它面对风险动作更趋于保守，选择静止等待或让行，避免激进博弈行为。这使它在极限测试中“避免失误”，却在中国城市复杂、效率导向的驾驶环境中显得“犹豫”甚至“笨拙”。

例如，在广州、上海等城市道路实测中，FSD对插队摩托、电动车、红绿灯拥挤复杂交叉口的处理效率，仍低于本地头部系统（如华为ADS等）。

三、国内智驾，90%的路都开得不错，剩下的10%不是错，而是定义不同

必须承认，在日常使用场景中，国内智驾已经非常成熟。小鹏、华为、问界、智己、蔚来，甚至零跑的智驾系统在高速、快速路、简单城市道路中都表现稳定，识别率、跟车、变道、转弯都在可控范围内。尤其在城市NOA和无图化能力上，小鹏、华为、阿维塔、智界这些品牌已实测落地。

这意味着，国内系统虽然“极限场景”不如特斯拉稳，但在日常使用的舒适性和判断合理性上，表现并不差，甚至更符合中国交通现状。

以2025年Q2的最新城市NOA落地情况为例：

华为ADS 3.0/4.0：已支持全国300+城市、城区道路脱图通行；

小鹏XNGP：在多城市实现无高精地图NOA，基于Fusion SLAM感知建图能力；

理想AD Max：2025年初宣布城市NOA将全面脱图，并引入端到端感知推理模块；

蔚来NOP+：覆盖城市快速路、高架路+部分城市街区，采用BEV建图+预测模型；

阿维塔、极氪等二线智驾方案也已陆续推向城区NOA。

目前，国内多数高阶NOA系统在驾驶行为更贴近本地路况驾驶者，但在“极端规避策略与未知变量处理”方面，尚未完成端到端模型迁移，系统仍偏“指令式执行+规则博弈”。

为什么测试中很多车“犯错”？说白了，是“太积极”了。中国智驾系统普遍“偏主动调整”，甚至在规则允许内积极寻找最优路径，这样的风格在日常城市路况很流畅，但遇到鬼探头、加塞等极端情况时，容易“走进陷阱”。

所以不能简单说国内车厂不行，而是：架构风格不同，定义方式不同，训练场景也不同。

四、路线之争的底层，本质是：谁能快速适配 AGI 的发展红利

目前国内智驾系统大致分两派：融合感知+规则决策派（主流国内车厂），和纯视觉+大模型派（如特斯拉FSD Beta、百度Apollo端到端尝试）。

短期看，融合派更稳，感知精度高；但长期看，端到端、模型自学习能力强的架构更有潜力。因为未来的智驾，不是单点突破，而是AI主导下的综合行为建模——也就是AGI的一个分支。

AGI（通用人工智能）一旦成型，智能驾驶将不再依赖人工标注规则或预定义边界，而是通过大模型自身进化来完成“意识建模”。而实现AGI路径的三个核心条件：

1，超高算力支持

2，稳定高速的数据传输通道（如星链）

3，统一数据闭环训练平台

特斯拉FSD目前在做的，就是沿着这条路径走。虽然它在中国实际路况下泛化效果尚不理想，但它的架构预期是通向未来的，这点值得尊重。

五、智驾是AGI的先行军，中国应将其纳入国家战略体系

这次懂车帝测试，其实反向证明了一件事：我们需要有更统一的标准、更清晰的战略路径来定义“什么是智能驾驶”。在中国这个地形复杂、交通规则弹性高的环境中，智驾系统的发展不仅是商业问题，更是技术体系、AI应用与算力安全的问题。

随着智驾系统向AGI演进，基础模型将不再局限于某一款车、某一条路，而成为智能交通系统的组成，但同时也面临三大挑战：

1，芯片与算力依赖：高阶推理模型对GPU、TPU需求巨大；

2，数据安全与标准制定：多模态采集将触及城市结构、用户隐私；

3，模型训练与伦理问题：模型行为如何解释？极端场景下谁来承担责任？

考虑到全球芯片发展趋于瓶颈、海外技术封锁风险与训练平台受限，我们必须将AGI及其分支路径（如智能驾驶、机器人、工业控制）提升为国家战略方向。这不仅关乎车厂竞争力，更关乎算力自研、模型闭环、安全可控。

华为已经用ADS 4.0喊出“WEWA世界行为模型”的概念，小鹏也开始布局大模型与端到端驾驶融合。这些都说明：中国车厂在尝试“迈出驾驶AGI的第一步”。

所以，回看懂车帝测试，我们不是要否认它的价值，而是要明确：这不是一场L2级别该有的测验，而是一份L3.5-L4的“超纲”期末考。特斯拉的“通过”不是智驾完美，而是策略保守；其他车的“失误”也不是系统混乱，而是太想“做点什么”。

眼下的城市NOA、无图驾驶，确实都在逼近L3门槛，而未来，只有掌握AGI时代“感知-认知-行为”一体化核心架构的厂商，才有机会冲出重围，真正n站上世界舞台。