懂车帝不是马斯克的通行证,懂车帝的车能买吗

7月的北京暴雨初歇，懂车帝的节目《懂车智炼场》却在测试场上却掀起另一场风暴：36款搭载辅助驾驶系统的热门车型——从特斯拉Model 3到问界M9，从小米SU7到比亚迪汉——在模拟的15类高危事故场景中轮番上阵，测试结果却出人意料：特斯拉Model 3与Model X以83.3%的高速场景通过率堪称最佳成绩。

“我们花了 6 个月打磨测试场景，每一个场景都来自近三年全国交通事故大数据的提炼。” 懂车帝负责测试项目的工程师赵宇在接受采访时表示，测试团队甚至专门走访了 12 个省市的高速交警支队，只为确保场景设计的真实性。从已公布的两期内容看，36 款车型在 “高速事故场景模拟” 中的表现分化明显。

虽然懂车帝方面否认对测试结果进行排名，但特斯拉的两款车型确实表现更优异。这一结果很快被马斯克转发至社交平台，配文“Autopilot 的实力无需多言”。但业内对此的反应却复杂得多。“特斯拉的表现符合技术积累，问题是一次测试不能定义全部。” 汽车行业分析师张翔指出。而就在马斯克转帖的同一天，公安部交通管理局再次通过官微强调：“辅助驾驶功能是为驾驶员提供帮助，不能替代驾驶员操作，驾驶员必须始终保持专注。”

这种官方态度并非无的放矢。据不完全统计，2024 年全国涉及辅助驾驶功能的交通事故投诉量已达 327 起，较 2023 年同期增长 47%。“消费者对辅助驾驶的认知偏差，比技术缺陷更危险。”中国消费者协会汽车消费维权专家委员会成员李建林直言，测试成绩的公开化，反而可能加剧这种认知错位。

更多的评论则认为，这场看似特斯拉高光时刻的测试，实则撕开了智能驾驶行业隐秘的伤疤：很多车企用“安全冗余”作为宣传话术，用户却被虚假安全感欺骗。

《懂车智炼场》的测试清单里，“高速突发障碍物”“无征兆连续加塞”“大型车辆盲区遮挡” 等场景，均来自交通事故率排名前 15 的高危情境。测试过程中，车辆需以 100km/h 的时速进入预设场景，系统需在 1.5 秒内做出有效反应 —— 这一时间阈值参考了国际自动机工程师学会（SAE）的安全响应标准。

“这种标准化测试的价值在于建立了横向对比的坐标系。” 小鹏汽车自动驾驶研发负责人吴新宙在测试后接受采访时坦言，此前行业内的测试多为企业自证，“你测你的直线加速，我测我的弯道性能，消费者根本没法对比。”

但争议同样存在。“测试场景的极端性与现实路况的复杂性仍有差距。” 比亚迪工程院智能驾驶实验室主任王亮提出，测试中 “应急车道突然窜出车辆” 的场景，在现实中因有隔离栏和监控约束，发生概率不足 0.03%，“用极低概率事件苛责系统，可能误导消费者对日常使用场景的判断。”

也有车企则对测试方法提出质疑。某新势力品牌测试负责人透露，其车型在 “隧道出入口强光干扰” 场景中失败，原因是测试使用的模拟光源强度达 8000 流明，“这相当于正午阳光直射的 3 倍，现实中几乎不可能遇到。” 对此，赵宇回应称：“测试的本质是探知系统极限，就像碰撞测试用 50km/h 时速一样，目的是建立安全冗余的底线。”

争议焦点很快转向测试的“公平性”。有网友质疑变量控制不严谨，变量设置“漏洞百出”；某品牌车主群流传着“测试车辆是否被特殊调校”的猜测……

这种争议恰恰凸显了行业的深层矛盾。“当辅助驾驶从概念走向普及，必须有第三方测试来打破信息茧房。” 清华大学汽车工程系教授李克强认为，懂车帝的尝试虽不完美，但“至少让行业看到了建立统一测试标准的紧迫性”。据了解，中国汽车工业协会已启动《智能驾驶系统测试场景库》的制定工作，预计 2025 年将发布首批行业标准。

也有相对理性的反应。“测试像一面镜子，照出行业在极端场景下的技术共性瓶颈。”岚图汽车CBO邵明峰在社交平台写道。他的发言被淹没在车企的沉默中——除了特斯拉，几乎没有品牌公开认领这份成绩单。

面对质疑，科技博主李楠的回应则一针见血：“真实道路的事故场景，有人和你讲‘公平’吗？”在他看来，懂车帝的测试虽不完美，却首次将“实验室数据”与“人间险境”挂钩。当某新势力工程师私下透露“行业测试常在理想光照下进行，结果比实际强30%”时，这种“不完美”反而成了稀缺的真实。

这次测试暴露出的问题远不止此。

“我们的车装了3颗激光雷达，相当于给系统上了三重保险！”某车企发布会上的宣言犹在耳边。但在懂车帝测试中，多款搭载激光雷达的车型却在“夜间逆光”场景中集体失效——看起来很像是，强光淹没了传感器的“火眼金睛”。

这正是智能驾驶时代的“安全冗余悖论”：车企堆砌硬件（激光雷达、毫米波雷达、高精地图）营造“绝对安全”的幻觉，而用户误以为系统“永不犯错”，反而放松警惕。数据显示，47%的车主开启辅助驾驶后会分心看手机，而公安部统计的智驾事故中，87%源于驾驶员完全放手。

“冗余设计本应是备用降落伞，但有人却因此敢不带主伞跳机。”清华大学车辆工程系教授王振华指出。他曾在实验室拆解过一款宣传“L2.999”的车型：其感知系统在暴雨模拟中仅坚持7秒便崩溃，而车企手册却用极小字标注“极端天气慎用”。

或许马斯克有理由骄傲：在缺乏中国路况数据训练的前提下，特斯拉纯视觉方案逆袭多传感器融合的国产车，验证了其算法韧性。但“奖杯”背后的裂痕正在扩大——就在测试发布次日，特斯拉股价暴跌8%，二季度净利润同比下滑20.7%。资本市场的冷遇暗示着更残酷的真相：封闭测试的“冠军”，未必能通过真实世界的暴雨考核。

不久前，深圳车主陈鹏在朋友圈发布了一段令人惊悚的视频：开启了FSD的ModelY在暴雨中陡然加速，径直冲向积水区域。车载摄像头被雨帘遮挡得如同毛玻璃一般，而系统竟然将积水误判为“阴影”依旧继续前行。

“纯视觉方案像偏科的天才，”自动驾驶算法工程师张竞分析，“它在标准场景拿高分，但在中国特色的潮汐车道、借道左转等‘超纲题’前仍可能交白卷。”

测试风暴后，行业暗流涌动。懂车帝悄然在官网新增三项测评原则：80km/h时速下能否识别静止障碍物？接管提示是否明确？雨雾天通过率多少？

这些朴素问题，直指当前测评体系的致命盲区。

“我们该用‘生命冗余’系数替代‘通过率’。”中国汽车工程学会智驾分委会专家陈宇提议。在他看来，新标准应量化系统崩溃前的“救命缓冲”——例如能否提前1.5秒预警、是否在失效后维持基础制动。

这类实践已有雏形：欧盟NCAP计划2026年将“人机接管平滑度”纳入评分，而特斯拉的“安全模式”（系统失效时自动降速开双闪）也被视为冗余设计范本。

用户觉醒也在倒逼变革。懂车帝测试视频下，一条高赞评论引发共鸣：“以前看参数选车，现在只问一个问题：这车最弱的路况在哪？”

当测试成绩与现实安全出现偏差，行业也开始反思：安全冗余到底该如何定义？“现在的问题是，大家都在说冗余，但没人说清冗余的标准是什么。”中国汽车工程学会智能网联汽车分会秘书长王耀认为，建立安全冗余量化标准已成为当务之急。

这种标准的缺失直接导致行业陷入 “硬件竞赛”。2024 年上市的新车中，配备激光雷达的车型占比达 63%，算力芯片的峰值性能较 2022 年提升 3 倍，但美国公路安全保险协会（IIHS）的测试显示，硬件配置与实际安全性能的相关性仅为 0.37。“就像给汽车装 10 个安全气囊，却不规定气囊的弹出时间和覆盖范围，数量再多也没用。” 张翔打了个比方。

建立量化标准的呼声已得到多方响应。欧盟正在推进的《智能驾驶系统安全法规》中，明确要求车企公开 “传感器在不同光照、天气条件下的识别率”“系统失效后的接管预警时间” 等 23 项具体参数。“量化不是目的，而是让消费者获得知情权。” 欧盟委员会 mobility 总司官员卡特琳・舒尔茨表示，法规实施后，未达标的车型将被禁止宣传“高安全冗余”。

国内的标准制定也在加速。中国汽车技术研究中心（C-NCAP）计划在 2025 版评价规程中，新增 “安全冗余有效性” 评分项，包括传感器抗干扰能力、系统决策容错率等指标。“比如在暴雨天气，雷达的有效探测距离需保持在 80 米以上，达不到就扣分。”C-NCAP 技术部部长刘仕如介绍，该标准已进入车企征求意见阶段。

对特斯拉而言，这或许是更大的挑战。其纯视觉路线一直因 “缺乏激光雷达冗余” 备受争议，若量化标准侧重多传感器融合性能，其技术路线可能面临调整压力。