2025年7月23日，中國知名汽車媒體「懂車帝」聯合央視推出《懂車智煉場》節目，對36款主流新能源汽車的輔助駕駛系統進行了一次實測，旨在檢驗智能駕駛系統在各種環境下的反應能力。結果卻令人震驚：沒有一款車型能完美通過所有測試項目，整體通過率遠低於車企宣稱的「高階智能駕駛」水平。
TeslaModel 3與Model X以近90%的通過率成為唯一「贏家」，而國內品牌如華為智界、小米SU7、比亞迪漢等表現慘澹，甚至全項失敗。這場測試不僅撕下了中國新能源汽車智能駕駛的「高科技」面紗，引發公眾對中國車企智駕安全性的質疑，更暴露了行業技術短板、虛假宣傳與監管缺失等深層問題。
測試結果：宣傳泡沫下的技術真相
這次實測在15公里封閉高速及城市道路上進行，模擬6類高速場景（如消失的前車、野豬橫穿）和9類城市場景（如兒童突然衝出、轉盤匯入），共計416次測試（高速183次，城市233次）。這些場景貼近現實極端路況，考驗系統在感知、決策與反應的完整性。測試結果顯示：
高速場景：183次測試僅通過44次，通過率24%。70%車型在「消失的前車」場景直接撞車，53%無法避讓夜間施工貨車；「野豬橫穿」場景通過率僅4.5%，多數車型誤判障礙物為「膠袋」或「陰影」，未煞車直接撞擊。
城市場景：233次測試通過103次，通過率44.2%。42%車型無法及時剎停「兒童衝出」場景，TeslaModel X以88.9%通過率領先，國內品牌如智界R7、阿維塔12排在其後（通過7次）。
Tesla表現：Model 3與Model X通過5/6項高速測試，僅在「野豬橫穿」與「高速施工」場景失誤，整體通過率近90%，遠超國內品牌（最佳通過3項，多數0—1項）。
國內品牌：比亞迪漢、小鵬P7通過率0%，問界M9、小米SU7在關鍵場景（如夜間障礙、消失的前車）直接撞車，AEB（自動緊急煞車）功能失效。
測試暴露了中國車企智能駕駛系統在算法、系統協調與場景適應性上的顯著短板。例如，問界M9在施工場景因AEB與NOA（導航輔助）系統衝突，導致避讓失敗，凸顯國內品牌硬件堆疊（激光雷達+毫米波雷達+攝影機）看似強大，但系統融合不足，算法優化滯後。
相比之下，Tesla純視覺方案依靠全球駕駛數據與模擬器訓練，模仿人類司機動態判斷，展現更穩定、更果斷反應能力。TeslaCEO馬斯克在社交媒體轉發了測試影片，強調在無中國本地數據情況下仍獲第一。這揭示出國內品牌在核心算法與數據處理上的差距。
測試中最令人怵目驚心的是，多數智能駕駛系統在關鍵時刻失效，形同「輔助撞車」。測試顯示，開啟輔助駕駛的「事故倖存率」僅17%，遠低於國內宣傳的「L3級甚至媲美L4級」輔助駕駛能力。2024年，全國涉及輔助駕駛功能的交通事故投訴量已達327宗，較2023年同期增長47%。
比如，2024年3月，小米SU7在安徽德上高速在NOA（導航輔助駕駛）模式下遇到維修路段的路障，以97km/h速度撞護欄起火，3人遇難，AEB未觸發。這些事故無不指向一個殘酷事實：當前智能駕駛僅為L2級別，需全程人工監管，而車企宣傳的「高科技」神話可能是致命陷阱。
虛假宣傳：從「遙遙領先」到信任崩塌
近年來，中國新能源汽車行業將智能駕駛作為核心賣點，在營銷宣傳中通過高調發布會與模糊術語打造「科技感」與「安全感」。典型宣傳包括：
華為：余承東在問界M7/M9發布會上宣稱ADS 2.0「遙遙領先Tesla」，用「L2.999」暗示接近L3，稱M9「想撞都難」，無需操控。
小米：雷軍在SU7發布會上宣稱AEB可135km/h剎停，高速領航「每300km接管不超1次」，營造全場景無憂假象。
小鵬：宣稱「全場景無斷點NOA」，暗示媲美老司機的自動駕駛能力。
比亞迪：連7萬元（人民幣，下同）的海鷗也標榜「天神之眼」高階智駕，模糊功能邊界。
這些宣傳通過企業領導人豪言壯語、炫酷演示與廣告影片，塑造「解放雙手」「閉眼開回家」的願景。然而，測試結果表明，這些所謂「高階智駕」在真實路況下不堪一擊，多數系統甚至連基本避障都無法完成，遑論「媲美L4」。
中國車企利用訊息的不對稱，製造「全場景自動駕駛」假象，誘導消費者誤以為可完全脫手駕駛。發布會上的演示往往在理想路況下進行，掩蓋系統在複雜環境中的短板。更令人警惕的是，部份車企採用「最後一秒退出」機制，即一旦系統識別到即將發生碰撞，它會立即中斷接管、將控制權交還駕駛員，試圖規避法律責任。
事故發生後，車企統一口徑稱「駕駛員未監管，脫手違規」，以免責聲明撇清關係。例如，問界M7事故後，華為強調「未配備高階AEB」，小米SU7則將事故歸咎於「車主操作不當」。這種「卸責」策略讓消費者成為最大受害者，信任危機也隨之爆發。
此外，國內車企還利用「愛國主義」情緒包裝品牌，通過「國產超越Tesla」「科技自主遙遙領先」的話術吸引流量。華為的余承東、小米的雷軍等通過「企業家人格化」營銷，結合「愛國敘事」，放大品牌影響力。
類似做法在其它行業也有體現，比如，娃哈哈的宗慶后以「愛國企業家」形象營銷，卻被曝海外設信託基金，形象崩塌。過度依賴「愛國牌」營銷雖能短期獲利，但長期損害品牌信譽，最終可能因現實反噬而重創用戶信任。
技術差距：硬件堆疊與算法軟肋
據行業估算，Tesla每年投入超20億美元用於AI與算法研發，遠超國內車企。在本次測試中，Tesla的突出表現得益於其純視覺技術路線，僅用7個攝影機，依託先進算法與數據驅動實現環境感知與決策控制。其核心優勢在於以下三點：
第一、成本效益：Tesla智駕系統成本比國內激光雷達方案低約40%（激光雷達單件約500美元，攝影機僅幾十美元）。低成本硬件釋放資源用於算法優化，保持技術領先。
第二、單一邏輯避免衝突：純視覺方案以FSD為核心，從感知到決策一氣呵成，避免多感應器數據衝突，反應更穩定。
第三、全局數據與模擬器訓練：Tesla利用全球數百萬車主駕駛數據，通過自研模擬器（World Simulator）重現複雜場景，訓練算法模仿人類司機的動態判斷。比如，在「野豬橫穿」場景中，Model 三成功減速、打燈、從2.5米縫隙穿過，展現類似老司機的果斷判斷。
測試結果表明，技術突破依賴數據積累與算法創新，而非感應器數量。國內車企普遍採用硬件堆疊策略，配備激光雷達、毫米波雷達等高成本感應器，理論上覆蓋無死角，但實際效果不佳。主要問題包括：
首先，系統協調性差。國內品牌看似硬件豪華，卻存在嚴重的算法協調問題。一旦遇到複雜環境，多感應器訊息衝突，系統容易「當機」，出現延遲或失誤。
其次，算法優化滯後。國內品牌依賴本地數據，缺乏全局訓練，感知與決策鏈條不完整，遇突發情況易失靈，如在「野豬橫穿」場景中，多數車型誤判為低優先級物體（如膠袋），未觸發煞車，暴露算法對邊緣場景的處理能力不足。
再次，研發投入不足。國內車企研發在算法與數據處理上投入有限。
2024年，比亞迪研發支出約400億元，但僅10%用於智駕算法，遠低於Tesla的專項投入。硬件堆疊雖能提升「科技感」，但無法轉化為可靠性能。
最後，高成本低回報。激光雷達等高成本感應器推高智駕套件溢價（3萬—6萬元），增加消費者負擔，卻未提升安全性。例如，小米SU7高配版智駕溢價4萬元，但在測試中AEB未觸發，形同擺設。
根據美國汽車工程師協會（SAE）分級，當前所有智能駕駛系統均為L2級別（部份自動化，需人工干預），遠未達到L5全自動駕駛。即使Tesla在美國Motor Trend測試中也僅「勉強及格」（約60分），存在幻影煞車（因陰影誤判急剎）、自殺式轉向（無徵兆轉向對向車道）、紅綠燈失誤（闖紅燈或猶豫）等問題。
社會現象：監管空白與情緒化消費
截至目前，中國仍無統一的智能駕駛標準，車企可隨意使用「L2++」、「高階智駕」等模糊術語，誤導消費者。由於缺乏強制標準與功能邊界規範，車企通過免責聲明將事故責任推給車主，營銷與安全形成尖銳矛盾。
負面消息常被壓制，消費者維權困難。例如，2024年5月，比亞迪騰勢車主因吐槽車輛故障被拘留7天。車企通過公關與法律手段壓制質疑聲音，消費者缺乏獨立訊息來源，維權成本高昂。這種環境加劇了訊息不對稱，消費者難以辨別宣傳與現實的差距。
此外，國內輿論環境導致大眾缺乏獨立思考能力，容易被「愛國敘事」情緒裹挾，形成盲目消費和情緒化支持。再加上短片平台（如抖音）算法強化單一訊息流，加劇公眾認知偏差和非理性情緒，使質疑聲音被標籤化為「不愛國」。
智能駕駛亂象並非孤立現象，類似問題在食品安全（如鉛中毒）、對日核廢水輿論等事件中也有體現。算法與民粹結合製造「虛幻認知」，公眾缺乏事實校正機制，易陷入情緒化消費。
結語
懂車帝的測試反映出中國新能源汽車行業浮躁、監管缺失與公眾認知偏差。這不僅是行業問題，更是制度漏洞，讓消費者成了監管滯後與虛假宣傳下的犧牲品。智能駕駛作為行業的未來方向，承載了民眾對便捷與安全的期待，需要靠真實數據與技術積累，而非PPT與情懷。
國產智駕的宣傳，利用了訊息差和民族情緒，讓消費者相信「國產已全面超越Tesla」。這種認知模式，不僅出現在汽車行業，也出現在食品安全、公共衛生事件中。杭州自來水異味、甘肅兒童鉛中毒事件，都是這種邏輯的翻版：靠情緒化宣傳掩蓋問題，維持信任。然而，掩蓋問題只會讓危機以更暴烈的方式爆發。最終換來的，是信任體系的全面坍塌。
本文僅代表作者本人觀點，並不一定反映《大紀元時報》立場。#
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