特斯拉48小时横穿美国零接管？十大汽车AI大模型盘点

上周，一辆搭载 FSD v14.2 的特斯拉 Model 3，从纽约出发，一路开到洛杉矶。历时 48 小时，跨越数千公里，经历了暴雨、夜路、复杂的城市拥堵和乡村土路。结果是：零接管。

不是那种高速公路上的一路直行，而是真正意义上的端到端自动驾驶。

不过，这个案例目前仅为民间测试者披露，缺乏特斯拉官方证实，且美国公路场景复杂度远低于中国城市路况，参考价值有限。

但因为我最近在看车，刷短视频的过程中，明显看到特斯拉的好评多了很多，尤其是Grok的连续对话和意图推理的表现非常惊人。

而国内一些车型因为早期过度宣传，开始被舆论反噬了。

尤其是你去看车企宣传的时候，什么 L2.9、什么 NOA、什么城市领航、什么 508 TOPS 算力... 各种概念满天飞。

作为AI博主的饼干哥哥，都快被绕晕了，不知道的还以为国产AI 已经吊打全球了，更别说平时没接触过AI的人。

特斯拉这次「满血版」 FSD 的表现，像一记耳光，狠狠抽在了所有玩「文字游戏」的车企脸上。

这让我意识到，我有义务把这层窗户纸捅破。

当然我不懂车，但我可以聊下车的AI大模型。

谁是真人工智能，谁是人工智障，数据和表现不会撒谎。

车上的AI大模型，跟平时用的ChatGPT、豆包是什么关系？

从底层逻辑上讲，它们完全同源。

我们现在用的通用大模型（LLM），本质是基于 Transformer 架构，通过海量文本训练，学会了预测“下一个字是什么”。

而 汽车 AI，是端到端（End-to-End）大模型：它通过海量视频数据训练，学会了预测“下一个动作是什么”。

以前的自动驾驶是规则代码。工程师写好代码：如果看到红灯，并且距离小于 50 米，那么刹车。这种逻辑遇到代码里没写过的场景（比如红绿灯故障、交警手势），车就傻了，不仅笨，而且危险。

现在的端到端 AI，没有这些死板的规则。它像人一样，看到摄像头传来的画面，直接通过神经网络的大模型，输出油门、刹车、方向盘的指令。

为什么特斯拉 FSD v14.2 能跑两天不出错？因为它不再是靠程序员写代码来“假装”会开车，而是它真的通过学习数亿公里的驾驶视频，理解了驾驶行为。它能看懂交警的手势，能理解路边施工牌的含义，甚至能预判那个在路边犹豫的行人会不会突然冲出来。

这就是区别。

平时我们用 ChatGPT，它回答错了，大不了我们重新问一次。但在时速 120 公里的高速上，汽车 AI 如果理解错了，代价就是生命。

所以，我们要对比的，就是各家车企的这个“大脑”，到底发育到了什么程度。是还在靠规则硬撑，还是已经进化到了真正的 AI 大模型阶段。

十大品牌的AI盘点

截止2026年1月1日，基于我让AI去deep research的调研资料，我找了 10 个品牌分为四个梯队，从智能驾驶（能不能自己开）和车内交互（能不能听懂话） 两个维度进行横向对比。

1. 1. 智能驾驶：谁敢真正把方向盘交出去？

在 2026 年，单纯的高速 L2 已经不值一提，胜负手在于城市复杂路况和极端场景。

• 激进派（特斯拉、小鹏、华为）： 特斯拉靠纯视觉大模型实现强泛化，无图也能开，但中国路况适配不足；华为ADS 4.0对异形障碍物（侧翻车、路中石头）识别精度极高，安全感拉满；小鹏第二代VLA端到端模型变道果断，类人驾驶感最强，何小鹏实测其在国内复杂路况下流畅度优于FSD。
• 追赶派（理想、蔚来、极氪、长城魏牌）： 理想VLM模型进步神速，能可视化推理过程，高速ETC可自主通行；蔚来策略偏保守，高速体验天花板，城区宁停不抢；极氪靠Thor芯片补齐短板，城市NZP可用度超90%；魏牌蓝山VLA大模型实现防御性驾驶，性价比突出。
• 保守派（奔驰、宝马）： 坚持L3级法律责任兜底，仅在特定高速（如德国高速）、特定速度（≤60km/h）允许脱手，AI以辅助避险为主，不是替你开车。
• 异类（Waymo）： 它是 Robotaxi（无人出租车），不卖给消费者。它依靠昂贵的雷达阵列和高精地图，在特定区域内是无敌的，但一旦离开高精地图覆盖区，或者遇到全城停电这种系统性风险，它就会瘫痪。之前纽约停电，全城Waymo就停在马路中间了，但特斯拉的无人出租车还能正常行驶，老马赢麻了。

1. 2. 车内交互：是智能助理还是语音复读机？

• 真智能： 理想、华为、极氪、蔚来。这几家都接入了类似 GPT 的大模型。你不需要说“打开空调”，你可以说“我有点冷”，或者“后排有个小孩睡着了”。车机能理解你的意图，自动调高温度、调低风量、关闭音响。这是真正的 AI 推理。
• 伪智能： 传统合资品牌和部分未升级车型。还在让你背诵固定指令，“你好 xx，打开天窗”。多说一个字它就听不懂。

【表 1：10 大品牌智能驾驶与交互能力横向对比表】

参数表里藏着车企的良心与鸡贼

为什么特斯拉敢用纯视觉？为什么华为非要用 192 线激光雷达？为什么极氪升级芯片后像换了一辆车？

这背后的根本原因，在于算力与感知的平衡。

1. 1. 算力陷阱：TOPS 不代表智商

1. 2. 芯片战争：自研是分水岭

1. 3. 感知差异：眼睛重要还是脑补重要？

华为的ADS 4.0的5颗激光雷达（192线+固态），相当于给车装了一个“夜视仪”加“透视眼”，它不依赖算法猜测，它直接看到距离。这在安全性上是绝对的物理保障。特斯拉没有雷达，全靠摄像头和强大的 AI 脑补。这就像一个视力 5.0 的人和一个带着夜视仪的人走夜路，前者靠经验，后者靠装备。

【表 2：10 大品牌 AI 核心硬件参数对比表】

车的AI怎么选？

看了这么多参数和技术，最后落实到买车，应该怎么选？

不要听销售忽悠，要问问你自己的使用场景和性格。

如果你是一个对科技极度狂热，喜欢尝试新鲜事物，甚至愿意容忍系统偶尔出 Bug 的人，那你和那些追求安稳、只要不出事就行的家庭用户，选择绝对不同。

【表 3：2026 年基于 AI 能力的购车建议指南】

未来，激光雷达可能真的是个拐杖

文章的最后，我想聊一个更深层的话题，关于未来的趋势。

2019 年，马斯克指着激光雷达说：“LiDAR is a fool&;s errand（那是傻瓜的差事）”，任何依赖激光雷达的人注定失败。当时，全行业都在笑他狂妄，笑他为了省钱不顾安全。

因为在那个年代，AI 算法还很笨（规则驱动）。视觉摄像头看不清距离，看不准形状，必须依靠激光雷达这个精准的“盲杖”去探测世界。

但时间来到了 2026 年，情况变了。

小鹏汽车，曾经是激光雷达的坚定拥护者，却在最新的 P7+ 和后续车型上，全系切换到了纯视觉方案（AI 鹰眼）。何小鹏用六年的实践，跨越太平洋，与马斯克完成了一次神同步。

这是为了省钱吗？是，但不仅仅是。

根本原因是 AI 变了。

以前的视觉算法做不好，是因为算力不够，画面帧率不够，更重要的是模型没有逻辑。它只是一堆像素点。

但现在的端到端大模型，拥有了时空逻辑。它像人类的大脑一样，通过两只眼睛（摄像头）的视差，就能精准计算出距离；通过对视频流的理解，就能知道那个模糊的黑影是一只狗还是一块石头。

视觉是上限，雷达是下限。

当 AI 还是个婴儿时，它需要激光雷达这个昂贵的“学步车”和“拐杖”来保证不摔跤。但当 AI 成长为一个成年人（端到端大模型成熟），它有了自己的平衡感和判断力，那个沉重且昂贵的拐杖，终究是会被扔掉的。

2026 年，或许就是这个扔掉拐杖的开始。

我们正在见证汽车从“硬件堆砌”向“软件定义”的彻底质变。在这个时代，买车如果不看 AI，就像在智能手机时代买了一台只能打电话的大哥大。

互动话题：

你敢把一易友的命，交给没有激光雷达的纯视觉 AI 吗？

对了，落地25万左右的车，有什么推荐吗？

在评论区留下你的看法，我们聊聊。

叠甲

再用豆包根据国内的新闻案例核实后，二次修改而成。

因为汽车AI大模型的复杂程度更高，所以如有不正确的地方，还请专门家斧正。