前两天理想那个发布会，你们刷到了没？
我刷到一段视频，理想基座模型的负责人詹锟，他说了一段话，直接给我整精神了。
他说他从美国回来的那些朋友，给他和李想发消息，原话是这么说的：
“除了特斯拉FSD，国内没有智驾第一梯队。”
然后他自己呢，专门飞了趟硅谷，开了两个星期的FSD V14.3。
开完之后就俩感觉。
第一，特斯拉真的太强了。
第二，压力太大了。大到晚上睡不着觉。
嗯……说实话，我第一反应跟大家可能差不多：哥们儿你是不是有点夸张了？
但是转念一想，人家是理想智驾的产品负责人，天天跟这个打交道，比我懂多了。他焦虑的东西，肯定有他的道理。
怎么说呢，我这人有个毛病，谁说的话我都想自己琢磨一下，不愿意人云亦云。
FSD真的已经强到国内一个能打的都没有了吗？
今天我们就来聊聊目前国内外好评率比较高的三家智驾公司——特斯拉、华为、小鹏
到底谁最有可能先跑到L4？
我花了好几天翻资料，给你们唠唠我自己琢磨出来的结论。
先唠唠特斯拉FSD
特斯拉FSD强不强？
强。这一点真的别杠。
今年4月推送的FSD V14.3，他们从零重写了AI编译器，车的反应速度快了20%，神经网络参数涨了10倍。
10倍啊朋友们，啥概念。
V13版本在城市复杂路况下，平均开1000英里才需要接管0.3次，安全性是美国普通司机的8倍。
但是说实话，我觉得FSD最吓人的不是它现在开得怎么样。
是它每天都在变强。
到2026年初，FSD累计跑了100亿英里，每天新增4.8亿公里。
你琢磨一下，车越多，碰到的稀奇古怪的路况就越多，模型学到的东西就越多。FSD现在迭代是按月算的，不是按年。
但是。
但是但是但是。
FSD的问题也特别明显。
第一个就是纯视觉的硬伤
这个事儿真的有点烦，就是特斯拉死活不用激光雷达，就靠8个摄像头看路。
成本确实低了，但是你们想想，碰上暴雨呢？碰上浓雾呢？晚上没路灯呢？大太阳直射摄像头呢？
我给你们说个真实场景。我有次晚上开车回家，下暴雨，雨刷开到最快还是看不清路。我当时就想，这要是纯视觉的车，它比我还瞎吧？
摄像头在这种场景下，真的不如激光雷达好使。
有一组测试数据我印象特别深。在“中国夜间暴雨”的场景下，用中国数据训练的FSD，平均开38公里就得接管一次。但是用全球数据训练的那个版本，能开到167公里才接管。
差了4.4倍。 说白了，雨稍微大一点，FSD可能就抓瞎了。
第二个就是水土不服
这事儿其实我也不太确定以后能不能解决，但目前来看挺明显的。
FSD学的都是北美的开法，北美路上哪来那么多电动车乱窜？哪来那么多行人闯红灯？哪来那么多“鬼探头”？
这些场景在中国路上天天见，但在FSD的训练数据里很少出现。
之前FSD在中国内测跑了26万公里，37次紧急接管，其中好多就是因为非机动车和行人。
所以说FSD确实强，但它的强是“未来可期”的那种强。现阶段的它，在中国路上跑，短板真的挺多的。
再说说小鹏
小鹏的路子和特斯拉最像，也是死磕纯视觉。
何小鹏自己放过话：
“激光雷达，汽车不需要了。”
这话说得挺绝的。
小鹏手里捏着的王牌是第二代VLA大模型。
端到端架构，没有中间商赚差价。决策延迟压缩到了80毫秒，比人类驾驶员的反应速度还快。
这个模型参数有几十亿，训练用了上亿段视频片段。推送头一个月，用户辅助驾驶里程占比就破了50%，行业里第一个做到的。
但是小鹏的问题也挺有意思的。
嘴上说不要激光雷达，部分车型实际上还装着。
这事儿怎么说呢……就像你说你在减肥，然后晚上偷偷点了个炸鸡。说明纯视觉在某些场景下可能确实还不太够用。
还有就是极端天气下稳定性存疑。暴雨大雪天，纯视觉的感知能力会打折，小鹏自己也承认这事儿。
怎么说呢，小鹏的想法是“算法够强就能弥补硬件短板”。但是这条路能不能一路走到L4，说实话我也不太确定。
最后说华为
华为的画风就完全不一样了。
如果你说特斯拉是“极简主义”，华为就是“武装到牙齿”。
最新一代ADS 5.0，配的是全球量产最高规格的896线激光雷达。
你们知道新问界M9有多夸张吗？
6颗激光雷达 + 5颗4D毫米波雷达 + 11颗摄像头 全车一共40个传感器，360度无死角。
算力也够硬，双MDC 1000互相备份。
到今年5月，华为ADS累计跑了104.7亿公里，国内智驾方案里它占了77%的份额，基本上是独一档的存在。
我说个我自己经历的事儿。上次坐朋友的问界M9，在高速上前面突然有一个掉落的轮胎，我还没反应过来呢，车自己就变道避开了。当时我整个人都傻了，说实话挺惊喜的，但也有点被吓到——它比我反应快太多了。
开过华为智驾的人都知道，它的风格就是稳，保守，安全第一。
ADS 3.0在城市里开100公里才需要接管0.3到0.5次。遇到加塞、鬼探头这些突发情况，它先保安全再说，不跟你玩花活。
但华为的毛病也很明显——贵。
一套ADS硬件成本不低，车价也跟着上去。而且数据基本靠自家车型跑，出了这个圈子就覆盖不到。
谁先到L4？我站华为
三家公司唠完了，回到最初那个问题。
谁最有可能先摸到L4的门槛？
我站华为。
理由其实特别简单——L4级别的自动驾驶，出一次错就完了。
99%的场景纯视觉确实够用，但L4要搞定的是那1%。
暴雨天、浓雾夜、施工路段没划线、突然窜出来一个小孩。
我说个场景你们感受一下：晚上九点，下着雨，你开车经过一段没有路灯的施工路段，地上没有车道线，对面还有远光灯晃你。这种时候，纯视觉基本等于半瞎。但如果车上有激光雷达，它能精准地告诉你前面有个多大的坑、旁边有个多高的隔离墩。
这种时候，多一颗激光雷达，就多一分活命的把握。
特斯拉和小鹏赌的是“算法够强就能弥补硬件不足”。
华为的逻辑是——算法要强，硬件也要强，两条腿走路，凭什么走不过单腿跳的？
余承东有句话说得挺直白的：
“特斯拉要接近人眼，我们要超越人眼。”
人眼只有两只。华为的车有6颗激光雷达、5颗毫米波雷达、11颗摄像头。
这压根不是在模仿人，这是在超越人。
华为那颗896线激光雷达，120米外就能识别到14厘米高的障碍物。
一个蹲在地上的小孩，或者一块石头，纯视觉在那么远的地方根本看不清。
FSD确实强大，但它强大的方向是“模仿人”。华为的方向是“比人更强”。
在通往L4的路上，“像人一样”远远不够，你必须“比人更强”。
激光雷达加视觉的多传感器融合方案，才是能稳稳走到L4的那条路。
理想其实也在往这个方向靠，马赫VLA模型已经融合了激光雷达和视觉，可视距离提升了50%。理想的目标是今年四季度对齐FSD V14。
这说明啥？说明连理想也觉得，光靠纯视觉追特斯拉不够，得加激光雷达。
当然华为也有自己的坎要过——成本、生态、数据规模。但在“谁能最先安全地跑到L4”这件事上，硬件冗余更足、安全冗余更高的那个，赢面更大。
反正我是这么看的。
你们觉得呢？评论区聊聊。
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