特斯拉在懂車帝測試中的突出表現，很大程度上得益於其長期堅持的純視覺技術路線。與其他車企普遍採用的"激光雷達+毫米波雷達+攝像頭"多傳感器融合方案不同，特斯拉僅依靠攝像頭採集視覺信息，通過先進的算法處理來實現環境感知和決策控制。這一技術選擇在測試中展現了幾個顯著優勢，同時也引發了行業內的持續爭議。
成本效益優勢是純視覺方案最直觀的競爭力。據行業數據顯示，特斯拉Model 3的智駕系統成本比搭載激光雷達的問界M9低40%左右。激光雷達單件成本目前仍在500美元左右，而特斯拉採用的普通攝像頭成本僅幾十美元。這種成本差異使得特斯拉能夠在保持較高利潤率的同時，將更多資源投入到算法開發和數據處理上。網友對此的評論頗為犀利："純視覺才是正確路線，因為現實世界就是為人類準備的，激光雷達白白浪費硬件成本"。
測試中最令人印象深刻的是特斯拉系統展現出的類人決策邏輯。在"施工路遇卡車"場景中，Model 3以130km/h速度接近障礙區時，不僅及時識別前方障礙並啟動剎車，還完成了變道、短暫停頓後緩慢繞行等一系列複雜操作，最終在僅2.55米的狹窄空間內順利通過。這種"平穩絲滑甚至'有邏輯'地應對危急場景"的能力，體現了特斯拉端到端神經網絡的核心優勢——不僅是簡單的"感知-反應"，而是模擬人類駕駛員的綜合判斷過程。
特斯拉的技術架構革新也是其表現優異的重要原因。FSD V12採用Vision Transformer架構，通過端到端模型直接實現從圖像輸入到控制指令的映射。其稀疏化軌跡預測算法使複雜路口決策響應時間縮短至120毫秒，接近人類水平。更重要的是，特斯拉系統採用"單一決策流"設計，避免了多系統衝突問題。懂車帝測試中，問界M9在施工場景因AEB(自動緊急制動)觸發後強行中斷了NCA(自動導航輔助)功能，導致系統策略崩潰；而特斯拉的FSD系統由於採用統一架構，不存在"左右手互博"的情況，決策更加連貫穩定。
然而，純視覺方案也面臨著諸多質疑與局限。測試方法和場景選擇的爭議首當其衝。華為ADS負責人在社交媒體指出："真正的智駕比拼應在城中村、菜市場等複雜場景，而非封閉高速。"確實，懂車帝測試全部為高速場景，未包含中國特有的複雜城市路況，如無保護右轉、非機動車混行等情境，而這些恰恰是純視覺方案公認的弱項。今年2月的實測顯示，FSD在中國城市道路出現了34次違章，對公交專用道、潮汐車道等本土特色交通元素的識別能力明顯不足。
環境依賴性是另一大挑戰。純視覺方案在暴雨、逆光等極端環境下的識別準確率可能下降30%。雖然特斯拉HW5.0硬件配置了12顆耐候攝像頭，採用三星定制鏡頭搭配加熱元件與疏水塗層，可在雨雪天氣保持250米有效探測距離，但在實際複雜環境中仍可能出現性能波動。相比之下，多傳感器融合方案通過激光雷達的主動探測能力，能夠在惡劣天氣條件下提供更穩定的感知性能。
值得注意的是，技術路線之間並非完全對立，行業正在出現融合趨勢。華為ADS 3.0已調整為"激光雷達為主，視覺為輔"的策略；而特斯拉也在悄悄改進算法，最新FSD Beta 13.2版本引入了更多語義分割技術，識別精度提升了27%。行業共識逐漸形成：沒有絕對的最優路線，只有最適合特定市場環境和技術生態的組合方案。特斯拉在懂車帝測試中的表現，證明了純視覺方案在特定條件下的可行性，但並不意味著這一路線在所有場景下都具有普適優勢。
懂車帝輔助駕駛測試結果公布後，雖然特斯拉的表現獲得了廣泛關注，但圍繞測試本身的方法論、公正性和代表性的爭議也隨之而起。這些爭議不僅反映了公眾對智能駕駛評測體系的關注，更揭示了行業在標準化建設方面的不足。深入分析這些爭議點，對於正確理解測試結果的實際意義至關重要。
測試變量控制是最受質疑的方面之一。多位行業專家和車企指出，測試中關鍵參數如車速、跟車距離等並未統一標準。例如，在"前車突然消失"測試項目中，不同車型面臨的場景條件存在差異——有的車左側車道是空的，可以繞行；而有的車左側車道被其他車輛佔據，根本無法繞行。同樣，跟車距離採用了各車企自定義的"中檔"設置，但這一標準差異巨大：特斯拉的"中檔"可能對應約120米跟車距離（7根白線），而問界的"中檔"僅有約45米（3根白線）。這種起跑線不一致的情況使得測試結果難以進行橫向比較。
面對這些質疑，懂車帝回應稱："變量確實不可能完全一致，但整體邏輯是貼近真實高速使用場景，而不是搞標準實驗室測試。"他們強調測試目的不是看"誰最聰明"，而是看"誰最不犯錯"。這一立場有一定合理性，因為真實道路環境本就充滿變量，智能駕駛系統必須具備應對不確定性的能力。然而，作為對比評測，適當控制關鍵變量仍是保證結果科學性的基本要求。
人為干預爭議則涉及測試過程的公正性。在問界M9的施工場景測試視頻中，車輛突然打方向導致避讓動作失敗，有網友通過慢放視頻質疑是駕駛員干預了車輛控制。懂車帝技術人員解釋稱，這是AEB系統觸發後中斷了NCA功能導致的系統衝突，並非人為干預。這一解釋雖然合理，但也暴露出測試過程中透明度不足的問題——如果測試方能夠預先公布更詳細的操作規程和判定標準，此類爭議或可避免。
更根本的爭議在於測試場景的代表性。懂車帝測試聚焦於15個高危場景，全部為預設的標準化情境。而真實道路環境遠為複雜多變，特別是中國城市特有的交通現象如電動車隨意穿行、行人跨越護欄、非機動車逆行等，都未在測試中得到體現。華為ADS負責人的批評切中要害："真正的智駕比拼應在城中村、菜市場等複雜場景"。測試場景的局限性使得結果難以全面反映各系統在實際使用中的表現差異。
品牌針對質疑也值得關注。有網友指出，懂車帝背後投資方紅杉資本也投資了特斯拉，懷疑測試可能存在"資本套娃"的偏向性。雖然懂車帝強調測試是與央視聯合組織，全程錄影無剪輯，但資本關聯確實可能影響公眾信任。鴻蒙智行官方"不予置評"的冷淡回應，也暗示了部分車企對測試公正性的保留態度。
這些爭議背後，反映的是智能駕駛行業標準體系缺失的深層次問題。目前中國尚未建立國家或行業層面統一的智能駕駛測試評價標準，各家評測機構自行設計測試方案，導致結果難以互相對照。理想汽車CEO李想的建議頗具建設性："應建立包含10萬種場景的統一測試標準，涵蓋暴雨、夜間、隧道等極端環境。"據悉，中國汽車工業協會已啟動《智能駕駛系統測試評價規範》制定工作，計劃於2026年實施，這將有助於提升行業評測的科學性和公信力。
另一個關鍵問題是L2系統的功能邊界。測試中所有車型搭載的都是L2級輔助駕駛系統，其設計初衷是幫助而非替代人類駕駛員。公安部交通管理局副局長王強明確表示："目前我國市場上銷售的汽車搭載的智駕系統，都不具備自動駕駛功能。"這意味著無論測試結果如何，駕駛員都需全程保持注意力，隨時準備接管車輛。部分車企過度宣傳"自動駕駛"能力，導致消費者對系統性能產生不切實際的期待，這也是測試結果與公眾感知存在落差的原因之一。