![]()
“實現完全自動駕駛不一定需要激光雷達。”
這是28歲的激光雷達銷售員大衛?莫斯(David Moss)在完成了特斯拉“完全自動駕駛”(FSD)橫跨美國之旅后得出的結論。
當地時間2025年12月28日凌晨2:30,美國加州洛杉磯的特斯拉餐廳門前,大衛?莫斯坐進他的Model 3,指尖輕點屏幕啟用FSD系統,車輛平穩啟動。
在接下來的2天20小時,他聲稱自己的手未碰過一次方向盤,也未踩過一腳油門或剎車,任憑這輛搭載FSD V14.2的電動汽車,駛過繁忙的洛杉磯街道,匯入州際高速,穿越24個州,最終抵達南卡羅來納州大西洋岸邊的默特爾海灘。
全程2732.4英里(約合4397公里),無人工接管。
這是全球首次、數據可驗證的依靠FSD跨美之旅,也讓埃隆?馬斯克2016年“讓汽車自己橫穿美國”的愿望成為現實。
他為何要進行這場挑戰?在復雜多變的路況下,FSD表現究竟如何?
近日,大衛?莫斯接受了《每日經濟新聞》記者(以下簡稱每經記者)獨家專訪。從激光雷達的從業者,到對馬斯克“純視覺”路線的信徒,他向我們講述了這場顛覆認知的旅程。
![]()
圖片來源:大衛?莫斯社交媒體賬號
近4400公里全程放手,但不能放松
大衛·莫斯的FSD跨美之旅以洛杉磯特斯拉餐廳為起點,終點是南卡羅來納州的默特爾海灘。按下FSD啟動鍵后,他的角色從駕駛員轉變為監督員,核心任務是專注應對系統突發提示。
與實驗室可控環境不同,這趟旅程的考驗來自真實道路的復雜變量。
旅途中,加州內陸的低能見度濃霧、亞利桑那州與新墨西哥州交界處的突降暴雨、在中西部漫長的高速巡航、城市路段施工改道與密集車流等極端天氣和復雜路況交替上演。
“但整個過程中,未出現過一次險情,即使在人類駕駛員中,這也實屬罕見。” 大衛·莫斯說道。
在城市路段頻繁啟停的車流中,FSD系統持續判斷變道窗口,精準識別信號燈與行人動態;遇到施工路段時,系統會重新規劃路線;進入充電站后,車輛可自主尋找空閑樁位,調整車身完成泊車,大衛·莫斯只需要下車插上充電槍。
他說,2天20小時的旅程,汽車實際行駛平均時速約120公里,最高達136公里,自己總共休息了約12小時。“我在加利福尼亞小睡了1小時45分鐘,在鳳凰城休息了大約三個半小時,在新墨西哥州和亞利桑那州交界處小睡了半個小時,然后在新墨西哥休息了一整晚。”
但這趟旅程并不輕松。大衛·莫斯告訴每經記者,由于FSD在美國仍被界定為受監督的L2級駕駛輔助系統,車內攝像頭會持續監測駕駛狀態,任何分神行為都會被系統識別。
“不能睡覺、不能看電視或刷手機,視線始終不能離開道路。”大衛·莫斯解釋道,他的狀態與普通駕駛員類似,聽音樂、聽播客的同時保持全神貫注。這并非簡單地“把方向盤交出去”,而需要人與機器的默契協作,大衛·莫斯必須全程盯著系統的每一個決策。
“FSD數據可以驗證,我沒有特斯拉股份”
2013年,埃德·博利安(Ed Bolian)團隊完成民間非法跨美極速挑戰“炮彈飛車”,全程2803英里(約4511公里),耗時28小時50分鐘,中途停車休整僅46分鐘,平均時速約158公里,刷新了全美紀錄。
當時還是高中生的大衛·莫斯被這場挑戰吸引。他說:“長距離耐力賽特別酷,讓我著迷。”對長距離駕駛挑戰的向往,在他接觸自動駕駛技術后,逐漸轉化為新的目標。
作為特斯拉早期車主,大衛·莫斯長期使用FSD系統通勤,見證系統的迭代升級。他表示,轉折點出現在FSD V14.2版本更新后——“FSD不再只是‘輔助工具’,而是真正的端到端系統”。城市通行、上下高速匝道、進出充電站以及自動尋位泊車,這些過去需要駕駛員頻繁介入的環節,如今均能被系統完整接管。
這讓大衛·莫斯萌生了大膽想法:成為首個只靠FSD系統從美國西海岸駛向東海岸的人。
這背后還有另一個動因。大衛·莫斯的父親因腦部腫瘤壓迫視神經確診法定失明,無法開車,而自動駕駛技術讓情況好轉。
完成此次跨美之旅后,大衛·莫斯也成為全世界第一位連續使用特斯拉FSD行駛10000英里(約16093公里)的車主。
此前一次旅途中,懷俄明州I-80洲際公路上,側風一度達130公里/小時,但大衛·莫斯聲稱車輛仍以136公里/小時的速度穩定行駛在車道中央,無任何偏移。“那一刻我真切感受到,重心低、電控精準的電動車,在自動系統控制下比人類駕駛更穩定。”
針對外界的好奇和質疑,大衛·莫斯表示,馬斯克和特斯拉AI軟件副總裁阿肖克都發帖證實了,有所懷疑的人還可以登錄FSD數據庫,驗證所有數據。“我還要聲明一點,我沒有在特斯拉工作,也沒持有特斯拉的股份。”
“完全自動駕駛不一定需要激光雷達”
特斯拉“純視覺”與Waymo包括激光雷達在內的“多傳感器融合”,哪一個才是自動駕駛的最佳技術路徑,業內一直爭論不休。
大衛·莫斯本身是一位激光雷達的銷售員,但經過10000英里的FSD行駛體驗和橫穿美國挑戰,他更加看好特斯拉的“純視覺”路線。
大衛·莫斯向每經記者表示,“實現完全自動駕駛不一定需要激光雷達。”在他看來,多傳感器融合方案雖能獲取更豐富的環境信息,但也帶來了更復雜的傳感器融合難題、更高的算力需求,并顯著增加了落地的難度。
但是,“純視覺”方案并非毫無爭議。行業普遍認為,其在極端光照、惡劣天氣下的感知盲區仍是核心痛點,而Waymo的多傳感器融合路線則在這些場景中更具優勢。
公開數據顯示,Waymo的方案感知距離達500米,決策響應時間僅0.1秒,致傷事故率較人類司機降低81%。其短板同樣明顯:對高精地圖依賴度極高,在未覆蓋區域或突發路況下可能停滯,且模塊化架構的協同成本高、維護難度大。
2025年12月20日,舊金山發生了一次大規模停電事故,Waymo自動駕駛汽車瞬間陷入癱瘓:數百輛無人車在路中心集體趴窩,部分被困在十字路口,嚴重堵塞了交通。
![]()
特斯拉“純視覺”方案也并非萬無一失。2025年10月,美國國家公路交通安全管理局已對約288萬輛配備FSD(監督版)的特斯拉汽車展開新一輪調查,稱該系統可能導致車輛出現闖紅燈、違規變道等行為。
一次“零接管”不等于“絕對安全”
此次特斯拉FSD“零接管”跨美挑戰,被部分解讀為L4級自動駕駛商業化的信號。但單次測試成功難以覆蓋商業化所需的復雜場景,一次“零接管”不等于“絕對安全”。
完全自動駕駛商業化還需跨過三道坎。
第一道坎是長尾風險的覆蓋難題。正如馬斯克所說,基礎場景下實現99%的準確率相對容易,但剩余那1%的罕見邊緣案例——即“長尾”問題(如極端天氣、突發障礙物或復雜交通互動)——卻極難徹底解決,需要海量真實世界數據和無數次迭代才能接近完美可靠。
特斯拉官網最新安全報告顯示,在北美地區,啟用FSD(監督版)的情況下,每行駛511萬英里(約合822萬公里)發生一起重大碰撞,每行駛約148萬英里發生一起輕微碰撞,安全性分別是美國平均水平的7.3倍和5.0倍。但是,報告缺乏極端天氣、鐵路道口、施工區域等特殊場景的詳細數據,這些低頻高風險的長尾場景,正是自動駕駛安全性的核心瓶頸。
第二道坎是技術定位與法規界定錯位。美國現行法規明確,特斯拉FSD屬于“受監督的”SAE L2級駕駛輔助技術,并非法律意義上的自動駕駛。駕駛員必須保持警惕,隨時準備接管。安全專家與監管機構多次強調,不應將FSD與L4、L5級自動駕駛混淆——后兩者可在特定或所有條件下獨立運行,無需人類監管。
“SAE(國際汽車工程師學會)分級關注‘誰負責’,而非‘系統能做什么’,容易造成用戶認知錯位。”大衛·莫斯坦言,這是行業普遍難題。
第三道坎是監管框架缺失。美國政府雖已出臺多份自動駕駛政策文件,但尚未有一部綜合性自動駕駛監管立法在國會獲得通過。
聯邦與各州之間以及州際間相關法律法規也存在差異,給統一有效的安全執法和鼓勵創新的市場環境帶來了阻礙和挑戰。麥肯錫《2025年全球高管調查》顯示,北美地區約60%的受訪者認為監管是自動駕駛應用的最大瓶頸。
“零接管”穿越美國挑戰是自動駕駛技術迭代中的一次測試,但不能等同于商業化已準備就緒。
大衛·莫斯坦言,“我想通過這場挑戰,讓更多人看到自動駕駛技術的價值。”在他看來,品牌無關緊要,無論特斯拉、Waymo還是其他,重要的是這項技術成熟普及后,能為原本無法開車的人群重新打開一個世界。
記者|高涵
實習生|雷婷婷
編輯|蘭素英
視覺|劉陽
排版|蘭素英
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.