在智能驾驶技术赛道的舆论风暴中，懂车帝联合央视推出的《懂车智炼场》测试，本应成为行业技术标尺，却因变量混乱与结果偏颇陷入巨大争议。这场号称科普的测试，最终演变为特斯拉的全球营销盛宴，而国产车企集体沉默的背后，折射出行业对测试公正性的深层质疑。

一、测试结果引发的舆论地震

在模拟 15 类高危事故场景的测试中，特斯拉 Model 3 和 Model X 以 5 项通过率位列第一，而搭载华为 ADS 系统的问界 M9 不仅输给特斯拉，甚至落后于长城魏派蓝山。

这种戏剧性结果迅速点燃舆论：国内网友通过对比视频发现，特斯拉在 “消失的前车” 测试中以 120km/h、120 米跟车距离完成测试，而华为系车型却需在 130km/h、50 米跟车距离下挑战，且 AEB 介入后绕行功能被抑制。更值得玩味的是，问界 M9 碰撞画面被反复播放，而特斯拉成功场景却轻描淡写，这种传播失衡加剧了 “打击国产车” 的质疑。

二、变量控制与场景设计的双重争议

测试的科学性遭到专业人士直击。在 “消失的前车” 场景中，130km/h 时速下 30 米内避让故障车的要求，已远超 L2 级辅助驾驶的安全边界，这种极端条件下任何系统都面临挑战。更关键的是，同一测试项目中不同车型的变量差异显著：华为车型测试时需同时面对更高车速、更短跟车距离和功能限制，而特斯拉则享有更宽松的测试条件。

这种 “差异化测试” 直接导致结果公信力崩塌，有专家尖锐指出：“当测试设计存在系统性偏差，结果已失去参考价值”。

^{图：测试现场图片 来源：懂车帝}

三、技术路线与商业博弈的暗战

测试结果意外成为特斯拉纯视觉方案的最佳广告。马斯克在 X 平台高调转发测试结果，强调 “无中国本地数据仍获第一”，暗示技术优势。

其逻辑在于，特斯拉通过摄像头 + 算法的纯视觉方案，类比人类眼睛的感知逻辑；而华为等国产车型采用激光雷达 + 毫米波雷达 + 摄像头的融合感知方案，理论上应更全面。然而测试中融合感知车型表现不佳，引发对技术路线的反思。华为高管李文广坦言：“特斯拉在感知能力和控制丝滑度上是标杆，但多传感器融合是安全的必要选择”。这种技术路线之争，在华为牵头起草工信部自动驾驶规范的敏感时刻，更显耐人寻味。

四、央视 “割席” 与行业生态的连锁反应

面对汹涌舆情，央视悄然删除 “联合测试” 声明，改为 “懂车帝在真实道路测试”，评论功能也转为 “精选” 模式。这种快速切割被解读为对测试公正性的无声质疑。与此同时，鸿蒙智行甩出上半年辅助驾驶报告作为回应，而多数国产车企选择沉默，这种 “集体闭麦” 既源于对测试变量的不信任，也忌惮央视背书的舆论压力。更值得关注的是，岚图汽车等未参与测试的车企主动开放车型供第三方验证，试图重建行业信任。

五、安全边界与用户认知的深度警示

测试意外暴露行业痛点：AEB 与导航辅助系统的功能冲突、夜间场景下激光雷达车型表现不及纯视觉方案等问题亟待解决。公安部同步强调：所有量产车均为 L2 辅助驾驶，驾驶人需全程监管，“脱手脱眼” 将承担法律责任。这对沉迷 “自动驾驶” 宣传的车企敲响警钟 —— 当懂车帝测试中 58% 的儿童横穿场景通过率、24% 的高速场景通过率摆在面前，技术宣传与实际能力的鸿沟已无法忽视。

六、行业未来的破局之路

这场争议最终指向更深层的命题：智能驾驶测试该由谁主导？当测试机构与行业存在利益关联时，如何确保公平性？同济大学朱西产教授的观点颇具代表性：“测试需在统一标准下进行，既要模拟极端场景，也要尊重技术边界”。华为 ADS 4.0 的技术突破或许提供了新思路 —— 通过云端世界引擎生成 1000 倍密度的极端场景数据，彻底攻克长尾问题，这种 “AI 教 AI” 的训练模式，正在重塑行业标准。而特斯拉 FSD V12 的端到端架构，也以 “类人决策” 能力展现了另一种可能。

在这场没有赢家的测试中，懂车帝试图兼顾科普与评测的双重目标，最终却两面失守。正如业内专家所言：“没有金刚钻，别揽瓷器活”。

当技术测试沦为商业博弈的工具，受损的不仅是车企公信力，更是消费者对智能驾驶技术的信任。或许，当行业真正建立起科学、中立的测试体系，才能让 “骡子与马” 的较量回归技术本质。