“按照我們的標準，他們的車一輛也賣不出去！” 前段時間國內車企高管的隔空喊話言猶在耳，如今智能駕駛領域再現類似場景。在某車帝與央視聯合舉辦的智能輔助駕駛測試中，特斯拉 Model 3 和 Model X 以 5 項通過的成績拿下第一名，而國產車最高僅獲 50%的分數，30% 車型甚至交了白卷，零分。

這場覆蓋 20 多個品牌近 40 款車型的測試，模擬了高速和城區 15 類高危事故場景，包括夜間施工區卡車避讓、消失的前車等極端情況。

在六類高速場景測試中，36 款車累計 183 次測試僅 44 次通過，整體通過率低至 24%。特斯拉 Model 3 和 Model X 卻以 100% 通過率成為唯二通過全部高速測試的車型，Model X 在城區場景更以 8/9 的通過率笑傲群雄。若以考試標準衡量，特斯拉如同斬獲 80 分的學霸，而國產車大多在及格線邊緣掙扎，甚至出現大面積掛科。

面對測試結果，特斯拉馬斯克在社交平臺高調宣稱：“在法律禁止數據出境的情況下，特斯拉沒有本地訓練數據仍在中國取得最高成績。” 副總裁陶琳的回應更顯從容：“測試排名是相對的，但安全沒有上限。” 這種 “不戰而屈人之兵” 的話術，讓網友直呼 “太凡爾賽”。

反觀國產車陣營，反應則耐人尋味。鴻蒙智行在官方聲明中給 “測試” 二字打上引號，直言 “不予置評”，并附上 2025 上半年 16.7 億公里輔助駕駛里程數據，暗示自身技術實力。

嵐圖雖未參與測試，其高管卻犀利指出測試暴露行業共性問題：“高速避險、非標障礙物識別等能力亟待提升。” 更有車企私下透露，測試方多次調整場景難度，例如將施工區卡車模型從右側中間挪至更刁鉆位置，導致國產車通過率驟降。

這場測試的爭議核心，在于場景設計是否科學與評判標準是否統一。

有行業人士指出，測試中不同車型的跟車距離和速度設置存在差異：特斯拉 Model X 跟車距離達 120 米，而M9 僅 75 米，小米 SU7 為 90 米，這直接影響了系統反應時間。

有車企透露，測試不公平，該項目已經過了很多次測試，其中被媒體曝光出來的結果，是不斷調整以后的測試成績。之前他家車輛的測試結果沒有什么問題，但隨著測試難度不斷增加，最后導致沒有一家車企能拿下滿分。比如施工路遇卡車，本來卡車模型是在右側道路中間，許多車輛都能通過，而測試方挪動卡車模型，逐步增加難度，最后卡下了大多數測試測量，只有少部分車輛能通過時，才正式拍攝。

不可否認的是，測試確實暴露出許多廠商的算法劣勢。例如在夜間施工區場景，特斯拉測試限制在了較低的水平，并且單靠視覺算法，能提前識別并完成變道；而部分國產車即便有激光雷達，也出現誤判或緊急制動過晚的情況，甚至有的智駕在碰撞前一秒退出智駕，交給車主自己決策。

之前同濟大學教授朱西產對智駕“60 分及格論” 曾引發軒然大波，他認為60分及格就應該允許上市銷售。” 但當時網友的評論一邊倒：“自動駕駛只有 0 分和 100 分，50 分的系統誰敢用？”如今相似的事情發生在國內車企頭上，不少網友紛紛推倒了自己的觀點。

這場測試猶如一面鏡子，映照出國內新能源市場的浮躁。

近年來國產車陷入價格戰、配置戰的怪圈，卻忽視了核心技術積累。以激光雷達為例，部分車型為追求 “硬件堆砌” 盲目加裝，卻未在算法優化上投入同等精力，導致硬件性能無法充分釋放。

當蘋果進入中國催生了華為、小米等手機巨頭，后來引入特斯拉，國產新能源突飛猛進，2024 年國產新能源汽車產銷突破 1000萬輛，但智能化水平與理想水平仍有差距。這場測試恰似催化劑，迫使車企將重心從 “卷價格、卷產能、卷市場” 轉向 “卷算法和質量”。

當行業從 “堆配置” 轉向 “磨算法”，當安全標準從 “營銷話術” 變為 “技術硬指標”，中國新能源汽車才能真正實現從 “彎道超車” 到 “換道領跑” 的跨越。正如測試方強調的：“我們不是要評出誰是第一，而是要讓消費者看清智駕系統的真實能力?！?這場爭議，或許正是行業走向成熟的必經之路。