2026年5月21日，特斯拉官方宣布监督版FSD可以在中国使用。同一时间，华为乾崑ADS累计辅助驾驶里程已达104.7亿公里，国内第三方智驾供应商市占率77%。（来源：特斯拉官方、虎嗅，2026年5月）

媒体在写的，大概是这些：华为会不会被打残？FSD月费要多少钱？小鹏、理想接下来怎么办？中国智驾格局要重写了？

但我觉得，这次真正值得认真回答的，不是上面这些。

有一条评论区留言说得更直接：「商业价值与我们没太大关系，我们关心的是FSD、华为、魔门塔哪个更好更安全更省力。」

这才是绝大多数人真正想问的问题。

这有什么难的？不就是哪个体验好选哪个？用完觉得顺手不就行了？

其实，不是的。

这三套系统背后，是三种完全不同的技术路线。它们的差异不是「好不好用」，而是：在不同的场景下，哪一个更可能失败，以哪种方式失败。

不搞清楚这个，你没法做一个真正知情的选择。

老规矩，我争取用一篇文章，把这三套系统的底层差异讲清楚。

一、先把三个对手的底牌摆出来

比较之前，先把三套系统的基本参数对齐。

（来源：特斯拉官方、华为乾崑发布会2025年4月、Momenta官方，2025-2026年）

三套系统，三种截然不同的底层逻辑。要真正比出差异，不能只看参数表，要看它们分别在哪里会出问题。

二、三种路线，对应三种不同的失败方式

我把这个分析框架称为「三维失败模型」：感知盲区在哪里？场景适配性有多强？出问题时以什么方式失控？

这是选择任何一套L2+系统之前，最值得想清楚的三个问题。

特斯拉FSD：纯视觉的代价

FSD的技术赌注是：人类用眼睛开车，AI也可以只用摄像头开车。这个逻辑在大多数场景下是成立的。

它的失败方式，集中在两类场景：

第一，极端光线和极端天气。纯视觉系统对强逆光、暴雨、浓雾、黑夜无路灯的感知能力，远不如有激光雷达的系统。有一组来自行业测试机构的对比数据值得注意：在「中国夜间暴雨」场景测试中，仅用中国本土数据训练的FSD模型，平均接管间隔约38公里，而使用全球数据训练的版本平均接管间隔约167公里，差距约4.4倍；误刹率也从约0.12次/百公里上升至约0.58次/百公里。（来源：赛文交通网，基于2024年10月封闭测试集数据）

这组数据说明了一件事：FSD的本土化数据积累，直接决定它在中国极端天气下的表现上限。目前中国本土数据体量与全球差距仍然很大。

第二，中国特色场景的泛化能力。电动自行车抢道、行人闯红灯、无保护左转、「鬼探头」，这些场景在北美数据里出现频率极低。FSD此前在中国内测26万公里数据中，37次人工紧急接管里，有相当比例与非机动车和行人相关。（来源：赛文交通网，2026年3月）

华为ADS：激光雷达的另一面

华为ADS最大的优势，是多传感器冗余：激光雷达在光线极端变化时依然能给出精确的三维点云，弥补摄像头的短板。这是ADS 3.0在极端场景下表现相对稳定的核心原因。

它的失败方式：

第一，雨雪天气下激光雷达的信号衰减。激光遇水会发生散射，在大雨、雾霾等场景下，激光雷达的探测精度会下降。华为通过多传感器融合来弥补这一短板，但在极端降雨条件下仍有阈值。

第二，生态圈限制。华为ADS目前主要装备问界、智界、享界等华为系车型，以及合作的部分车企。其训练数据高度依赖这些生态圈内车辆的真实路况数据。数据飞轮在生态圈内转得很快（ADS 3.0版本城市NOA百公里接管次数约0.3-0.5次，来源：虎嗅，2026年1月），但出了华为供应体系就覆盖不到。

第三，硬件成本。华为ADS的激光雷达方案硬件成本显著高于纯视觉方案，最新款ADS 4.0配备3颗激光雷达+4D毫米波雷达（来源：知乎乾崑智驾ADS梳理，2025年），对整车定价有明确的上拉效应，不适合大众价格带的车型。

魔门塔Mpilot：量产飞轮的边界

Momenta的核心逻辑是「数据飞轮」：用量产车收集真实路况数据，反哺算法迭代，让系统在你开车的同时变得更聪明。这套逻辑让Momenta积累了超过130款量产合作车型，覆盖通用别克、一汽丰田、本田中国、上汽奥迪、智己等主流品牌。（来源：Momenta官方，2026年4月上海车展）

它的失败方式：

第一，量产场景 vs Robotaxi场景的数据分层。Momenta同时在跑「前装量产」和「Robotaxi」两条腿。量产车的驾驶场景（高速/城市日常通勤）和Robotaxi的运营场景（特定运营区域、固定路线）之间存在数据分布差异。私家车在陌生城市、极端路况下的表现，未必能从Robotaxi数据里直接得到强化。

第二，B端模式的用户感知缺口。Momenta是系统供应商，普通消费者买车时看到的是「智己AD」「别克SuperCruise」等品牌，而不是Momenta。这对用户追溯问题、了解能力边界造成了一定障碍。

三、中国的路，谁更能开？

说完三套系统各自的失败方式，再来看一个更具体的问题：在中国路上，谁的适配性更强？

这张表格说明了一个基本判断：在中国当前路况下，华为ADS和Momenta在感知冗余和本土数据积累上有先发优势。FSD的优势在于算法框架和全球数据规模，但中国本土化数据的积累需要时间，当前阶段在极端天气和特色场景下存在可验证的弱项。

当然，这个判断会随FSD在华数据积累而动态变化。六个月之后，这张表格的填法可能会有所不同。

四、读者可以带走的框架

我把这个问题的思考工具整理成三个问题，评估任何一套L2+辅助驾驶系统，都可以拿这三个问题过一遍：

问题一：这套系统在我常开的路段，感知盲区在哪里？

你的日常通勤是高速+城市快速路为主，还是含有大量复杂路口、混行场景？前者三套系统差距不大，后者华为和Momenta当前积累更厚。

问题二：它出问题的时候，以哪种方式失控？

是突然刹车（误刹）？还是没刹住（漏刹）？还是主动权交还太慢（接管响应滞后）？三套系统的失败模式不同，这影响到你在这套系统的能力边界附近该如何反应。

问题三：这家公司的数据飞轮在你所在的场景里转得够快吗？

数据飞轮的核心逻辑是：你的路段有没有足够多同类车辆在跑。你在上海市中心开车，三套系统都有足够的训练数据覆盖。你在三四线城市的非热门路段开车，这个问题就值得认真想一想。

五、这件事和你有什么关系？

如果你正在选车，搭载这三套系统之一的车型是你的候选：在决策前，先确认自己的主要用车场景，再对照三套系统的场景适配性来判断，而不是只看营销宣传里的功能列表。

如果你已经有了搭载其中一套系统的车：建议查阅官方手册，确认该系统在极端天气和高风险路口的使用建议（通常厂家都会提示「在XX条件下不建议开启」），这些说明往往比体验测评更直接告诉你系统的边界在哪里。

如果你只是个路人，不开这类车：这三套系统的大规模上路，意味着你在路上会遇到越来越多的辅助驾驶车辆。了解它们各自的盲区和失控方式，也是一种路上自我保护意识的一部分。

BT财经的克制判断

三套系统没有绝对的好坏，只有不同的技术赌注和不同的失败模式。

FSD押注的是：规模数据+纯视觉端到端，最终能泛化到一切场景。华为ADS押注的是：硬件冗余+本土数据深度，在中国路况上建立壁垒。Momenta押注的是：量产飞轮+B端深度绑定，用规模换迭代速度。

三个赌注都有可能赢。但它们赢的时间线不同，在中国当前阶段的表现也不同。

真正的问题不是哪个更好，而是：在你买车的这个时间点，你愿意接受哪种方式的失败？

这个问题，最好在交定金之前想清楚。

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