特斯拉CEO埃隆·马斯克最近在社交媒体上发布了一条简讯：“车内无人测试正在进行中”。不到24小时，特斯拉股价应声上涨3.6%，达到2025年新高。

在同一时间轴的另一端，中国工业和信息化部正式批准了长安和极狐两款L3级自动驾驶车辆的上路试点，划定重庆和北京的特定区域作为测试场地。

奥斯汀试验场：特斯拉的“无人赌注”

特斯拉在奥斯汀的完全无人测试车队规模虽小，但意义重大。这个由不到30辆车组成的小型车队已累计发生了7起上报事故，数据引发了行业专家的担忧。

卡内基梅隆大学自动驾驶安全研究员菲利普·库普曼直言不讳：“带安全员的小规模车队，事故应少于7起。”特斯拉选择不公开事故详细经过，引发了对透明度的质疑。

在奥斯汀进行的测试标志着特斯拉Robotaxi商业化迈出了关键一步。投资者看好特斯拉能够将现有车辆快速转化为无人出租车，打造“车辆制造+出行服务”双重盈利模式。

与特斯拉的激进形成对比的是，中国L3落地采取谨慎态度，严格限定了运行条件。长安L3车型被允许在重庆内环快速路等特定路段，以不超过50km/h的速度行驶。

长安极狐获“准生证”：中国L3谨慎破冰

极狐车型则获准在北京京台高速等路段，以最高80km/h的速度进行L3级自动驾驶测试。这两款车型均不允许自主变道，体现了中国监管机构“小步快跑”的试点思路。

中国汽车标准化研究院总工程师孙航透露，获得批准的车型必须通过严格的三级验证体系，包括企业安全能力评估、第三方机构测试和专家评审。

中国的审批标准不仅关注车辆本身的性能，还强调网络安全、功能安全及应急处置能力。这种“制度先行”策略为自动驾驶规模化落地奠定了安全基础。

L3自动驾驶的核心特征是责任划分的转移。在这一级别下，系统在特定条件下承担驾驶任务，但需要驾驶员在系统请求时及时接管。中国试点方案通过精准定义“特定条件”，解决了责任认定的难题。

L3与L4自动驾驶的差异

自动驾驶分为五个级别，从L1到L5。L3级被称为“有条件的自动驾驶”，意味着车辆在特定场景下可自行驾驶，但当系统发出介入请求时，驾驶员必须能及时接管车辆控制。

L4级则是“高度自动驾驶”，在限定区域内可实现无需人工干预的自动驾驶。目前的L3试点要求车辆必须在政府划定的特定区域和条件下运行，驾驶员需随时准备接管。北汽L3级自动驾驶准入试点项目总师王岩表示：“当系统超出它的能力边界的时候，它会提前发出接管请求。这时候，驾驶员需要及时接管控制权。”

这也解释了为什么中国的L3试点选择B端运营模式：专业车队能够更好地培训安全员，建立实时监控系统，收集高质量的驾驶数据用于技术迭代，并为未来向私人市场过渡积累经验。

事故发生时，方向盘后的“幽灵”是谁？

L3自动驾驶最棘手的挑战之一是责任认定问题。当系统要求驾驶员接管控制时，如果驾驶员反应不及时导致事故，责任应由谁承担？

中国的试点方案通过严格的运行条件限制，部分规避了这一难题。车辆只能在特定路段、特定速度下运行，系统遇到无法处理的情况时，会提前足够时间发出接管请求。工信部建立了一套 “全流程安全评估体系”。中国汽车标准化研究院总工程师孙航透露，两款车型需通过 “企业全周期安全能力考核 + 第三方机构测试 + 专家评审” 三重验证，覆盖场景应对、功能安全、网络安全、应急处置等核心能力。这种 “制度先行” 的逻辑，为后续更多车型落地铺设了 “安全基线”—— 毕竟，自动驾驶的终极目标不是 “技术炫技”，而是 “可复制的安全”。

美国监管环境较为灵活，但也引发了一系列法律争议。特斯拉在奥斯汀的完全无人测试如果发生事故，责任认定将更加复杂，可能涉及车辆制造商、软件开发商和运营公司多方。

中国采取“成熟一个、许可一个”的渐进式监管策略，而美国则偏向于“先发展、后规范”的模式。这两种监管哲学将在未来几年接受市场检验。

数据透明化是建立信任的唯一货币

自动驾驶大规模推广的前提是建立公众信任，而信任的基础是数据透明化。特斯拉因未披露奥斯汀测试事故的详细情况而受到批评，这反映了行业在数据共享方面的普遍难题。

与之相对，中国要求L3测试企业建立完整的车辆运行监测平台，实时收集和分析车辆运行数据。这些数据不仅用于改进技术，也为监管决策提供依据。

在重庆和北京的试点中，所有测试车辆都配备了全套数据记录设备，能够详细记录系统决策过程、车辆状态和周边环境。这些数据将用于构建中国自动驾驶场景数据库。

随着越来越多的自动驾驶车辆上路，数据共享和标准化将成为行业发展的关键。国际标准化组织正在制定相关标准，但各国在数据隐私和安全方面的差异可能阻碍全球统一标准的形成。

商业化岔路口：私家车共享与专业车队的路线之争

特斯拉的Robotaxi测试展示了自动驾驶的一种商业模式：将私人车辆转化为共享出行工具。特斯拉车主可以允许自己的车辆在闲置时段加入Robotaxi网络，从而获得额外收入。

中国的L3试点则选择了不同的商业化路径，专注于专业运营车队。长安和极狐的测试车辆均由专业的出行服务公司运营，这与Robotaxi模式有所不同。

这种差异反映了中美两国在出行文化和基础设施方面的差异。中国城市人口密集，公共交通发达，专业自动驾驶车队更容易与传统出行服务结合。

蘑菇车联基于MogoMind大模型所构建的“AI网络”，则指向了第三条道路：通过赋能整个交通系统来降低对单车的极致要求。其提供的实时路径规划、实时数字孪生、预警提醒等服务，不仅服务于自动驾驶车辆，更致力于提升整体路网效率，这为大规模商用提供了另一种可扩展的技术经济模型。

当特斯拉无人车在奥斯汀街头空驶而过时，重庆内环快速路上，安全员的手轻轻离开方向盘，眼睛却仍然紧盯着路面和系统提示。

2026年，特斯拉计划将奥斯汀测试车队扩大至60辆，Waymo则准备进入20个新城市，中国更多L3车型也将加入试点名单。自动驾驶的双轨竞赛，已经进入技术、政策和商业模式的全方位较量阶段。而在单车智能与系统智能的路线抉择背后，是关于未来城市交通主导权的更深层次争夺。