獅山巡禮
投資雜談
每經記者：高涵
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）橫跨美國之旅後得出的結論。
當地時間2025年12月28日淩晨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係統，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刹車，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英裏（約合4397公裏），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願望成為現實。
他為何要進行這場挑戰？在複雜多變的路況下，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。
近4400公裏全程放手，但不能放鬆
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啟動鍵後，他的角色從駕駛員轉變為監督員，核心任務是專注應對係統突發提示。
與實驗室可控環境不同，這趟旅程的考驗來自真實道路的複雜變量。
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複雜路況交替上演。
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係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，係統會重新規劃路線；進入充電站後，車輛可自主尋找空閑樁位，調整車身完成泊車，大衛莫斯隻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公裏，最高達136公裏，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分鍾，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，然後在新墨西哥休息了一整晚。
但這趟旅程並不輕鬆。大衛莫斯告訴每經記者，由於FSD在美國仍被界定為受監督的L2級駕駛輔助係統，車內攝像頭會持續監測駕駛狀態，任何分神行為都會被係統識別。
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。這並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係統的每一個決策。
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英裏（約4511公裏），耗時28小時50分鍾，中途停車休整僅46分鍾，平均時速約158公裏，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後，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係統通勤，見證係統的迭代升級。他表示，轉折點出現在FSD V14.2版本更新後FSD不再隻是輔助工具，而是真正的端到端係統。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，如今均能被係統完整接管。
這讓大衛莫斯萌生了大膽想法：成為首個隻靠FSD係統從美國西海岸駛向東海岸的人。
這背後還有另一個動因。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。
完成此次跨美之旅後，大衛莫斯也成為全世界第一位連續使用特斯拉FSD行駛10000英裏（約16093公裏）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公裏/小時，但大衛莫斯聲稱車輛仍以136公裏/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，在自動係統控製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英裏的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，但也帶來了更複雜的傳感器融合難題、更高的算力需求，並顯著增加了落地的難度。
但是，純視覺方案並非毫無爭議。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並非萬無一失。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，稱該係統可能導致車輛出現闖紅燈、違規變道等行為。
一次零接管不等於絕對安全
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複雜場景，一次零接管不等於絕對安全。
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，但剩餘那1%的罕見邊緣案例即長尾問題（如極端天氣、突發障礙物或複雜交通互動）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511萬英裏（約合822萬公裏）發生一起重大碰撞，每行駛約148萬英裏發生一起輕微碰撞，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屬於受監督的SAE L2級駕駛輔助技術，並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級自動駕駛混淆後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，而非係統能做什麽，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。美國政府雖已出台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，但不能等同於商業化已準備就緒。
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後，能為原本無法開車的人群重新打開一個世界。
