近日，现代汽车内部一场以Waymo Open Dataset为核心测评依据的智驾系统测试，引发了行业对全球自动驾驶技术格局的广泛讨论。

测试结果显示，特斯拉以90分领跑，华为获70分，Mobileye与Momenta均为50分左右，而现代自研的Atria AI仅得25分。

这组分数看似清晰勾勒出行业梯队，但细究测评标准、技术路线差异与实际场景表现，不难发现其合理性存疑——尤其是将华为置于特斯拉之后且拉开20分差距的排名，与市场实际反馈、技术硬实力形成明显脱节。

这场排名背后，既反映了自动驾驶技术的多元发展路径，也暴露出单一测评体系的局限性，为我们重新审视行业竞争格局提供了重要视角。

特斯拉90分：

标杆光环下的优势与局限

特斯拉在此次测试中斩获高分，确实与其在自动驾驶领域的先发优势和技术积累密不可分。

作为最早坚定推行端到端技术路线的企业，特斯拉摒弃了传统多传感器融合方案，以摄像头为核心构建Vision系统，通过整合感知、决策、控制等核心环节，大幅提升了算法的迭代效率。

其海量的真实路况数据积累形成了“数据-算法-场景”的良性循环，在高速巡航、常规道路跟车等标准化场景中，决策响应速度和场景适配性表现突出。

此外，特斯拉成熟的OTA升级体系让智驾系统能够持续优化，不断解锁新功能，这也是其长期占据行业话题中心的重要原因。

但特斯拉的90分并非无可争议。其一，测评基于Waymo Open Dataset等标准数据集，这类数据虽具备通用性，却难以覆盖不同国家和地区的复杂路况与交通规则差异。特斯拉在北美市场积累的数据集，在中国式过马路、非机动车混行、施工路段临时改道等本土化场景中，适配性明显不足，实际行驶中的误判风险高于实验室测试表现。

其二，特斯拉依赖纯视觉方案，在极端天气（如暴雨、大雾）、弱光环境（如夜间无路灯道路）下，感知精度会显著下降，而这些场景正是安全事故的高发区。

其三，其端到端技术的“黑盒特性”导致故障溯源难度大，一旦出现决策失误，难以快速定位问题根源，这与自动驾驶的安全诉求存在内在矛盾。因此，90分的高分更适合定义特斯拉在标准化场景中的表现，而非全球所有路况下的综合实力。

华为70分：

被低估的全栈自研硬实力

将华为排在特斯拉之后，给出70分的评价，显然忽视了华为智驾技术的核心竞争力与市场实际表现。

作为后起之秀，华为凭借全栈自研的技术体系，在短短几年内实现了对行业头部企业的快速追赶，其实际实力至少不比特斯拉逊色。

从技术架构来看，华为选择多传感器融合路线，通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达的协同工作，实现了对环境的360度无死角感知，感知精度和可靠性远超纯视觉方案。

在极端天气和复杂路况下，激光雷达的测距优势的凸显，能有效避免纯视觉方案的误判问题，这也是华为智驾系统在安全测试中事故率远低于行业平均水平的关键。

在核心场景落地方面，华为的城市NOA（导航辅助驾驶）已覆盖全国多个城市的复杂道路，能够应对行人横穿、非机动车随意变道、路口拥堵加塞等中国特有的交通场景，而特斯拉的城市NOA在国内覆盖范围和适配能力仍有明显差距。

数据显示，华为智驾系统在城市道路的接管率已降至1次/千公里以下，部分场景甚至低于特斯拉，这足以证明其在实际使用中的成熟度。

华为的优势还体现在生态整合与安全保障上。通过与北汽、长安、广汽等车企深度合作，华为将智驾技术与整车硬件无缝集成，避免了第三方供应商技术“水土不服”的问题。

同时，华为在AI大模型、数据安全领域的积累，让智驾系统不仅能快速处理复杂路况，还能通过数据加密、分级管理等技术，筑牢数据安全屏障。

此外，华为的智驾技术遵循“安全第一”的原则，设置了多重冗余机制，即使单一传感器或算法出现故障，系统也能快速切换至安全模式，这种对安全的极致追求，是特斯拉等企业难以比拟的。

因此，70分的评分明显低估了华为的技术实力，若以实际场景适配性、安全性能、本土化服务为核心测评维度，华为完全具备与特斯拉平起平坐的实力。

Momenta50分：

契合第三梯队定位的

细分赛道玩家

Momenta与Mobileye同获50分，这一结果基本符合其当前在行业中的定位，客观反映出其作为第三梯队企业的优势与短板。

作为专注于自动驾驶的第三方技术供应商，Momenta聚焦“数据驱动+高精地图”的技术路线，在高速NOA等标准化程度较高的细分场景中，已形成一定的技术积累和市场竞争力。

例如，其开发的高速NOA系统能实现自动超车、车道保持、出入匝道等基础功能，满足用户长途行驶中的核心需求，目前已与多家车企达成合作意向，商业化落地进程稳步推进。

但Momenta的短板同样突出，使其难以跻身第一、二梯队。

首先，在城市场景覆盖上，Momenta与特斯拉、华为存在较大差距。城市道路中交通参与者复杂、突发状况多，对系统的感知精度、决策速度和场景推理能力要求极高，而Momenta由于数据积累不足、算法迭代速度较慢，在应对这类场景时，接管率较高，用户体验有待提升。

其次，作为第三方供应商，Momenta在数据获取上高度依赖合作车企，难以像特斯拉、华为那样自主积累海量真实路况数据，导致算法迭代缺乏足够的“燃料”，技术升级速度受限。

最后，在核心技术的自主可控性上，Momenta部分依赖外部供应链，在芯片、基础算法等领域的自主研发能力较弱，难以形成差异化竞争优势。

不过，随着北京现代等车企合作的推进，Momenta有望获得更多场景数据和落地机会，若能在城市场景技术上实现突破，未来仍有晋升第二梯队的可能。

排名争议背后：

自动驾驶行业的

测评困境与发展真相

这场排名引发的争议，本质上暴露了当前自动驾驶行业测评体系的局限性。单一的标准数据集测试，难以全面衡量智驾系统的综合实力。

自动驾驶的核心价值在于解决实际出行中的安全与效率问题，这需要考虑不同地区的路况差异、交通规则、用户习惯等多重因素，而Waymo Open Dataset等通用数据集显然无法覆盖这些个性化场景。

此外，测评维度的单一化也导致排名失真——若仅侧重算法的标准化表现，特斯拉的优势明显；若加入安全冗余、本土化适配、数据安全等维度，华为的实力则会得到更充分的体现。

除了测评体系的问题，排名也反映出自动驾驶行业的技术路线博弈与发展趋势。当前，行业主要分为“端到端”与“多传感器融合”两大技术路线，特斯拉是端到端路线的代表，华为则是多传感器融合路线的领军者。

两种路线并无绝对优劣，端到端路线成本较低、迭代效率高，但对数据和算法要求极高；多传感器融合路线感知精度高、安全性强，但硬件成本较高。未来，随着AI技术的发展，两种路线或将走向融合，形成“算法优化+硬件冗余”的最优解。

同时，行业竞争格局也在不断重塑。传统车企如现代汽车自研失利后，转而寻求与英伟达等供应商合作，反映出传统车企在软件定义汽车时代的转型困境；而华为、特斯拉等企业凭借全栈自研能力，占据了行业主导地位；Momenta等第三方供应商则在细分赛道寻找生存空间。

这种自研+合作的多元化格局，将推动行业加速发展，但也需要建立更科学、全面的测评体系，才能客观反映企业的技术实力，为行业发展和消费者选择提供有效参考。

安全与落地：

自动驾驶行业的核心命题

无论排名如何，自动驾驶行业的核心命题始终是安全与落地。中国青年网汽车频道专家曾欣指出，智驾技术的发展不能脱离实际场景，更不能以牺牲安全为代价。

当前，无论是特斯拉的端到端技术，还是华为的多传感器融合方案，都需要持续解决极端场景适配、故障溯源、用户信任等问题。

数据安全也是行业发展的关键。智驾系统在运行过程中会产生海量路况数据和用户信息，这些数据的安全保护直接关系到用户隐私和公共安全。

因此，企业需要加大在数据加密、分级管理、访问控制等方面的投入，建立完善的数据安全体系。

同时，行业也需要出台统一的数据安全标准和法规，规范数据的收集、使用和存储，为自动驾驶行业的健康发展保驾护航。

未来，随着5G、AI大模型、芯片技术的不断进步，自动驾驶技术将迎来新的升级，有望实现从L2到L3、L4级的跨越，真正走进普通人的生活。

特斯拉90分、华为70分、Momenta50分——这组来自现代汽车内部的测试分数，虽为我们提供了审视自动驾驶行业的一个视角，但显然无法全面、客观地反映各企业的真实实力。

尤其是华为智驾技术被低估的现状，提醒我们单一测评体系的局限性，也让我们看到行业竞争的复杂性。

未来，随着测评体系的不断完善、技术路线的持续融合、跨界协同的深入推进，行业竞争格局将更加清晰。

对于企业而言，无论是坚持自研还是选择合作，都需要以用户需求为核心，以技术创新为驱动，以安全保障为底线，才能在行业发展中占据一席之地。