對話特斯拉FSD跨美第一人：4400公里「零接管」，手沒碰過方向盤

每經記者｜高涵    每經編輯｜蘭素英    

「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衞·莫斯（David Moss）在完成了特斯拉「完全自動駕駛」（FSD）橫跨美國之旅后得出的結論。

當地時間2025年12月28日凌晨2時30分，美國加州洛杉磯的特斯拉餐廳門前，大衞·莫斯坐進他的Model 3，指尖輕點屏幕啟用FSD系統，車輛平穩啟動。

在接下來的兩天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剎車，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英里（約合4397公里），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。

大衞·莫斯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，大衞·莫斯接受了《每日經濟新聞》記者獨家專訪。從激光雷達的從業者，到馬斯克「純視覺」路線的信徒，他向記者講述了這場顛覆認知的旅程。

全程放手，但不能放松

大衞·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啟動鍵后，他的角色從駕駛員轉變為監督員，核心任務是專注應對系統突發提示。

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，加利福尼亞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。」大衞·莫斯説道。

在城市路段頻繁啟停的車流中，FSD系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，系統會重新規劃路線；進入充電站后，車輛可自主尋找空閒樁位，調整車身完成泊車，大衞·莫斯只需要下車插上充電槍。

大衞·莫斯説，兩天20小時的旅程，汽車實際行駛平均時速約120公里，最高達136公里，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，然后在新墨西哥休息了一整晚。」

但這趟旅程並不輕松。大衞·莫斯告訴《每日經濟新聞》記者，由於FSD在美國仍被界定為受監督的L2級駕駛輔助系統，車內攝像頭會持續監測駕駛狀態，任何分神行為都會被系統識別。

「不能睡覺、不能看電視或刷手機，視線始終不能離開道路。」大衞·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，大衞·莫斯必須全程盯着系統的每一個決策。

2013年，埃德·博利安（Ed Bolian）團隊完成民間跨美極速挑戰「炮彈飛車」，全程2803英里（約4511公里），耗時28小時50分鍾，中途停車休整僅46分鍾，平均時速約158公里，刷新了全美紀錄。當時還是高中生的大衞·莫斯被這場挑戰吸引。

大衞·莫斯説：「長距離耐力賽特別酷，讓我着迷。」對長距離駕駛挑戰的向往，在他接觸自動駕駛技術后，逐漸轉化為新的目標。

作為特斯拉早期車主，大衞·莫斯長期使用FSD系統通勤，見證系統的迭代升級。他表示，轉折點出現在FSD V14.2版本更新后——「FSD不再只是‘輔助工具’，而是真正的端到端系統」。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，如今均能被系統完整接管。

這讓大衞·莫斯萌生了大膽想法：成為首個只靠FSD系統從美國西海岸駛向東海岸的人。這背后還有另一個原因，即大衞·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。

完成此次跨美之旅后，大衞·莫斯也成為全世界第一位連續使用特斯拉FSD行駛10000英里（約16093公里）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公里/小時，但大衞·莫斯聲稱車輛仍以136公里/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，在自動系統控制下比人類駕駛更穩定。」

針對外界的好奇和質疑，大衞·莫斯表示，馬斯克和特斯拉AI（人工智能）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。」

一次測試不等於絕對安全

特斯拉「純視覺」與Waymo包括激光雷達在內的「多傳感器融合」，哪一個纔是自動駕駛的最佳技術路徑，業內一直爭論不休。

大衞·莫斯是一位激光雷達的銷售員，經過10000英里的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。

大衞·莫斯向《每日經濟新聞》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，但也帶來了更復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，而自動駕駛汽車研發公司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，稱該系統可能導致車輛出現闖紅燈、違規變道等行為。

此次大衞·莫斯的特斯拉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」測試不等於「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。正如馬斯克所説，基礎場景下實現99%的準確率相對容易，但剩余那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511萬英里（約合822萬公里）發生一起重大碰撞，每行駛約148萬英里發生一起輕微碰撞，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——后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‘系統能做什麼’，容易造成用户認知錯位。」大衞·莫斯坦言，這是行業普遍難題。

第三道坎是監管框架缺失。美國政府雖已出臺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。

美國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。麥肯錫發佈的《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。

大衞·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后，能為原本無法開車的人羣重新打開一個世界。（實習生雷婷婷對本文亦有貢獻）

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