問界的輔助駕駛與特斯拉Autopilot的核心差異在于技術(shù)路徑、場(chǎng)景適配與用戶定位的不同。問界依托華為技術(shù)采用多傳感器融合方案，以192線激光雷達(dá)為核心，配合攝像頭與毫米波雷達(dá)，在復(fù)雜路況與極端天氣下的感知精度更具優(yōu)勢(shì)，且針對(duì)中國(guó)道路場(chǎng)景如無保護(hù)左轉(zhuǎn)、非機(jī)動(dòng)車混行等優(yōu)化更深入，同時(shí)鴻蒙座艙的交互便利性與普惠定價(jià)更貼合注重性價(jià)比的用戶；特斯拉Autopilot采用純視覺方案，依賴億級(jí)公里數(shù)的全球數(shù)據(jù)積累，在高速與規(guī)整道路場(chǎng)景下的功能成熟度和穩(wěn)定性突出，極簡(jiǎn)的車機(jī)交互邏輯也更受科技感追求者青睞，不過針對(duì)國(guó)內(nèi)復(fù)雜路況的適配仍在推進(jìn)中。兩者均為行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的智能駕駛方案，選擇時(shí)可根據(jù)日常駕駛場(chǎng)景、對(duì)極端環(huán)境的需求以及購(gòu)車預(yù)算等因素綜合考量。

從硬件基礎(chǔ)來看，問界M5 Ultra的多傳感器融合系統(tǒng)構(gòu)建了更全面的環(huán)境感知網(wǎng)絡(luò)。其192線激光雷達(dá)對(duì)低反射率目標(biāo)的探測(cè)距離可達(dá)180米，即使在雨霧天氣或隧道陰影等復(fù)雜光線場(chǎng)景下，也能精準(zhǔn)識(shí)別前方障礙物；搭配11個(gè)車外攝像頭與3個(gè)毫米波雷達(dá)，形成的感知冗余進(jìn)一步提升了極端環(huán)境下的可靠性。而特斯拉的純視覺方案依賴8顆500萬像素?cái)z像頭，通過端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法處理環(huán)境信息，在清晰路況下識(shí)別效率穩(wěn)定，但面對(duì)強(qiáng)光直射、暴雨等極端天氣時(shí)，感知能力可能會(huì)受到一定限制。

功能落地層面的差異也較為明顯。問界M5 Ultra的高速導(dǎo)航輔助可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)跟車、變道避障，選裝城市導(dǎo)航駕駛輔助后，能應(yīng)對(duì)無保護(hù)左轉(zhuǎn)、行人鬼探頭等中國(guó)道路常見場(chǎng)景，對(duì)非機(jī)動(dòng)車混行、不規(guī)則路口的處理更貼合國(guó)內(nèi)用戶日常駕駛需求。特斯拉Autopilot的自動(dòng)變道、巡航功能經(jīng)過億級(jí)公里數(shù)的全球道路驗(yàn)證，在北美等路況規(guī)整的區(qū)域表現(xiàn)流暢，但針對(duì)國(guó)內(nèi)復(fù)雜交通場(chǎng)景的優(yōu)化仍在持續(xù)推進(jìn)中，比如對(duì)臨時(shí)路障、電動(dòng)車穿行等場(chǎng)景的識(shí)別和應(yīng)對(duì)還需進(jìn)一步完善。

交互體驗(yàn)與價(jià)格策略上的不同也影響著用戶選擇。問界M5 Ultra搭載鴻蒙車機(jī)與麒麟990A芯片，支持手機(jī)/手表導(dǎo)航無縫流轉(zhuǎn)，HUD可實(shí)時(shí)顯示輔助駕駛信息，DMS疲勞監(jiān)測(cè)、開門預(yù)警等主動(dòng)安全功能設(shè)計(jì)更貼合日常駕駛習(xí)慣；其22.98-24.98萬的定價(jià)，將激光雷達(dá)+高階輔助駕駛下探至25萬內(nèi)，增程版起售價(jià)即可享受高速導(dǎo)航輔助，性價(jià)比優(yōu)勢(shì)顯著。特斯拉的車機(jī)系統(tǒng)以簡(jiǎn)潔邏輯見長(zhǎng)，輔助駕駛功能操作流程輕量化，不過智能駕駛功能需額外付費(fèi)選裝，整體購(gòu)車成本相對(duì)更高，更適合追求極簡(jiǎn)交互與系統(tǒng)長(zhǎng)期迭代積累的用戶。

綜合來看，問界與特斯拉的輔助駕駛系統(tǒng)各有側(cè)重。問界憑借多傳感器融合技術(shù)與本地化場(chǎng)景優(yōu)化，在復(fù)雜路況與極端環(huán)境下更具適應(yīng)性，普惠定價(jià)也讓更多用戶能接觸到高階智能駕駛；特斯拉則以純視覺方案與全球數(shù)據(jù)積累為核心，在規(guī)整道路場(chǎng)景下的穩(wěn)定性突出，極簡(jiǎn)交互風(fēng)格吸引著科技愛好者。用戶在選擇時(shí)，需結(jié)合自身常駕駛的場(chǎng)景類型、對(duì)極端天氣的應(yīng)對(duì)需求以及預(yù)算范圍，才能找到更契合自身需求的智能駕駛方案。