问界M7的智能驾驶级别与特斯拉FSD相比如何？

问界M7的智能驾驶级别为L2级，与特斯拉FSD目标为L4级的定位存在显著差异。

两者在技术路线与场景落地策略上各有侧重，问界M7依托华为乾崑智驾系统，采用激光雷达与多传感器融合的硬件方案，增程Pro+版配备1颗舱内激光雷达、11颗车外摄像头等感知硬件，纯电Ultra版则升级为2颗激光雷达（含192线与固态雷达），硬件冗余度高，对弱光、雨雾等复杂场景的感知精准度更优。

问界M7的智能驾驶功能以“场景化落地”为核心，增程版标配高速导航驾驶辅助，纯电版可选装城市导航辅助，匹配多数用户日常通勤的刚需。而特斯拉FSD以纯视觉方案为核心，依赖摄像头与算法迭代，在城市复杂路况（如无保护左转）的算法优化更成熟，但国内暂未正式开放完整版，且功能需付费选装。

从硬件配置的底层逻辑来看，问界M7与特斯拉FSD的差异源于对“感知冗余”的不同理解。问界M7的增程Pro+版与纯电Ultra版均以激光雷达为核心感知硬件，纯电Ultra版搭载的192线激光雷达探测距离达250米，能精准识别10%反射率的低可见度障碍物，配合5毫米波雷达与12超声波雷达，形成“远距探测+近距补盲”的全场景感知网；而特斯拉FSD坚持纯视觉路线，部分车型甚至取消了毫米波雷达，完全依赖摄像头捕捉环境信息，这种方案虽降低了硬件成本，但在阴天、隧道明暗交替等弱光环境下，易因光线变化影响感知精度。

功能体验的差异则体现在“本土化适配”与“场景覆盖”的平衡上。问界M7的高速导航驾驶辅助功能针对国内复杂路况优化，比如在多车道汇流的高速枢纽，能提前识别车流变化并平稳完成变道；纯电Ultra版选装的城市导航辅助，已覆盖全国多数一二线城市的核心路段，应对非机动车横穿、外卖车临时停靠等“中国式路况”时，能通过激光雷达的点云数据快速响应。特斯拉FSD的优势在于端到端算法的成熟度，其城市道路自动导航能实现无保护左转、拥堵跟车等高阶操作，但由于国内地图数据未完全开放，部分区域的路线规划与交通标识识别仍存在适配问题，且自动泊车功能在狭窄的老旧小区车位中，对车位线模糊的场景识别率较低。

品牌理念的分野进一步凸显了两者的定位差异。鸿蒙智行通过HarmonyOS将问界M7的智能驾驶与车机生态深度绑定，用户可通过语音指令直接切换驾驶辅助模式，导航信息与智驾系统实时同步，甚至能联动智能家居提前开启车内空调；而特斯拉则更注重“软件定义汽车”的极致性，其FSD系统通过OTA持续迭代，从感知到决策的全链路自主研发，连计算平台都由自研团队参与设计，这种全栈自研模式让其算法迭代速度更快，但也意味着对硬件的依赖度极低，功能体验更依赖数据积累而非硬件升级。

综合来看，问界M7与特斯拉FSD的智能驾驶体系，本质是“硬件冗余保障安全”与“软件迭代追求前瞻”的路线之争。前者以务实的场景覆盖与本土化适配，满足多数用户日常通勤的安全刚需；后者以激进的算法创新与全栈自研能力，引领自动驾驶的技术边界。两者虽定位不同，但都为行业提供了可行的发展方向，用户可根据自身对安全冗余的需求、日常出行场景的复杂度，选择更契合的智能驾驶方案。