L4自动驾驶要卖给个人了：Tensor如何重塑座舱与体验

2026 年，真正值得关注的不是“又一辆电车发布”，而是L4 级自动驾驶开始从“公司运营的 Robotaxi”走向“个人可购买的 Robo-car”。Tensor 计划在 2026 年面向消费者推出纯电 Robocar，并把方向盘、油门与刹车踏板做成“可消失”的——这不是噱头，而是一个信号：汽车软件与用户体验（UX）的主导权，正在从机械结构转到 AI 系统。

在我们的系列《自动驾驶 AI：Tesla 与中国车企的发展路径对比》里，我一直强调一个判断：**自动驾驶的竞争，后半场会变成“车如何服务人”而不是“车能不能自己开”。**Tensor 这类面向个人的 L4 车型，恰好把“自动驾驶能力”与“智能座舱体验”绑在了一起，给行业提供了一个非常清晰的产品化样本。

Tensor把“L4卖给个人”这件事做实了吗？关键看三层

直接结论：它至少把面向个人的 L4 产品形态讲清楚了——传感器、计算平台、交互方式三层同时围绕 L4 重新设计，而不是在一辆传统车型上“加自动驾驶功能”。

1）传感器不是“堆料”，而是为可运营的 L4 设计

Tensor 的车顶有一个 LiDAR 圆顶，官方描述为每秒发射 2560 万束激光束，形成所谓“360° 安全护盾”。同时配了 17 个 17MP 超高分辨率摄像头、6 个超雷达（hyper-radar）、以及 4 个外置麦克风用于识别紧急车辆声音。

这里的重点不在数量，而在产品逻辑：

• “听觉”传感器外置：把对紧急车辆的响应当作系统能力的一部分，而不是把责任推给驾驶员
• 车体为传感器布置而生：从零开始设计车身，让传感器视野与遮挡问题在结构阶段就被解决
• **“覆盖全距离、同时识别静止与运动目标”**这类宣传语，如果最终能在雨雪、逆光、反射强场景兑现，才是真正的分水岭

很多人看到这套方案会立刻想到中国车企常见的“多传感器融合路线”。没错，但 Tensor 的差异在于：它不是为了在发布会上显得很强，而是为了让L4 在限定 ODD（可运行域）里长期稳定运行。

2）算力平台把“冗余”放到台面上，是面向 L4 的必答题

Tensor 宣称其车载计算平台拥有 10 颗 GPU、144 核 CPU，整体达到 8000 TOPS，并采用“三层安全冗余”，每秒处理超过 53GB 传感器数据。

这里面最值得国内团队借鉴的是一句话：L4 的核心指标不是峰值算力，而是失效可控。

• 冗余不是“备份一套”，而是要做到不同芯片/不同链路/不同故障模式下依然可控
• 车端要能解释“我现在为什么降级”，并把降级策略变成产品体验的一部分
• 对个人用户而言，“突然退出自动驾驶并要求接管”会显著伤害信任；对 L4 而言，不该把关键风险转移给用户

这也解释了为什么 Robotaxi 先跑起来：运营方能控制路线、天气、维护、调度，还能在服务上做兜底。Tensor 试图把这套“运营思维”迁移到个人车上。

3）可消失的方向盘：不是未来感，而是 UX 的底层重构

Tensor 的方向盘与踏板可在特定情况下展开/收起。当车辆处于 L4 接管状态时，中控屏幕可以从仪表台中央滑动覆盖到驾驶位区域，用于视频通话、娱乐和游戏。

这意味着：

• 车内 HMI 不再围绕“驾驶任务”设计，而是围绕“乘员任务”设计
• 驾驶位开始向“主交互位”演化：它不一定负责开车，但负责更高频的内容消费、协作与指令
• Drive-by-wire / brake-by-wire 让“方向盘成为控制器”成为可能，这会催生新的座舱交互范式（例如更细腻的力反馈、场景化快捷操控）

我对这点的态度很明确：多数车企在座舱里塞屏幕和应用，却没改“驾驶优先”的交互骨架。而 L4 一旦成立，骨架就必须重做。

Waymo式“运营优先” vs 中国式“座舱优先”：Tensor夹在中间

一句话概括：Waymo 证明了 L4 可以在商业运营里成立，中国车企证明了 AI 可以在座舱体验里变现，Tensor 想把两者合并成“个人可买的 L4 产品”。

Waymo路线：把难题留在后台，把体验留在前台

Robotaxi 的优势是“系统工程可控”：

• 车辆统一维护与清洁
• 地图更新、ODD 管控、调度策略由运营系统统一负责
• 乘客只要“上车—到达”，无需理解自动驾驶边界

问题是：它并不直接回答个人用户最关心的那句——我为什么要买一辆车，而不是继续打车？

中国车企路线：AI 更快跑通“用户体验”与“商业化”

在 2023-2025 年这两年，中国市场最清晰的趋势是：

• 城市 NOA、泊车能力持续进化，但通常仍是 L2/L2+
• 智能座舱进入“强语音、强场景、强生态”阶段：导航、音乐、车控、家居联动、车内办公
• 大量差异化来自软件：会员体系、内容服务、个性化、端云协同

这条路线的好处是变现更快、体验更直观；挑战是当自动驾驶到 L3/L4 时，安全合规、责任边界、故障降级会突然变成硬门槛。

Tensor路线：用“可交互的 L4”去解释个人购车价值

Tensor 提供了几个很产品化的卖点：

• App 远程召唤
• 语音自然语言指令（例如“带我去孩子学校”）并随使用学习
• 露营模式（座椅放平、可容纳约 10 英尺长度物品）
• 宠物运输模式（把宠物送去托管再接回）

这些功能看上去像“智能座舱的场景包”，但它们真正的意义是：把自动驾驶的能力转译成用户愿意付费的生活方式。

自动驾驶进入个人市场，UX 会先发生三件事

我更愿意把 2026-2028 看作“体验先行期”：法规与覆盖范围未必一步到位，但 UX 方向会定型。

1）“信任”成为第一交互层：车要会解释自己

个人用户不是测试工程师。系统要把关键状态讲人话：

• 当前是否在 L4 可用区域（ODD 内）
• 触发降级的原因是什么（天气、道路结构、传感器遮挡、法规限制）
• 接下来系统会怎么做（减速靠边、请求接管、切换为 L2）

一句好用的产品原则是：每一次降级都要像电梯故障一样可预期、可理解、可被安抚。

2）“时间价值”会变成核心指标：车内第二空间要成立

方向盘消失的那一刻，车企卖的不只是通勤工具，而是“可用的 30-90 分钟”。

可落地的指标包括：

• 语音交互成功率与容错（方言、噪声、打断、多人对话）
• 视频会议链路质量与回声控制
• 内容推荐与隐私边界（尤其是家庭用户、儿童乘员）
• 座舱姿态与光环境（Tensor 提到 128 色氛围灯、化妆镜多色温与亮度可调，这类细节其实很“消费级”）

3）“责任边界”会写进产品体验：你不能只写在说明书里

当 L4 面向个人销售，用户会问得更直接：

• 发生事故算谁的？
• 系统失效时我需要做什么？
• 我能不能在车里睡觉？能不能喝酒？

现实是：不同国家/州/城市的法规差异会迫使车企把“可用与不可用”做成体验引导。Tensor 的“方向盘在不允许 L4 的区域/条件下展开”就是一种很明确的产品表达。

给产品与研发团队的三条可操作建议

如果你在做智能驾驶或智能座舱，我建议从 Tensor 这类案例里抓三件能立刻用的事：

1. 把 ODD 当成产品，而不是合规附件：在地图、天气、交通密度、施工等维度上，明确系统能力边界，并在 HMI 上持续教育用户。
2. 把“降级体验”当成主流程设计：从提示语、音效、灯光、座椅与方向盘姿态，到车辆靠边策略与客服兜底，都要像支付流程一样被打磨。
3. 用场景定义座舱，而不是用功能堆座舱：例如“接娃”“带宠物”“夜间通勤会议”“露营过夜”，每个场景明确输入、反馈、失败处理与隐私策略。

一句我很认同的判断：自动驾驶的商业化不是把驾驶员变成乘客，而是把“乘客时间”变成“可管理的产品体验”。

2026 真会成为个人 L4 的起点吗？先别急着下结论

Tensor 的信息让人兴奋，但落地仍取决于两个现实因素：

• ODD 的范围与密度：能在哪些城市、哪些道路、哪些天气下稳定运行
• 极端场景能力：雨雪、脏污遮挡、夜间强眩光、复杂施工路段、密集行人与非机动车混行

评论区里有人提到“雪天高速”“停车场行人密集”等场景，这些恰好是检验 L4 体验的“真题”。我也更愿意看到公开的、可复现的实测，而不是只看宣传片。

但即便如此，Tensor 已经把一个关键问题抛给全行业：当车真的能自己开时，你准备好用怎样的软件与交互去服务用户了吗？

如果你正在评估自动驾驶 AI 与智能座舱的产品路线，或者想把“多传感器融合”与“用户体验”打通到可交付方案，我建议把 2026 当成一个明确的倒计时节点：现在开始补 UX 这门课，时间刚好。