今天小編分享的汽車經驗：現在還不是判定特斯拉FSD真實水平的時候，歡迎閲讀。
文｜萬湑龍
沒想到 FSD 落地國内的頭兩天，率先吃螃蟹的特斯拉 " 測試員 " 們成了違章大户。
前有某垂類平台測試一晚上，總共發生了 23 次違章和 12 次人為接管；後有大 V 陳震為拍攝一條視頻違章了 7 次，在交警隊接受處理直到凌晨 5 點。包括我們 ACW 在内，各家媒體在直播體驗 FSD 的時候，都或多或少的遭遇過降智時刻。也正因為如此 " 拉胯 " 的表現，連累着特斯拉的股價在前天收盤時跌幅超 8% ——雖然市場分析稱股價下跌與特斯拉歐洲銷量大幅下滑有關，但包括老萬在内的吃瓜群眾還是更相信，這其中少不了國内市場對于 FSD 祛魅的影響。
FSD 太菜？
實際是低估了國内各廠的努力
在看過各家媒體對于 FSD 的直播後，老萬發現，當下關于 FSD 真實水平的輿論風向，實際上是有失偏頗的。咱先按下對于公交車道、自行車道和異形紅綠燈難以識别這件事不談，至少 FSD 在一些其他高階智駕都撓頭的路段，表現的還算是不孚眾望。
ACW 直播體驗 FSD
比方説，某媒體在晚上開着帶 FSD 的 Model Y 鑽進北京的胡同，它也能夠全身而退。復雜的西直門立交橋，對它來説也沒有那麼難應對。何小鵬之前提到的三億電瓶車，也沒給它造成太大威脅。尤其值得一提的是各家測試的媒體将它開到環島時，FSD 的表現是從容又自信，不僅環島内的紅綠燈不在話下，出環島時候的并線、駛出，也是一氣呵成——要知道，環島算是檢驗一個智駕系統聰明與否的重要場景，直到去年依然有很多家車企在發布會上，還在着力宣傳自家的智駕能夠在環島裏暢行無阻。
到現在為止，FSD 給我的感覺，如同是沒有點開聯網和深度思考的 DeepSeek。有着扎實的基本功，但難掩缺乏足夠的數據量進行調校而帶來的能力缺失。
關于這件事，馬斯克給出的解釋是特斯拉只是用了互聯網上公開的國内道路及路标信息來訓練模型。換言之，當下推送的 FSD V13.2.6 并沒有對我國的交規進行本地化學習和訓練。
自打有了 NOA 這個概念，本地化就一直是各家車企在做智駕的時候繞不過去的坎。大家回憶一下大概一兩年前，當時小鵬、蔚來和鴻蒙智行推出 NOA 的時候，都是從個别城市開始，再進行逐步推廣的。原因就在于哪怕是在國内，各地交規和道路規則的差異，以及城市交通風格的區别，都需要大量的數據來進行訓練。
前兩天在一個試駕活動上，老萬還和其他城市的媒體老師們聊起這個話題。即便是北京的老司機，在上海也不習慣車道線合并時的 " 拉鏈通行 "（左右車道線車輛在合并時交替通行），至于連續跨線會被處罰更是聞所未聞。身經百戰的老司機尚且如此，讓一個還在嗷嗷待哺中的智駕系統能做到遊刃有餘，實則是有些難為它了。而不斷迭代的大模型和算法是真的救了各家車企的錢包，三年前還在卷高精地圖的時候，城市道路中厘米級的采集費通常是每公裏上千元。餘承東就曾經公開説過：" 僅采集上海的高精地圖，采集了一兩年，花了上千萬，采集了 9000 公裏都沒有把上海完全覆蓋。"
雖説現在高精地圖的概念已經是昨日黃花，但各家車企在适應國内交通規則方面花費的人力精力财力并不見少。在小鵬所采用 " 三網合一 " 架構中，XPlanner 通過海量數據優化駕駛策略，XBrain 結合大語言模型進行意圖推理，就能夠很好的提升對于電動車和汽車混行和特殊交通标志的适應能力。華為的 RCR（道路拓撲推理網絡）能夠結合普通導航地圖實時生成行車路徑，減少對高精地圖的依賴，适應像是臨時施工、非标車道這樣頻繁變化的道路環境。
所以，FSD 在這兩天表現出的水土不服，明顯就是缺乏針對性訓練所導致的。而歸根到底，最本質的原因并非如老馬所説，只能用視頻來訓練模型。而是有可能國内版的 FSD，哪怕是終極形态也只能是一個 " 殘血 " 版本。
國内版 FSD
終究只能是一個 " 殘血 " 版？
説到這，估計各位特斯拉車主要不開心了。盼了這麼多年的 FSD，居然還不是它的滿血形态？
首先限制 FSD 的，是中美兩國的法律法規。我國的《網絡安全法》和《數據安全法》構築起嚴密的數據防火牆，要求智能汽車產生的道路環境、交通流量、地理測繪等核心數據必須境内存儲，也就意味着特斯拉無法将國内道路數據傳至海外進行模型訓練。而美國《雲法案》也禁止核心算法在中國本地訓練。這讓特斯拉在北美依賴數萬張英偉達 GPU 構建的算力中心無法施展其算力優勢。同時收到美國出口管制，特斯拉也無法在中國部署同等算力。這就導致了特斯拉只能通過互聯網公開視頻進行模拟訓練，數據質量遠低于實地采集，導致模型對中國特有場景的學習不足。
當下特斯拉的困境是，哪怕在中國建立數據中心存儲本地數據，但算法優化仍需依賴美國團隊遠程支持。而且在軟體版本的更新上，也需要特斯拉的美國工程師提供成熟版本，國内團隊針對本地場景進行微調。這種 " 接力式開發 " 的低效，是馬斯克所能忍受的？
但各位特斯拉車主也不必絕望，因為這絕對不是一個死結。蘋果的 " 雲上貴州 " 就是個很好的學習案例，特斯拉可以通過加強與本土地圖服務商、雲計算平台的合作，優化數據合規路徑，更多的利用中國工程師團隊主導場景适配，雖然可能在版本更新上沒有美國本土版的 FSD 那麼頻繁，但至少保證了基礎功能不會被本地化适配拖太多後腿。
其實除了 FSD 本身的能力之外，還有個更加棘手的問題，那就是它的定價。
在此刻，特斯拉各車型的選配表上，FSD 的選裝價格依然高達 6.4 萬元。如果以現在 FSD 在國内所表現出的智駕水平來看，能不能和價值 7.88 萬元，搭載了天神之眼 C 的比亞迪海鷗打個有來有回都尚未可知。而國内絕大多數智駕系統的軟體部分，都是免費提供的（希望各家國内車企不要被特斯拉帶壞）。更何況現在國内的 FSD 還只能搭載在 HW 4.0 車型上，當時寄希望于 FSD 而購買 HW 3.0 車型的車主，當下的心情可以説是相當復雜。
而在下單特斯拉時，已經花了 6.4 萬元前期投資的車主們，大多還是寄希望于 FSD 這個期貨產品。如今真的落地國内，反而沒有像馬斯克當年做預期管理時承諾的那麼領先于同時代的產品。當對于 FSD 祛魅之後，再看到這 6.4 萬的選配時，新車主們自然要掂量掂量。
當然，此時此刻依然不是能夠判定特斯拉 FSD 在國内真實水平的決勝時刻。随着軟體的不斷更新，其能夠呈現出來的智駕實力會逐漸回歸到一個正常的範圍内。再放眼國内市場的 " 卷 " 度，FSD 在國内的落地自然又會引發一輪技術的軍備競賽。老萬判斷，也許半年之後，才是能夠真正對 FSD 做出正确評價的恰當時機。
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