特斯拉FSD首日上路测试，结果到底怎么样？

2025年2月26日，特斯拉的全自动驾驶（FSD）功能在中国市场正式上线，引发广泛关注。这一功能的上线不仅是特斯拉技术全球化的重要一步，也为中国自动驾驶行业带来了新的竞争动力。首日测试中，FSD的表现既有亮眼之处，也暴露了适应本土化环境的挑战。以下是当日测试中遇到的主要状况及其技术优势的综合分析。

一、测试中面临的挑战与状况

1. 数据本土化与合规限制

由于中国政府对数据安全的严格要求，特斯拉无法将本地行车数据传至海外训练模型，也无法使用先进硬件进行境内训练。为此，特斯拉采取了“替代方案”——通过分析互联网上的公开中国道路视频，模拟训练FSD系统。这一方法虽然规避了合规风险，但可能导致对某些复杂场景（如潮汐车道、非标准交通标志）的识别精度不足。例如，部分用户测试中发现，FSD在公交专用道的时段性规则识别上仍需优化。

2. 功能版本受限

当前推送的中国版FSD并非“满血版”，其功能较美国版更为初级。例如，中国版FSD主要依赖早期工程车采集的有限数据，并未完全整合中国特有的驾驶场景（如外卖电动车“鬼探头”）。特斯拉工程师正通过中美团队协作，逐步优化本地化算法，但短期内功能覆盖范围有限。

3. 复杂交通环境的适应性问题

中国道路的复杂性（如混合交通流、频繁变道行为）对纯视觉方案提出了更高要求。尽管特斯拉通过仿真器模拟了公交专用道等场景，但实际测试中仍有用户反馈，车辆在无导航路线时的路径选择偶尔过于保守，尤其在多车道交叉口的表现不如人类驾驶员灵活。

二、FSD的核心技术优势

1. 纯视觉方案的强迁移能力

特斯拉坚持的纯视觉技术路线展现了强大的适应性。即便主要依赖美国数据集训练，FSD仍能通过视频模拟和端到端神经网络，快速学习中国道路特征。例如，用户在北京实测中发现，FSD的变道决策和路线纠错能力接近人类驾驶员，操作流畅且自信。

2. 端到端模型的高效迭代

FSD V13版本采用了基于Transformer的端到端神经网络，直接从视觉输入生成控制指令，取代了传统依赖人工编写规则的30万行C++代码。这种技术路径大幅提升了系统的学习效率，使特斯拉能够通过持续的视频训练快速优化模型。

3. 用户实际体验的积极反馈

首批用户普遍认可FSD的实用性。例如，在无导航设置时，车辆能根据实时路况选择最优路径；路口信号灯识别和变道动作的响应速度也优于部分本土竞品。此外，FSD对地下停车场等封闭场景的支持能力，进一步扩展了其应用范围。

4. 推动行业技术升级

FD的入华刺激了本土企业的技术竞争。例如，华为、小鹏等企业加速推进高阶智驾功能下放，比亚迪则通过“智驾平权”策略降低用户门槛。这种“鲶鱼效应”有望加速中国自动驾驶技术的整体进步。

三、未来发展的关键变量

尽管首日测试表现稳健，FSD在中国市场的长期成功仍需克服多重挑战：

数据合规与政策适配：如何在数据不出境的前提下深化本土化训练，将是技术优化的核心。

成本与市场接受度：6.4万元的买断费用对消费者而言较高，需通过订阅模式或功能分级提升性价比。

竞争环境：本土企业凭借免费或低价策略抢占市场，特斯拉需在技术领先性与成本控制间找到平衡。

总结

特斯拉FSD的中国首秀展现了其技术优势，但也揭示了本土化落地的复杂性。随着中美工程师的联合优化及政策环境的逐步完善，FSD有望在提升用户体验的同时，推动中国自动驾驶行业迈向更高阶的竞争维度。对于消费者而言，这场技术竞赛的最终赢家，将是那些在安全、成本和创新之间实现最佳平衡的企业。

文/若男