FSD入华，最大的对手是“三亿小电驴”吗？

前段时间，何小鹏在美国体验了一把特斯拉FSD与Waymo公司研发的自动驾驶系统后发文感叹道：“我们也会向FSD学习他们优秀的功能点和用户体验部分，我相信2025会是完全自动驾驶的Chat GPT时刻！”

随后，他又对上述两套自动驾驶系统进行了评价，他表示：“……Waymo更加丝滑，但是我认为，FSD最近半年的进步速度飞快，而且随着FSD的数据量越来越大，整个Infra越来越好，我坚信在2025，FSD一定会超过Waymo”。可见，何小鹏对于特斯拉FSD的认可程度还是相当高的。

不过有趣的是，就在何小鹏的吹捧FSD没多久，小鹏汽车自动驾驶负责人「李力耘」就在社交媒体上唱起了反调，他表示：“相比美国，中国的路况复杂很多，就以广州中心城区的路况为例，预测“与电单车等非机动车的切磋博弈，确实是特斯拉FSD入华要面临头疼难点之一。”

而在讲完对特斯拉FSD的看法后，这位小鹏自动驾驶部分的负责人也随即打起了自家产品的推广，介绍了一波小鹏针对上述复杂场景的思考，而何小鹏也迅速转发并且评论道：“印度>中国>美国，但是AI会加速拉齐这些挑战”。

不得不说，小鹏这一波对特斯拉FSD的“拉踩”，还真是有些意思，当然抛开车企之间的竞争不谈，特斯拉FSD入华以后，如何面对“三亿小电驴”，的确是一个比较现实的问题，当然这一点并不仅针对特斯拉，事实上，所有自动驾驶都必须要解决，如何在复杂场景下实现自动驾驶功能的问题。

至于为何特斯拉FSD受到的“质疑”会更加明显，主要原因还是在于，特斯拉一直坚持“纯视觉”的方式来实现对外部环境的感知，也就是说，他们的自动驾驶对外界环境信息的捕捉主要来源于“高清摄像头”而不是自主品牌使用的激光雷达，毕竟在传统认知里，用摄像头捕捉信息的精度是不如激光扫描来得准确的。

不过在去年8月，进行的FSD V12版本的测试中，特斯拉向外界充分展示了，他们是如何利用神经网络算法来实现自动驾驶感知精度的提升，这也让外界普遍对FSD的前景比较看好，至少从识别准确率，识别速度的角度来说，特斯拉FSD丝毫不输搭载激光雷达的产品。

简单来说就是通过大量人类驾驶经验信息的输入，让驾驶大模型自主训练出一套类似人类驾驶行为的系统，在理想状态下，经过充分训练的车机系统，可以根据摄像头所搜集的环境信息，去预判接下来驾驶过程中可能遇到的问题，并做出类似人类驾驶员一样的操作，这样就可以在不需要搭载“高精度激光雷达”等硬件设备的情况下，实现安全的自动驾驶了。

不过这套大模型的训练，不仅会耗费相当巨大的算力，同时也需要相当漫长的时间，所以FSD在上线的初期是很难在精度表现上与激光雷达媲美的，特别是中国复杂的交通状况，需要大量的数据对模型进行训练，例如在中国乡镇道路充斥着大量的非机动车和行人，这与城市情况截然不同，甚至不同城市之间的路况也有着天壤之别，比如同样是西南城市，重庆就表现为路桥交错，而成都就完全是一马平川。

这也就是为何，网上会流传着“FSD入华最大敌人是三亿小电驴”段子的原因，当然就目前来说，自主品牌的自动驾驶解决方案也不见得就比FSD厉害多少，就比如前段时间，国内某城市的自动驾驶出租车就因为在行驶过程中出现“速度太慢，随时刹停”等情况而饱受市民的诟病。

所以咱也别光顾着调侃FSD了，说白了“自动驾驶”这玩意，目前还达不到市场化商业化的地步，充其量不过是一个相对高阶的辅助系统，大家看看热闹就行。