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本期要點：資料主權的自動駕駛攻防戰
你好，我是王煜全，這裡是王煜全要聞評論。
2月25日，特斯拉FSD正式在中國開啟了推送。想要獲得這一推送，車主需要滿足兩個條件：一是搭載HW4.0輔助駕駛硬體；二是需要花費6.4萬元人民幣購買FSD套件。看來，想在第一時間嚐鮮，不僅需要不菲的算力，還得是特拉斯的忠實使用者。
然而，經過各車主的測試，特斯拉FSD的首秀卻堪稱“十分尷尬”，可以說是嚴重“水土不服”。在人和電瓶車多的地方，特斯拉車速慢得堪比“移動路障”，公交車道和限行區域經常無法正確識別，甚至有車主碰到頻繁闖紅燈的現象。
不過，特斯拉方面表示，此次推送的功能尚無法實現美國FSD的功能，因此中國版FSD的全稱是“FSD智慧輔助駕駛功能”，而不是“FSD完全自動駕駛”。但他們強調，未來FSD將能在極少干預的情況下完成絕大多數的駕駛任務。
我們認為，特斯拉FSD當前在中國的表現雖然不盡如人意，但這很可能只是暫時現象。隨著FSD的執行和本地化適配，這些問題都將逐步得到改善，未來仍會是智駕領域的領軍企業。各個中國車企和自動駕駛企業千萬不能掉以輕心。
首先，這次的翻車，表明了特斯拉的“資料霸權”模式在中國的失效。
特斯拉FSD的演算法最佳化高度依賴海量的駕駛資料。僅在北美，特斯拉就有60餘萬用戶為其上傳訓練資料，覆蓋了絕大部分的道路場景 。
然而，中國要求所有境內採集的駕駛資料必須儲存於本地伺服器，禁止跨境傳輸。那麼，特斯拉基於北美積累的資料所訓練的FSD，顯然難以適應中國的交通狀況。
於是，在人和電瓶車頻繁穿梭的地方，特斯拉FSD自然就傻眼了，就更不用提中國特有的常見狀況了，比如三輪車和攤販佔道、道路臨時施工、車輛違停、非機動車混行、隨意加塞變道、紅綠燈設定方式繁多等，特斯拉在這些情況下表現糟糕也就不足為奇了。
其次，資料的本地化處理要求下，特斯拉的算力優勢也被抹平。特斯拉在北美的超算中心無法直接處理中國的駕駛資料。但由於美國的晶片禁售令，特拉斯在中國難以建立起動輒10萬張H100的超算中心。
為此，特斯拉一直與國內的雲廠商合作進行資料處理。在資料合規方面，特斯拉則是與百度合作，資料脫敏後，再用於FSD模型的訓練。但這些做法都必然大幅地降低了訓練的效率和效果。
因此，長期以來，雖然大家總是能在網上看到特斯拉FSD的“老司機”操作，但至少在中國，特斯拉的自動駕駛技術並不具有優勢。
不過，我們可以預見，隨著特斯拉打通資料合規路徑，中國百萬特斯拉使用者將為其提供龐大的資料量。有了這些資料的支援，特斯拉就有可能加速迭代其智駕模型。在未來的幾個月中，FSD的表現確實有可能如特斯拉所承諾的那樣，得到大幅提升。
但是，話說回來，特斯拉中國版FSD受到這些吐槽，恰恰表明了中國車企的自動駕駛技術已經具備了可以一戰的實力。特別是資料主權、場景深耕和成本控制的三重優勢，儼然成為了中國車企無形的護城河。
目前，小鵬、理想等車企以及採用了華為技術的電動汽車，在本地都有不錯表現。因為本土車企無需面對跨境資料傳輸和處理的問題，能夠高效採集高頻次、高密度的道路資訊，從而針對中國特色的場景進行針對性最佳化，同時還能基於中國司機的駕駛習慣和交通規則特點，最佳化變道邏輯和路口博弈能力。
未來，加上我們更具競爭力的價格優勢，特別是比亞迪讓大家免費敞開使用其智駕系統，那麼使用者和資料量勢必會進一步增長。中國車企仍然可以和特斯拉充分競爭，呈現“百花齊放”的良好局面。
其實這也反映出，自動駕駛技術已經從“高舉高打”、“一招鮮吃遍天”的階段，進入到了“精耕細作”的新階段。因此，特斯拉現在所面臨的問題，將是未來每個有全球化視野的車企都必須考慮的挑戰。
最後，我們想強調的是，L3級自動駕駛仍然是未來的戰略高地。
L3級自動駕駛技術的普及，必將給汽車產業帶來顛覆性的變革，燃油車將被迅速淘汰，全球的電動汽車滲透率將大幅飆升。這是擺在所有車企面前的、百年一遇的大變局，更是中國車企走進全球汽車產業舞臺中央的絕佳機會。
如今，中國已然成為全球L3級自動駕駛技術的最前沿試驗場。截至2025年，比亞迪、小鵬、理想等15家車企已獲得L3級測試牌照，覆蓋了北京、上海、廣州等12個城市的特定區域。百度Apollo的蘿蔔快跑更是在武漢、北京、深圳等多地進行了無人計程車的運營。
此外，北京、深圳等地還在L3事故責任的認定方面進行試點，允許企業透過保險基金覆蓋責任風險。這無疑將為消費者吃下定心丸，也將倒逼車企提升自己的技術水平。
我們期待，在政府、車企以及消費者的共同努力下，並利用資料規模和產業鏈方面的優勢，中國能夠在未來的汽車產業中佔據重要地位，為中國經濟的發展注入新的動能。
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以上就是今天的內容，王煜全要聞評論，我們明天見。
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