最近发生的特斯拉召回事件被很多人解读为，有关部门可能在为下一步特斯拉引以为傲的FSD（完全自动驾驶功能）引入中国做放行准备。
目前，特斯拉在中国没有开通FSD。此前，已有多次传闻特斯拉FSD将在中国放行。百度智能汽车事业部总经理储瑞松认为，FSD会在今年或明年进入中国市场，并在2025年规模化开放。而最近有更多的“苗头”显示FSD将在本年度进入中国市场。日前，上海市经信委智能制造推进处相关负责人介绍，下一阶段，上海将进一步深化与特斯拉的合作，推动自动驾驶、机器人等功能板块在沪布局。
如果这条代表汽车智能化的鲶鱼真的被引入中国市场，能够再次产生鲶鱼效应吗？
在解答这个问题前，我们有必要探讨一下：FSD究竟是自动驾驶行业的标杆，还是根本就是在画饼？
争论从来没有停止过，
真正原因还是在于要“物有所值”
围绕FSD的争议首先从它的名称开始。
特斯拉FSD从字面上解释，意为全自动驾驶功能（Full Self-Drive），实际上是自动辅助驾驶功能的升级版。FSD并不是安装到车辆上就能实现全自动驾驶，而是后续通过无线软件更新才能实现该功能。FSD是特斯拉推出的完全自动驾驶选装功能。相较于特斯拉当前装车应用的功能，FSD的功能更加先进，能够实现自动泊车、自动辅助变道、识别交通信号灯并自动做出反应、停车场智能召唤等功能需求，可以通过软件订阅实现“自动驾驶”功能。
伴随着FSD的问世，美国消费者对它的质疑不断，美国相关部门也多次对它进行调查。
也许用苹果公司联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克最近在接受美国有线电视新闻网（CNN）采访中的夸张说法比较有说服力：“如果你想让人工智能出错，获得大量索赔，一有机会就试图杀死你，那你就去买一辆特斯拉吧。”
那么，既然大家都是辅助驾驶，除了名称上的争议外，为何其他车型没有特斯拉那样饱受争议呢？
除了特斯拉的车辆保有量较多和智能驾驶功能是其主推的卖点外，说白了，还是钱的问题。特斯拉FSD作为选装件发售，自动驾驶订阅于去年在美国发布。特斯拉汽车业务商业模式从销售收入进一步延伸，通过软件收费模式使一辆车在全生命周期内都能为公司贡献收入，而FSD 是公司最主要的付费软件。
看明白了吗？收取了不菲的费用，就要有接受消费者更大挑刺的担当。
FSD是目前国内自动驾驶的“天花板”？
在汽车行业，特斯拉最先将应用于量产车智能驾驶，比其他企业早一到两年。是让整个AI行业沸腾的神经网络模型（变形金刚）。在此之前，辅助驾驶的感知算法模块主要运行卷积神经网络CNN。2022年，特斯拉在新一届AI Day上推出了能够检测通用障碍物的 占用网络。
简而言之，特斯拉方案的好处是可以不依赖高精地图，更快做出判断和决策，演化的核心思想是做到更快、更准。
特斯拉的系统几乎不会出现“摆烂”的问题，网络上众多测试者的视频都是在复杂的城市路况场景中拍摄的，一些路面情况的复杂程度不亚于我国的大城市，但是明显可以看到特斯拉FSD的进步。
当前，很多自主品牌已经实现自动变道、自动超车、自动进出匝道这些功能，而且整个驾驶过程非常连贯。两者在实现方式上有所不同，特斯拉始终推崇视觉雷达方案，而自主品牌当前比较主流的做法是通过激光雷达配合高精地图实现高阶驾驶辅助。与此同时，这些车企还会配合视觉雷达以及毫米波雷达，弥补激光雷达所不能应付的部分场景。但因为严重依赖高精地图，所以失去高精地图后，高阶驾驶辅助功能将不能实现。
为摆脱对地图的严重依赖，理想、小鹏、华为等企业已经开始对重感知的高阶驾驶辅助功能进行积极开发。从这一点来说，这些企业或多或少地默认了特斯拉的“师傅”角色。
根据比亚迪发布的最新消息，比亚迪智能驾驶新负责人到位，直接瞄准高阶的高速领航功能，“对标”特斯拉FSD的体验。比亚迪智驾体系调整后的首个产品高速NOA，据说年内就会量产上市。最重要的是核心算法，由比亚迪自研，而非采购。
FSD，又一次充当鲶鱼？
曾几何时，特斯拉作为一条新能源汽车“鲶鱼”被引入相对封闭的中国传统汽车市场，结果在政策加持、各类资本的演绎和消费者观念的改变下，没有人能够想到这条鲶鱼竟然会让造车新势力纷纷崛起，新能源汽车市场渗透率突飞猛进，更加引起中国乃至世界汽车产业的大变局。
如今，自动驾驶正面临一个困局：L4级自动驾驶遥遥无期，不少原先专攻于L4级自动驾驶的企业开始向下降维到L2级或L2+级。
记者认为，如果政府想在汽车智能化领域同样寻找一次“破局”的机会，重新找到发力点，让自动驾驶更快被普通消费者接受，那尽快让特斯拉FSD“鲶鱼”进入市场，不失为一个好方法。
但问题是，特斯拉的FSD很难重走特斯拉初入中国市场的辉煌历程，原因主要有以下三点：一是以特斯拉为代表的新能源汽车刚崛起时，世界范围内基本是看好的声浪高过不看好的声浪。记得当时除了能源危机以外，还有很多人购买特斯拉新能源汽车代表的是一种时尚生活态度，一种热爱环保的公益心，而FSD目前在世界范围内质疑声不断。
二是新能源汽车的发展可以说是在各国政府的全力政策推动下进行的，特别是在中国，支持力度很大，成绩也最出挑。但是目前，自动驾驶由于遇到法规难点，各国政府的态度不一，中国也有可能随着自动驾驶应用层面的消费者参与人数迅速壮大，逐步遇到法规难题。
三是在技术和资本乃至法规层面，特斯拉的FSD真的能让人摒弃画饼一说吗？
画饼？还是对它要有足够的宽容
研发周期长，落地难度大，回报遥遥无期……自动驾驶企业及其股东不得不重新审视背后的效益问题。特别是在经济下行、供应链受限、原材料价格上涨的大环境中。
福特首席高级产品开发和技术官道格·菲尔德表示，要在密集的城市环境中实现自动驾驶，“比登月还难”。比亚迪老总王传福说：“现在所谓‘自动驾驶’，就是被资本裹挟的。我认为自动驾驶发展到最后，顶多做到‘高级辅助驾驶’，仅此而已。在你犯困的时候、看短消息的时候，减少发生事故的概率。事故肯定会有，伤人事件也肯定会有，但责任始终要车主自己承担。”
对数据规模有硬性要求，如果数据量达不到要求，性能反而会比CNN更差。因此，向切换的前提是，能获得足够的数据喂养它。
对此，特斯拉作为智驾车辆保有量较高的车企有更大优势，但这只是开始。因为收集更多、更高质量的数据是一码事，用它们训练出足够强大的模型是另一码事。在海量数据中训练海量参数的大模型，需要的是天量算力，只有大型云计算中心才能胜任。
2022年，特斯拉为了训练占用网络，使用了14.4亿帧视频数据，数据量超过30PB，而其自研的DOJO超算仍处于开发状态。
并且，目前几乎所有芯片厂提供车端的智能驾驶芯片并不是为准备的。
一个事实是，即使是、BEV和占用网络这些让业界竞相追逐的突破，目前主要解决的仍是智驾车辆的感知问题，在完整的智能驾驶技术架构中，依然有困难的决策/规控环节。
从数据、算力、芯片到法律层面，可以大致得出这样的结论：即使强如特斯拉，要想实现真正意义上的FSD（完全自动驾驶L5级别），显然是在画饼，目前能做到的只能是L2级后无限的“+”。
当然，也有可能会带来最终的变局，只是不知道具体时间。
对消费者而言，在保证安全的前提下，L2级后无限的加号意味着消费体验更优。
问题是，面对还看不到终点的征途，有多少企业能够等待？他们真的需要应对这场竞争吗？
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