特斯拉FSD在中國首秀表現喜憂參半，成功完成自主跟車、超車等動作，但誤判復雜信號燈和車道識別問題仍存在。
2.中國車企如長安、華為等采用多傳感器融合技術，適應中國復雜道路場景，與騰訊等科技公司合作，實現數據驅動和智駕地圖的優化。
3.然而，國內車企在智駕技術路線上與特斯拉有所不同，更注重本土化適配和成本控制。
4.騰訊作為數據服務商，為長安提供強大的數據資產管理能力和低成本高效率的云端訓練體系。
喜的是，特斯拉在自主跟車、超車、變道、剎停、起步、無保護左轉等動作上，表現得非常果斷堅決，絲滑流暢，得到了老司機和友商們的認可和稱贊。
憂的是，FSD會誤判復雜信號燈，導致車輛闖紅燈；車道識別也讓人有點糟心，壓實線變道、無視雙黃線掉頭、駛入非機動車道等違規操作頻出，讓車主們汗流浹背。
由于目前國內交規并不支持“完全自動駕駛”，且特斯拉官宣此次更新的版本也并非“FSD完整體”，所有因FSD導致的違章，都得算在車主身上。
特斯拉車主測試FSD好不好用，FSD摸底車主的駕駛分夠不夠扣，這是外行看的熱鬧；交通規則的誤判、導航和路網適配不足、復雜路段博弈能力欠缺，則是內行看的門道。
“魔幻”現象背后是特斯拉本土化適配不足，更深層次的原因在于中美數據跨境的限制，讓特斯拉無法獲取準確且豐富的中國道路數據，只能依賴網絡上公開的視頻，進行模型訓練。
用“二手數據”填充訓練庫，缺少大量帶有中國本土特色的復雜交通場景，再強的算法，也逃不過“紙上談兵，天下無敵，落地實戰，有心無力”的結果。
電動化時期，橫空出世的特斯拉像鯰魚一樣，讓國內車企同時感受到了壓力和動力；但如今智能化階段，在美國行走自如的特斯拉FSD，短期內很難在國內車圈掀起滔天巨浪。
消費市場上，國內用戶見識過什么是好的智駕，已經對特斯拉FSD有所祛魅；專業角度上，國內車企和特斯拉在智駕技術路線上不盡相同，上限和下限自然也千差萬別。
特斯拉FSD智駕技術可以用全棧自研、純視覺、無圖、端到端模型、低成本、依賴數據閉環等關鍵詞來描述。
而本土選手，如華為乾崑ADS，長安天樞智駕，小鵬XNGP，理想AD，極氪NZP，則大多靠著“攝像頭+毫米波雷達+激光雷達”的多傳感器融合，在一線城市的早晚高峰和人車混行的城中村里騰挪轉移。
和純視覺相比，多傳感器融合，除了有精準測距、準確識別目標的優勢外，還能夠通過交叉驗證，避免單一傳感器誤判而導致的危險。像特斯拉FSD在北京胡同，把紅底“?！弊终J成紅燈的尷尬場景，就不會出現在多傳感器融合的車子上。
多傳感器融合，再輔以圖商輕量化地圖的“組合拳”，能最大程度的保證車輛在一些復雜場景，比如濃霧雨雪強光環境，或有大量行人、車輛和交通標志的城市道路場景下，安全通行，順暢通行。
3月初，汽車媒體《AutoLab》發起的測評 ，特斯拉FSD和11臺國內外智駕車型在上海市中心高峰時刻進行了11場難易程度不同的智駕對決。
結果毫無懸念，初來乍到，缺乏海量數據投喂的FSD在一眾歷經過中國特色道路場景毒打的車型面前，零封完敗。誰更懂中國司機，誰更理解中國猶如毛細血管般的密集路網，一目了然。
技術狂人馬斯克把FSD從頭到尾的所有環節都牢牢握在自己手上，風格十分“獨狼”，但國內車企則更講究人多力量大，愿意博采眾長。
地平線的芯片、騰訊的云圖、德賽西威的域控，禾賽的激光雷達、華為的毫米波雷達、豪恩的超聲波雷達、文遠知行、元戎啟行、輕舟智航的智駕算法，還有許多智駕供應鏈上的優秀企業……這些產業內的新質生產力匯聚在一起，托舉出智駕的“萬鱗甲”。
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2024年末，國內大部分主流車企的智駕，已經從以規則為主的算法框架，轉向以神經網絡模型為主的新架構，也就是“端到端技術”。
去年，長安基于端到端大模型實現了高速領航和泊車輔助等L2+功能，并將其部署在沖擊高端市場的啟源E07上，后續還將實現城區領航功能。
作為央企，長安一直致力于科技向上和智駕平權，它不僅是最早獲得高快速路L3級自動駕駛測試牌照的企業，還是最早提出智駕平權的自主品牌。
按長安汽車首席智能駕駛技術官陶吉的說法，2026年，長安將實現L3自動駕駛功能，而今年，還計劃將激光雷達下放到10萬級車型，直接打破FSD 6.4萬的高溢價，實現全民智駕。
陶吉表示，未來，智駕將是車企差異化的重要表現。長安的端到端+大模型的方式，將先在大算力平臺上落地，隨后向下遷移布局，天樞智駕要做高階智能駕平權，讓更多人感受到科技帶來的普惠和福利。
業內公認的準則是，端到端智駕大模型的好壞，要看數據閉環的建設能力；端到端大模型能走多遠，則要看數據驅動的數量和質量。
主機廠作為數據的第一入口，未來將有百萬級別的車輛回傳數據。針對這些數據，做何種標準規格的處理，如何進行數據脫敏保證合規，以什么方式進行標簽挖掘，做數據均衡，如何在云端進行大模型的存儲，云端仿真訓練怎么做才低成本高效率……
這些數據處理能力都是傳統主機廠急需擁有的核心能力，甚至像采集處理地圖數據，還要擁有甲級測繪資質，全國范圍內擁有該資質的企業數量都是有限的。
但在如今內卷嚴重的車圈，車企自建云，是一件說起來容易，做起來難的事。和造車流程漫長又嚴謹類似的，數據閉環的落地，同樣依賴于完整的技術體系和工具鏈，這是一個漫長的過程，且投入巨大。
在陶吉看來，作為云服務商和圖商，騰訊具備極強的數據資產管理能力。長安與其合作，就是把專業事交給專業的人來做。擁有地圖甲級測繪資質的騰訊，可以為長安在采集合規、數據脫敏、去隱私、以及回傳云端、自動化標注等環節提供強有力的底層支持和數據保障。
以長安啟源E07為例，車主每天通勤時，車輛傳感器都在收集真實路況信息，這些數據通過合規渠道進入騰訊的云端訓練體系。騰訊的存算一體解決方案，會對海量數據進行快速準確的處理，清洗敏感信息、篩選高質量數據、按類別存儲、基于具體情況釋放GPU算力。
騰訊智慧出行副總裁鐘學丹在一次公開演講中提到，在智駕研發過程中，經常需要進行問題復現。以前，研發人員需要手動編寫一些挖掘算法，才能在海量的數據中找到對應的特定場景，費時費力。
現在，只需要使用騰訊的數據萬象服務和向量數據庫，就能基于圖片和文字進行需求定義和檢索，直接從海量數據中把所需數據搜索出來，時效性由 1 周提升到了秒級（Top 1000＜1 秒）。
最終，這些PB級的路測數據被轉化為天樞智駕模型的養分，不僅幫助長安智駕自研團隊節省了大量的資源投入，還使長安能夠快速地去迭代智駕版本，優化特殊場景下的應對策略，完成“車端采集-云端進化”的數據閉環。
關于智駕和地圖關系的討論，一直存在于智駕發展的進程中。最開始，大家認為高精度地圖是智駕離不開的拐棍，但存在覆蓋度低、鮮度得不到保障、采集成本昂貴的問題。
在后續很長一段時間里，頭部車企和智駕供應商都對高精度地圖避之不及，似乎用了地圖的智駕，就不再是先進智駕技術了。
如今，車圈看待地圖的態度，已趨于理性。車企意識到，只要車輛的終極任務是將駕乘人員從A點運送到B點，那么地圖就有其存在的意義。如果單純為了“秀技術肌肉”而舍棄地圖，罔顧智駕落地的真實體驗，那是本末倒置。
從最開始的SD標準導航地圖，到HD高精度地圖，再到現在的輕量化地圖，地圖之于智駕，已經從“全程扶著走”到“偶爾搭把手”。
主機廠的地圖需求日新月異，這就需要圖商因時而變，服務更靈活，身段更柔軟，數據更適配，維護成本更低。
陶吉表示，智駕作為一種長期技術路線，合作圖商一定要在數據合規、可泛化和低成本維護上做足功夫。長安和騰訊的合作，已然超出了傳統的供應鏈范疇，遠遠不是“你供貨，我使用”這么簡單，也不涉及“誰主導誰”，更多的是一個共創共生，雙方一起摸索，并迅速做出適應和調整。
仍以長安為例，條線多，車型矩陣全，智駕低中高配置布局豐富，是傳統汽車集團的特點，針對低中高智駕，乃至L3智駕，對應的地圖精度大小和要素多少都是不同的。
此前圖商普遍采用的是不同精度的地圖分別獨立制作后再進行道路相互關聯的方式，導致各種地圖之間的數據不匹配，資源重復投入，地圖更新頻率難以統一的問題。
把標準地圖、輔助駕駛地圖、高精地圖等不同精度等級的地圖數據在同一套生產線上，做到數據同源、質量同級，針對人工駕駛、輔助駕駛和智能駕駛的不同模式自動切換符合場景需求的地圖形態。
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按陶吉的說法，長安會在一些復雜路口和繁忙路段，使用騰訊提供的輕量化地圖，讓天樞智駕在領航過程中提前認知前方道路，對路口拓撲、停止線、交通燈等優先等級高的要素做到“心中有數，動作不慌”。
這樣做不僅可以最大程度上的保障行車安全，為駕乘人員帶來絲滑的體驗，還能將部分地圖數據處理任務從車端移到云端，可以極大減少車端算力的消耗和占用，降低整車BOM成本，最終反饋到車價上，讓用戶得實惠。
特斯拉FSD入華雖然掀起波瀾，卻暴露出跨國車企在本地化上的天然短板。長安天樞智駕方案則呈現出典型的中國式創新路徑：芯片提供算力基座、激光雷達與視覺系統交叉驗證，騰訊云端持續優化算法模型。
用鐘學丹的話來講，車企需要聚焦的，是智能汽車上那些能夠被用戶感知到的功能，至于更多的，用戶看不見的部分，大可以借助騰訊這類的科技公司，通過IT和AI，得到更靈活，更開放的底層能力支持。
當跨國公司還在用全球統一方案應對地域差異，本土車圈陣營以構建起了由車企、科技公司、供應商組成的“適應性網絡”。
這種“集大成者”的生態沒有顛覆性的技術神話，卻在每個路口，每種天氣，每類駕駛習慣中持續優化，壘砌起實實在在的護城河。
