特斯拉FSD在中国首秀表现喜忧参半，成功完成自主跟车、超车等动作，但误判复杂信号灯和车道识别问题仍存在。
2.中国车企如长安、华为等采用多传感器融合技术，适应中国复杂道路场景，与腾讯等科技公司合作，实现数据驱动和智驾地图的优化。
3.然而，国内车企在智驾技术路线上与特斯拉有所不同，更注重本土化适配和成本控制。
4.腾讯作为数据服务商，为长安提供强大的数据资产管理能力和低成本高效率的云端训练体系。
喜的是，特斯拉在自主跟车、超车、变道、刹停、起步、无保护左转等动作上，表现得非常果断坚决，丝滑流畅，得到了老司机和友商们的认可和称赞。
忧的是，FSD会误判复杂信号灯，导致车辆闯红灯；车道识别也让人有点糟心，压实线变道、无视双黄线掉头、驶入非机动车道等违规操作频出，让车主们汗流浃背。
由于目前国内交规并不支持“完全自动驾驶”，且特斯拉官宣此次更新的版本也并非“FSD完整体”，所有因FSD导致的违章，都得算在车主身上。
特斯拉车主测试FSD好不好用，FSD摸底车主的驾驶分够不够扣，这是外行看的热闹；交通规则的误判、导航和路网适配不足、复杂路段博弈能力欠缺，则是内行看的门道。
“魔幻”现象背后是特斯拉本土化适配不足，更深层次的原因在于中美数据跨境的限制，让特斯拉无法获取准确且丰富的中国道路数据，只能依赖网络上公开的视频，进行模型训练。
用“二手数据”填充训练库，缺少大量带有中国本土特色的复杂交通场景，再强的算法，也逃不过“纸上谈兵，天下无敌，落地实战，有心无力”的结果。
电动化时期，横空出世的特斯拉像鲶鱼一样，让国内车企同时感受到了压力和动力；但如今智能化阶段，在美国行走自如的特斯拉FSD，短期内很难在国内车圈掀起滔天巨浪。
消费市场上，国内用户见识过什么是好的智驾，已经对特斯拉FSD有所祛魅；专业角度上，国内车企和特斯拉在智驾技术路线上不尽相同，上限和下限自然也千差万别。
特斯拉FSD智驾技术可以用全栈自研、纯视觉、无图、端到端模型、低成本、依赖数据闭环等关键词来描述。
而本土选手，如华为乾崑ADS，长安天枢智驾，小鹏XNGP，理想AD，极氪NZP，则大多靠着“摄像头+毫米波雷达+激光雷达”的多传感器融合，在一线城市的早晚高峰和人车混行的城中村里腾挪转移。
和纯视觉相比，多传感器融合，除了有精准测距、准确识别目标的优势外，还能够通过交叉验证，避免单一传感器误判而导致的危险。像特斯拉FSD在北京胡同，把红底“福”字认成红灯的尴尬场景，就不会出现在多传感器融合的车子上。
多传感器融合，再辅以图商轻量化地图的“组合拳”，能最大程度的保证车辆在一些复杂场景，比如浓雾雨雪强光环境，或有大量行人、车辆和交通标志的城市道路场景下，安全通行，顺畅通行。
3月初，汽车媒体《AutoLab》发起的测评 ，特斯拉FSD和11台国内外智驾车型在上海市中心高峰时刻进行了11场难易程度不同的智驾对决。
结果毫无悬念，初来乍到，缺乏海量数据投喂的FSD在一众历经过中国特色道路场景毒打的车型面前，零封完败。谁更懂中国司机，谁更理解中国犹如毛细血管般的密集路网，一目了然。
技术狂人马斯克把FSD从头到尾的所有环节都牢牢握在自己手上，风格十分“独狼”，但国内车企则更讲究人多力量大，愿意博采众长。
地平线的芯片、腾讯的云图、德赛西威的域控，禾赛的激光雷达、华为的毫米波雷达、豪恩的超声波雷达、文远知行、元戎启行、轻舟智航的智驾算法，还有许多智驾供应链上的优秀企业……这些产业内的新质生产力汇聚在一起，托举出智驾的“万鳞甲”。
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2024年末，国内大部分主流车企的智驾，已经从以规则为主的算法框架，转向以神经网络模型为主的新架构，也就是“端到端技术”。
去年，长安基于端到端大模型实现了高速领航和泊车辅助等L2+功能，并将其部署在冲击高端市场的启源E07上，后续还将实现城区领航功能。
作为央企，长安一直致力于科技向上和智驾平权，它不仅是最早获得高快速路L3级自动驾驶测试牌照的企业，还是最早提出智驾平权的自主品牌。
按长安汽车首席智能驾驶技术官陶吉的说法，2026年，长安将实现L3自动驾驶功能，而今年，还计划将激光雷达下放到10万级车型，直接打破FSD 6.4万的高溢价，实现全民智驾。
陶吉表示，未来，智驾将是车企差异化的重要表现。长安的端到端+大模型的方式，将先在大算力平台上落地，随后向下迁移布局，天枢智驾要做高阶智能驾平权，让更多人感受到科技带来的普惠和福利。
业内公认的准则是，端到端智驾大模型的好坏，要看数据闭环的建设能力；端到端大模型能走多远，则要看数据驱动的数量和质量。
主机厂作为数据的第一入口，未来将有百万级别的车辆回传数据。针对这些数据，做何种标准规格的处理，如何进行数据脱敏保证合规，以什么方式进行标签挖掘，做数据均衡，如何在云端进行大模型的存储，云端仿真训练怎么做才低成本高效率……
这些数据处理能力都是传统主机厂急需拥有的核心能力，甚至像采集处理地图数据，还要拥有甲级测绘资质，全国范围内拥有该资质的企业数量都是有限的。
但在如今内卷严重的车圈，车企自建云，是一件说起来容易，做起来难的事。和造车流程漫长又严谨类似的，数据闭环的落地，同样依赖于完整的技术体系和工具链，这是一个漫长的过程，且投入巨大。
在陶吉看来，作为云服务商和图商，腾讯具备极强的数据资产管理能力。长安与其合作，就是把专业事交给专业的人来做。拥有地图甲级测绘资质的腾讯，可以为长安在采集合规、数据脱敏、去隐私、以及回传云端、自动化标注等环节提供强有力的底层支持和数据保障。
以长安启源E07为例，车主每天通勤时，车辆传感器都在收集真实路况信息，这些数据通过合规渠道进入腾讯的云端训练体系。腾讯的存算一体解决方案，会对海量数据进行快速准确的处理，清洗敏感信息、筛选高质量数据、按类别存储、基于具体情况释放GPU算力。
腾讯智慧出行副总裁钟学丹在一次公开演讲中提到，在智驾研发过程中，经常需要进行问题复现。以前，研发人员需要手动编写一些挖掘算法，才能在海量的数据中找到对应的特定场景，费时费力。
现在，只需要使用腾讯的数据万象服务和向量数据库，就能基于图片和文字进行需求定义和检索，直接从海量数据中把所需数据搜索出来，时效性由 1 周提升到了秒级（Top 1000＜1 秒）。
最终，这些PB级的路测数据被转化为天枢智驾模型的养分，不仅帮助长安智驾自研团队节省了大量的资源投入，还使长安能够快速地去迭代智驾版本，优化特殊场景下的应对策略，完成“车端采集-云端进化”的数据闭环。
关于智驾和地图关系的讨论，一直存在于智驾发展的进程中。最开始，大家认为高精度地图是智驾离不开的拐棍，但存在覆盖度低、鲜度得不到保障、采集成本昂贵的问题。
在后续很长一段时间里，头部车企和智驾供应商都对高精度地图避之不及，似乎用了地图的智驾，就不再是先进智驾技术了。
如今，车圈看待地图的态度，已趋于理性。车企意识到，只要车辆的终极任务是将驾乘人员从A点运送到B点，那么地图就有其存在的意义。如果单纯为了“秀技术肌肉”而舍弃地图，罔顾智驾落地的真实体验，那是本末倒置。
从最开始的SD标准导航地图，到HD高精度地图，再到现在的轻量化地图，地图之于智驾，已经从“全程扶着走”到“偶尔搭把手”。
主机厂的地图需求日新月异，这就需要图商因时而变，服务更灵活，身段更柔软，数据更适配，维护成本更低。
陶吉表示，智驾作为一种长期技术路线，合作图商一定要在数据合规、可泛化和低成本维护上做足功夫。长安和腾讯的合作，已然超出了传统的供应链范畴，远远不是“你供货，我使用”这么简单，也不涉及“谁主导谁”，更多的是一个共创共生，双方一起摸索，并迅速做出适应和调整。
仍以长安为例，条线多，车型矩阵全，智驾低中高配置布局丰富，是传统汽车集团的特点，针对低中高智驾，乃至L3智驾，对应的地图精度大小和要素多少都是不同的。
此前图商普遍采用的是不同精度的地图分别独立制作后再进行道路相互关联的方式，导致各种地图之间的数据不匹配，资源重复投入，地图更新频率难以统一的问题。
把标准地图、辅助驾驶地图、高精地图等不同精度等级的地图数据在同一套生产线上，做到数据同源、质量同级，针对人工驾驶、辅助驾驶和智能驾驶的不同模式自动切换符合场景需求的地图形态。
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按陶吉的说法，长安会在一些复杂路口和繁忙路段，使用腾讯提供的轻量化地图，让天枢智驾在领航过程中提前认知前方道路，对路口拓扑、停止线、交通灯等优先等级高的要素做到“心中有数，动作不慌”。
这样做不仅可以最大程度上的保障行车安全，为驾乘人员带来丝滑的体验，还能将部分地图数据处理任务从车端移到云端，可以极大减少车端算力的消耗和占用，降低整车BOM成本，最终反馈到车价上，让用户得实惠。
特斯拉FSD入华虽然掀起波澜，却暴露出跨国车企在本地化上的天然短板。长安天枢智驾方案则呈现出典型的中国式创新路径：芯片提供算力基座、激光雷达与视觉系统交叉验证，腾讯云端持续优化算法模型。
用钟学丹的话来讲，车企需要聚焦的，是智能汽车上那些能够被用户感知到的功能，至于更多的，用户看不见的部分，大可以借助腾讯这类的科技公司，通过IT和AI，得到更灵活，更开放的底层能力支持。
当跨国公司还在用全球统一方案应对地域差异，本土车圈阵营以构建起了由车企、科技公司、供应商组成的“适应性网络”。
这种“集大成者”的生态没有颠覆性的技术神话，却在每个路口，每种天气，每类驾驶习惯中持续优化，垒砌起实实在在的护城河。
