馬斯克豪言特斯拉FSD全面入華，為何沒了任何響聲？
在股東大會批準了1萬億美元薪酬方案后，馬斯克似乎一下子又找回了活力，開始“火力全開”，號稱要特斯拉市值提升至8.5萬億美元、售出1200萬輛汽車、部署100萬輛Robotaxi等等。
當然，也不忘再提一下FSD技術（完全自動駕駛）。馬斯克表示，FSD預計將在2026年2月或3月獲得中國全面批準。還聲稱這套技術正以指數級速度進步，安全性將遠超人類駕駛。
有意思的是，這條消息發出后，國內媒體似乎毫無動靜，甚至遠不如何小鵬“剪機器人”的熱度大。為何馬神的搞流量能力退化這么快？FSD入華將會有怎樣的影響？讓功夫汽車帶大家一起看一下。
（1）全面落地，依舊是餅？
根據馬斯克的說法，當前特斯拉FSD在國內只有“部分批準”，功能范圍和覆蓋區域嚴重受限。等到明年2月份獲得全面批準，特斯拉將在國內解鎖復雜路口通行、城市道路自動變道、自動泊車等完整的FSD功能，整個性能會“大不一樣”。
“完整版”的FSD系統將遠比現階段的增強輔助駕駛要強，特斯拉也針對國內的道路進行了專門的訓練。可以識別中式環島、禮讓行人，也能應對非機動車混行這樣的本土場景，甚至特斯拉還針對“加塞文化”優化了變道策略。總之，這一次的FSD會更加好開。
特斯拉還舉出了一系列的數據，當前Model Y的高速NOA的自動變道效率已經達到90%，等全面批準的新版本實施，城市道路的自動通行能力會讓通勤時間減少30%。
而且FSD的訂閱模式會同步升級，國內用戶既可以買斷，也能以每月640元的價格解鎖完整功能，這個價格比美國市場低了15%，足以可見特斯拉對中國市場的重視。
個人看來，說法非常美好，但依然是避重就輕。特斯拉確實針對國內數據進行了訓練，但因為國內法規要求自動駕駛數據必須在境內存儲和處理，禁止未經批準的數據出境，這意味著訓練效果一定不會太好。這也很好理解，誰會允許自己國家的海量路況數據直接“出國”？
特斯拉無法像中國車企那樣獲取實時、海量的本土道路數據，只能通過互聯網公開視頻進行模擬訓練，這種 “隔空學習”的模式無疑難以覆蓋真實路況中的復雜變量，比如突發施工、臨時交通管制等等。
而特斯拉也一直反對將訓練中心移入國內，不論是系統更新還是算法模型迭代都跟不上節奏。所謂的“全面入華”，依然是鏡花水月，與之前的試用版本不會有太大的差異，頂多就是闖紅燈少一些罷了，也很難真正變得好用。
（2）滿血版FSD，并不那么美？
從另外的角度，即使沒有這樣那樣的限制，包括最核心的數據出境限制，特斯拉FSD的表現也遠遠稱不上優秀。
特斯拉堅持 “純視覺+端到端神經網絡” 方案，沒有激光雷達，甚至連普通的毫米波雷達都沒有。這種路徑在北美簡單路況下可行，在中國復雜環境中短板非常明顯。
激光雷達能夠提供三維空間數據，在障礙物識別、距離測算上更加精準。而純視覺方案只依賴攝像頭圖像分析，很容易受光線、遮擋影響。比如在雨霧天氣，或者夜間照明不足的路口，FSD對臨時障礙物、道路標線的識別準確率就會大幅下降，很容易導致“視而不見”。
還有北方冬季冰雪路面、南方暴雨大霧天氣、山區盤山公路等場景，對依賴攝像頭的純視覺方案都非常不利，FSD的感知精度會大幅下降。別說這種情況特殊，駕駛安全本就是“一次性”的事。
國內道路經常會出現“窄路會車” “加塞博弈” 以及“無保護右轉” 等場景，這就更需要精準的距離感知和快速決策。這倒不是說純視覺方案的響應時延長，而是決策精度不足，很容易出現 “過度激進”或“過度保守”的操作。
這在當前用戶不多的情況下或許不是問題，這些人都是忠粉，哪怕不那么好用也會選擇“原諒”。一旦后續用戶增多，這些缺點無疑會暴露無疑。
最后就是價格了，目前FSD的買斷價是6.4萬元，月租價格大概率會是640元，也就是7680元一年。而國內高階輔助駕駛要么是“半賣半送”，比如小鵬、理想，要么價格是2-3萬元。在性能不占優甚至的情況下，特斯拉FSD價格是競品的2倍以上，又怎能動搖市場呢？
（3）不再信“狼來了”？
關于為什么這次的“全面入華”宣言沒有響動，還有一個重要原因，那就是國內消費者已經倦了，不再相信“狼來了”。特斯拉最近這些年的各種“跳票”，已經耗完了大家的信心。
比如最早的4680電池，2020年就官宣了，號稱可使車輛續航提升16%（長期有望凈增56%），還能讓生產成本下降54%，這不是天頂星科技是什么？結果從概念發布到規模化落地歷經多次波折，至今仍處于技術完善與產能擴張的階段，甚至連消費者都忘了這回事了。
還有Cybercab自動駕駛出租車，2016年的《特斯拉藍圖續集》就提出了自動駕駛出租車和 “共享出行” 愿景，聲稱 “車主可在不使用車輛時將其出租”。 截至2025 年11月該車型仍未量產，無方向盤、踏板的設計通不過嚴格安全認證，低成本量產的技術難題也無法完全解決。
聲明：本文由太平洋號作者撰寫，觀點僅代表個人，不代表太平洋汽車。文中部分圖片來源網絡，感謝原作者。
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