特斯拉FSD拟年内在华进一步落地

特斯拉在2025世界人工智能大会上的亮相，狗蛋觉得算是技术上的一个小里程碑，也是行业变革的催化剂。

Robotaxi无人驾驶出租车服务基于纯视觉架构，结合全球数据训练的神经网络，展现出了跨区域快速复制的能力。这种“数据驱动”模式优势就在于控制成本上，通过4D毫米波雷达替代激光雷达，这俩硬件差价可不是一星半点。

话说回来，纯视觉方案弊端在哪儿呢?在静止障碍物识别和极端天气下的鲁棒性不足，这点确实不如激光雷达 。

此外，特斯拉在中国面临数据本地化限制，这也是特斯拉需要面对的问题。

商业化进程中，特斯拉Robotaxi计划年底覆盖美国半数人口，无监管版FSD拟于2025年登陆中国，不过说再多这也只是拟订，真要落地还需要相关政策的支持。

但国产车企采取“场景化突围”策略，比如比亚迪在15万元级车型标配高速NOA，小鹏XNGP 3.0已覆盖50城并实现跨楼层记忆泊车，这种渐进式渗透更能让消费者感知到。

在生态竞争层面，特斯拉V4超充桩充电效率提升30%，提升确实不小，但是国产车企通过换电网络（如蔚来2300+座换电站）和车路协同（如小鹏“充电地图+XNGP”）对比起来，竞争力貌似又不是那么强。

所以看起来特斯拉总是很拧巴。

特斯拉的全球数据网络和成本控制能力值得借鉴，但其纯视觉方案的安全边界仍需验证，国产车企的多传感器融合路线虽成本较高，却在本土场景适应性上更胜一筹。

未来行业或将走向技术兼容，比如华为ADS 4.0尝试“激光雷达训练+摄像头推理”的混合架构，同时政策协同和产业链整合将成为破局关键。

唯有平衡技术创新与风险控制，我们才能在智能驾驶的终极竞赛中实现可持续发展。