从通过国家汽车数据安全要求起，特斯拉FSD入华似乎就已经“板上钉钉”，只是时间问题。这个当前全球自动驾驶领域最前沿的一大解决方案，将给中国自动驾驶带来哪些影响？是否会造成巨大冲击？
历史总是惊人的相似，正如同四年前上海临港特斯拉超级工厂正式交付时一样，在特斯拉FSD即将入华的前夜，人们问出了同一个问题：“狼”，就要来了？今年4月底，特斯拉通过了国家汽车数据安全4项全部要求，成为唯一一家符合合规要求的外资车企；几乎同一时间，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克低调访华，为期只有一天，媒体纷纷猜测是为了讨论特斯拉FSD在中国的落地可能性；几天后，有外媒报道称，特斯拉已成功获得中国工业和信息化部的软件注册，其员工将在中国公共道路上测试，并计划在今年晚些时候向中国客户提供FSD升级服务。不过，该消息并未得到官方确认，相关人员对媒体的回复只是“确实在筹备这件事”；最新的相关消息为，百度地图公布了特斯拉实测V20版本的视频，宣布百度地图车道级导航即将上线特斯拉，这同样被视为特斯拉FSD进入中国的准备工作之一。那么，FSD入华，究竟会成为“鲶鱼”，还是一条“鲨鱼”呢？
FSD的“前世今生”
特斯拉的FSD全称是Full Self-Driving，即“完全自动驾驶”，是特斯拉的全自动驾驶解决方案，主要基于人工智能的数据、软件和硬件的结合。特斯拉研发智能驾驶系统最早可追溯至2013年9月，马斯克在社交媒体上宣布，特斯拉正在研发其辅助驾驶系统AP（Autopilot System）。据说特斯拉早期曾与Google合作半自动驾驶系统Autopilot，但后来因为觉得半自动驾驶系统不可靠而叫停。2014年10月，特斯拉正式向公众推出了HW 1.0（Auto pilot Hardware的简写，特斯拉的自动驾驶电脑），其组成包括：1个前置单目摄像头（供应商为Mobileye），1个77G Hz毫米波雷达，最大探测距离160米（供应商为博世），12个最大探测距离5米的超声波传感器，以及Mobileye Eye的Q3计算平台和高精度电子辅助制动和转向系统；2016年10月，特斯拉推出HW 2.0，这套方案基于英伟达的Drive PX2，由两个公司联合开发。据悉，HW 2.0相较于HW 1.0在性能上实现了大幅提升，摄像头由2个增加至8个，处理器算力提升为12 TPOS，为HW 1.0的48倍。但特斯拉早早就决定了要走自研之路，据悉，早在HW 2.0时代，特斯拉的车端FSD芯片就在酝酿当中，直到2019年4月，以搭载两颗FSD芯片的HW 3.0正式上车为标志，特斯拉智能驾驶技术正式进入了全栈自研的新时期。
2020年第三季度，特斯拉正式发布了FSD Beta（测试版）版本，随后在2021年7月通过重构后的底层算法，采用纯视觉技术路线初步实现了城市NOA，并针对不良天气影响、无保护左转等Corner case（计算机领域用语，即极端情况）不断进行升级优化。到2023年4月发布的FSD Beta 11.3版本开始，特斯拉实现了城市NOA与高速NOA系统架构的统一，即所谓的“端到端”神经网络技术。最新消息称，特斯拉汽车FSD累计行驶里程已超过16亿公里。罗马并非一天造成的，特斯拉的FSD也经历了从不完善、不成熟到逐渐引领行业技术潮流的过程。例如在2016年与Mobileye“分手”后，特斯拉在很长一段时间内的算法表现都不如Mobileye，直到2020年算法重构后，特斯拉才实现了“逆袭”。
“纯视觉”渐成主流
客观而言，特斯拉如此迫切地想要推动FSD入华，直接原因是为提振在中国的产品销量，更深层的原因则是希望能抢先布局智能网联汽车市场。因为FSD技术的成熟需要数据训练，就目前国内智驾市场的情形来看，特斯拉再不抓紧，恐怕就要落后了。
众所周知，在智能驾驶领域，此前纯视觉路线只是“少数人的坚持”，激光雷达才是“多数人的选择”，主要是因为业界普遍认为，激光雷达方案采用全覆盖的感知方式，理论上会更加安全。但这两年，当降本压力逐级传导之后，再加上大模型的兴起，没有激光雷达和高精地图的纯视觉方案逐渐成为主流，毫不夸张地说，这股风气正是由特斯拉引导。2021年7月10日，特斯拉正式向约2000名美国用户推送了“完全自动驾驶”FSD Beta V9版本，其独特之处在于摒弃了毫米波雷达、超声波雷达等传感器，采用纯视觉的自动驾驶方案。彼时，特斯拉推出了基于Transformer的BEV感知方案，这是大模型技术在自动驾驶行业的首次亮相。
随后，特斯拉用了三年时间实现了FSD的全面升级，最终在2024年发布了FSD V12（Supervised）版本。注意，此时FSD的名称已不再标注“beta”（测试）。在BEV方案之前，智能驾驶系统往往需要大量的人类工程师在发现并筛选问题后，将问题“喂”给智能去处理，工程师编写规则的速度决定了人工智能的处理速度，此前特斯拉的代码就多达30多万行。但如今，特斯拉不再将AI分为单个模块，而是采用BEV、Transformer的技术架构，系统把摄像头获取的图像数据输入到神经网络，网络就可以直接输出车辆控制指令（如转向、加速、制动等），更接近于人类的大脑。就目前已体验FSD最新版本的用户反馈来说，虽然存在一些质疑和问题，但“更丝滑”“更拟人”是常见评价，不少实测视频都显示，面对复杂的施工路段、夜晚临时路桩、飞扬的纸袋、路过的动物等，特斯拉FSD均能做出灵活且准确的反应。
搅动智驾市场风云
特斯拉FSD入华一事，引起了中国汽车界人士的重视。尽管对此大家表态不一，例如华为常务董事、终端BG董事长、智能汽车解决方案BU董事长余承东在直播间表示，华为的智能驾驶系统在没有使用激光雷达的情况下，性能已经优于特斯拉的FSD，欢迎特斯拉FSD进入中国市场。小鹏汽车CEO何小鹏也提出，会拥抱特斯拉FSD入华，因为这将带来“鲶鱼效应”，带动国内整个智能驾驶行业的发展。但这样的表态，多多少少有点“战略上藐视敌人”的味道。
与特斯拉没有直接竞争关系的，非整车类企业人士和行业专家的观点就显得相对悲观一些。激光雷达企业禾赛科技CEO李一帆日前在接受媒体采访时直言，特斯拉和普通车企有明显区别，特斯拉使用的是全栈自研芯片，拥有海量数据，同时算法能力更是业界翘楚。此前一位国内大型整车企业的研究院负责人也曾在接受记者采访时透露，与国内一些主打智能驾驶的汽车产品相比，特斯拉算力并不高，但由于芯片和算法强绑定，因此成本只有同行的三分之一。“
国内车企与特斯拉的区别在于，我们的算法与芯片没有做到软硬件集成的最优化，从而导致要投入更多的硬件才能达到一样的效果。”该负责人坦言，就单车智能化水平来说，无论是算力，还是大模型，国内车企都和特斯拉存在着不小的差距，短期内想要追上难度不小。中国汽车工业协会副总工程师王耀也在去年的一场演讲中提出，特斯拉在自动驾驶方面技术优势明显，原因在于特斯拉拥有庞大的数据优势，也只有足够多的数据才能保证有足够的经验来训练算法。反观国内，其实大部分的企业数据资源严重不足，因此不得不采用融合感知技术路线。在他看来，即便走融合感知技术路线的车企把这条路跑通了，把激光雷达等传感器的成本“打”下来，届时特斯拉同样可以使用，而且依然存在较大的数据资源优势。
一边竞争一边学习
不过，特斯拉当下优势明显，并不意味着中国车企就毫无招架之力，一旦特斯拉FSD在华落地，中国品牌汽车就可能败下阵来。清华大学苏州汽车研究院院长助理、智能网联中心主任戴一凡告诉记者，如果单纯从智能驾驶本身来看，特斯拉在国际范围内肯定是公认比较领先的，近期更新后的版本效果也很不错，又具备成本优势，因此FSD在国内落地后，消费者会进行比较和对标，肯定也会给国内的其他企业带来竞争压力。但他认为，特斯拉FSD入华后更多会出现“一边竞争一边互相学习”的局面。“我相信，以国内主机厂和科技公司的研发实力，必然不会在特斯拉面前毫无还手之力，大家互相竞争，在竞争中互相提升。”
戴一凡指出，应当注意的是，特斯拉FSD的先进也只局限在“辅助驾驶”的领域，距离想要实现真正的无人驾驶，恐怕还有很多问题需要解决和优化。另一方面，包括华为和小鹏等在内的国内企业，已经早早开始学习并实践纯视觉路线的应用，包括华为此前发布的视觉智驾方案——HUAWEI ADS基础版、广汽的无图纯视觉智驾方案GARCIA、大疆车载的城市高阶智驾方案“成行平台升级版”和百度发布的纯视觉城市领航辅助驾驶产品——ANP3 Pro，再加上去年就推出了纯视觉高阶智驾技术方案的极越以及MAXI‐EYE智驾科技，可以说，无论特斯拉FSD是否入华，或者说，什么时候入华，中国车企都已经做好了相应的技术储备与应对。基于此，有分析称，随着特斯拉采用端到端技术，我国车企已经显露出强化视觉的趋势，而目前FSD在本地经验还不足，未来能否与国内车企在智能驾驶上一“战”，主要还是取决于FSD的进化速度。此外，应当强调的是，辅助驾驶阶段的优劣也未必就能决定了未来的胜负，毕竟在无人驾驶的终极“战场”上，我们还有另一个大“杀招”——“车路云”一体化。鹿死谁手，还未可知。注：本文首发于《汽车纵横》杂志2024年7月刊“热点追踪”栏目，敬请关注。
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文章：汽车纵横
排版：汽车纵横
原文标题 : 特斯拉FSD入华，是“鲶鱼”还是“鲨鱼”？
