特斯拉FSD在中国首秀表现不佳，被称为“十分尴尬”，但在特斯拉方面表示，中国版FSD的功能尚无法实现美国FSD的功能。

　　2.由于数据主权和场景深耕的优势，中国车企在自动驾驶技术方面已经具备了与特斯拉竞争的实力。

　　3.然而，特斯拉在中国面临数据合规问题，与百度合作进行数据处理，但降低了训练效率和效果。

　　4.未来，随着特斯拉打通数据合规路径，中国百万特斯拉用户将为其提供庞大的数据量，有望加速迭代其智驾模型。

　　5.中国车企仍需努力，期待在政府、车企以及消费者的共同努力下，中国能够在未来的汽车产业中占据重要地位。

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　　然而，经过各车主的测试，特斯拉FSD的首秀却堪称“十分尴尬”，可以说是严重“水土不服”。在人和电瓶车多的地方，特斯拉车速慢得堪比“移动路障”，公交车道和限行区域经常无法正确识别，甚至有车主碰到频繁闯红灯的现象。

　　不过，特斯拉方面表示，此次推送的功能尚无法实现美国FSD的功能，因此中国版FSD的全称是“FSD智能辅助驾驶功能”，而不是“FSD完全自动驾驶”。但他们强调，未来FSD将能在极少干预的情况下完成绝大多数的驾驶任务。

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　　我们认为，特斯拉FSD当前在中国的表现虽然不尽如人意，但这很可能只是暂时现象。

　　随着FSD的运行和本地化适配，这些问题都将逐步得到改善，未来仍会是智驾领域的领军企业。各个中国车企和自动驾驶企业千万不能掉以轻心。

　　特斯拉FSD的算法优化高度依赖海量的驾驶数据。仅在北美，特斯拉就有60余万用户为其上传训练数据，覆盖了绝大部分的道路场景 。

　　然而，中国要求所有境内采集的驾驶数据必须存储于本地服务器，禁止跨境传输。那么，特斯拉基于北美积累的数据所训练的FSD，显然难以适应中国的交通状况。

　　于是，在人和电瓶车频繁穿梭的地方，特斯拉FSD自然就傻眼了，就更不用提中国特有的常见状况了，比如三轮车和摊贩占道、道路临时施工、车辆违停、非机动车混行、随意加塞变道、红绿灯设置方式繁多等，特斯拉在这些情况下表现糟糕也就不足为奇了。

　　特斯拉在北美的超算中心无法直接处理中国的驾驶数据。但由于美国的芯片禁售令，特拉斯在中国难以建立起动辄10万张H100的超算中心。

　　为此，特斯拉一直与国内的云厂商合作进行数据处理。在数据合规方面，特斯拉则是与百度合作，数据脱敏后，再用于FSD模型的训练。但这些做法都必然大幅地降低了训练的效率和效果。

　　因此，长期以来，虽然大家总是能在网上看到特斯拉FSD的“老司机”操作，但至少在中国，特斯拉的自动驾驶技术并不具有优势。

　　不过，我们可以预见，随着特斯拉打通数据合规路径，中国百万特斯拉用户将为其提供庞大的数据量。有了这些数据的支持，特斯拉就有可能加速迭代其智驾模型。

　　在未来的几个月中，FSD的表现确实有可能如特斯拉所承诺的那样，得到大幅提升。

　　但是，话说回来，特斯拉中国版FSD受到这些吐槽，恰恰表明了中国车企的自动驾驶技术已经具备了可以一战的实力。

　　特别是数据主权、场景深耕和成本控制的三重优势，俨然成为了中国车企无形的护城河。

　　、理想等车企以及采用了华为技术的电动汽车，在本地都有不错表现。因为本土车企无需面对跨境数据传输和处理的问题，能够高效采集高频次、高密度的道路信息，从而针对中国特色的场景进行针对性优化，同时还能基于中国司机的驾驶习惯和交通规则特点，优化变道逻辑和路口博弈能力。

　　让大家免费敞开使用其智驾系统，那么用户和数据量势必会进一步增长。中国车企仍然可以和特斯拉充分竞争，呈现“百花齐放”的良好局面。

　　其实这也反映出，自动驾驶技术已经从“高举高打”、“一招鲜吃遍天”的阶段，进入到了“精耕细作”的新阶段。

　　因此，特斯拉现在所面临的问题，将是未来每个有全球化视野的车企都必须考虑的挑战。

　　L3级自动驾驶技术的普及，必将给汽车产业带来颠覆性的变革，燃油车将被迅速淘汰，全球的电动汽车渗透率将大幅飙升。

　　这是摆在所有车企面前的、百年一遇的大变局，更是中国车企走进全球汽车产业舞台中央的绝佳机会。

　　如今，中国已然成为全球L3级自动驾驶技术的最前沿试验场。截至2025年，比亚迪、小鹏、理想等15家车企已获得L3级测试牌照，覆盖了北京、上海、广州等12个城市的特定区域。百度Apollo的萝卜快跑更是在武汉、北京、深圳等多地进行了无人出租车的运营。

　　此外，北京、深圳等地还在L3事故责任的认定方面进行试点，允许企业通过保险基金覆盖责任风险。这无疑将为消费者吃下定心丸，也将倒逼车企提升自己的技术水平。

　　我们期待，在政府、车企以及消费者的共同努力下，并利用数据规模和产业链方面的优势，中国能够在未来的汽车产业中占据重要地位，为中国经济的发展注入新的动能。