最近發生的特斯拉召回事件被很多人解讀為，有關部門可能在為下一步特斯拉引以為傲的FSD（完全自動駕駛功能）引入中國做放行準備。
目前，特斯拉在中國沒有開通FSD。此前，已有多次傳聞特斯拉FSD將在中國放行。百度智能汽車事業部總經理儲瑞松認為，FSD會在今年或明年進入中國市場，并在2025年規模化開放。而最近有更多的“苗頭”顯示FSD將在本年度進入中國市場。日前，上海市經信委智能制造推進處相關負責人介紹，下一階段，上海將進一步深化與特斯拉的合作，推動自動駕駛、機器人等功能板塊在滬布局。
如果這條代表汽車智能化的鯰魚真的被引入中國市場，能夠再次產生鯰魚效應嗎？
(資料圖片僅供參考)
在解答這個問題前，我們有必要探討一下：FSD究竟是自動駕駛行業的標桿，還是根本就是在畫餅？
爭論從來沒有停止過，
真正原因還是在于要“物有所值”
圍繞FSD的爭議首先從它的名稱開始。
特斯拉FSD從字面上解釋，意為全自動駕駛功能（Full Self-Drive），實際上是自動輔助駕駛功能的升級版。FSD并不是安裝到車輛上就能實現全自動駕駛，而是后續通過無線軟件更新才能實現該功能。FSD是特斯拉推出的完全自動駕駛選裝功能。相較于特斯拉當前裝車應用的Autopilot功能，FSD的功能更加先進，能夠實現自動泊車、自動輔助變道、識別交通信號燈并自動做出反應、停車場智能召喚等功能需求，可以通過軟件訂閱實現“自動駕駛”功能。
伴隨著FSD的問世，美國消費者對它的質疑不斷，美國相關部門也多次對它進行調查。
也許用蘋果公司聯合創始人史蒂夫·沃茲尼亞克最近在接受美國有線電視新聞網（CNN）采訪中的夸張說法比較有說服力：“如果你想讓人工智能出錯，獲得大量索賠，一有機會就試圖殺死你，那你就去買一輛特斯拉吧。”
那么，既然大家都是輔助駕駛，除了名稱上的爭議外，為何其他車型沒有特斯拉那樣飽受爭議呢？
除了特斯拉的車輛保有量較多和智能駕駛功能是其主推的賣點外，說白了，還是錢的問題。特斯拉FSD作為選裝件發售，自動駕駛訂閱于去年在美國發布。特斯拉汽車業務商業模式從銷售收入進一步延伸，通過軟件收費模式使一輛車在全生命周期內都能為公司貢獻收入，而FSD 是公司最主要的付費軟件。
看明白了嗎？收取了不菲的費用，就要有接受消費者更大挑刺的擔當。
FSD是目前國內自動駕駛的“天花板”？
在汽車行業，特斯拉最先將Transformer應用于量產車智能駕駛，比其他企業早一到兩年。Transformer是讓整個AI行業沸騰的神經網絡模型（變形金剛）。在此之前，輔助駕駛的感知算法模塊主要運行卷積神經網絡CNN。2022年，特斯拉在新一屆AI Day上推出了能夠檢測通用障礙物的Occupancy Network占用網絡。
簡而言之，特斯拉方案的好處是可以不依賴高精地圖，更快做出判斷和決策，演化的核心思想是做到更快、更準。
特斯拉的系統幾乎不會出現“擺爛”的問題，網絡上眾多測試者的視頻都是在復雜的城市路況場景中拍攝的，一些路面情況的復雜程度不亞于我國的大城市，但是明顯可以看到特斯拉FSD的進步。
當前，很多自主品牌已經實現自動變道、自動超車、自動進出匝道這些功能，而且整個駕駛過程非常連貫。兩者在實現方式上有所不同，特斯拉始終推崇視覺雷達方案，而自主品牌當前比較主流的做法是通過激光雷達配合高精地圖實現高階駕駛輔助。與此同時，這些車企還會配合視覺雷達以及毫米波雷達，彌補激光雷達所不能應付的部分場景。但因為嚴重依賴高精地圖，所以失去高精地圖后，高階駕駛輔助功能將不能實現。
為擺脫對地圖的嚴重依賴，理想、小鵬、華為等企業已經開始對重感知的高階駕駛輔助功能進行積極開發。從這一點來說，這些企業或多或少地默認了特斯拉的“師傅”角色。
根據比亞迪發布的最新消息，比亞迪智能駕駛新負責人到位，直接瞄準高階的高速領航功能，“對標”特斯拉FSD的體驗。比亞迪智駕體系調整后的首個產品高速NOA，據說年內就會量產上市。最重要的是核心算法，由比亞迪自研，而非采購。
FSD，又一次充當鯰魚？
曾幾何時，特斯拉作為一條新能源汽車“鯰魚”被引入相對封閉的中國傳統汽車市場，結果在政策加持、各類資本的演繹和消費者觀念的改變下，沒有人能夠想到這條鯰魚竟然會讓造車新勢力紛紛崛起，新能源汽車市場滲透率突飛猛進，更加引起中國乃至世界汽車產業的大變局。
如今，自動駕駛正面臨一個困局：L4級自動駕駛遙遙無期，不少原先專攻于L4級自動駕駛的企業開始向下降維到L2級或L2+級。
記者認為，如果政府想在汽車智能化領域同樣尋找一次“破局”的機會，重新找到發力點，讓自動駕駛更快被普通消費者接受，那盡快讓特斯拉FSD“鯰魚”進入市場，不失為一個好方法。
但問題是，特斯拉的FSD很難重走特斯拉初入中國市場的輝煌歷程，原因主要有以下三點：一是以特斯拉為代表的新能源汽車剛崛起時，世界范圍內基本是看好的聲浪高過不看好的聲浪。記得當時除了能源危機以外，還有很多人購買特斯拉新能源汽車代表的是一種時尚生活態度，一種熱愛環保的公益心，而FSD目前在世界范圍內質疑聲不斷。
二是新能源汽車的發展可以說是在各國政府的全力政策推動下進行的，特別是在中國，支持力度很大，成績也最出挑。但是目前，自動駕駛由于遇到法規難點，各國政府的態度不一，中國也有可能隨著自動駕駛應用層面的消費者參與人數迅速壯大，逐步遇到法規難題。
三是在技術和資本乃至法規層面，特斯拉的FSD真的能讓人摒棄畫餅一說嗎？
畫餅？還是對它要有足夠的寬容
研發周期長，落地難度大，回報遙遙無期……自動駕駛企業及其股東不得不重新審視背后的效益問題。特別是在經濟下行、供應鏈受限、原材料價格上漲的大環境中。
福特首席高級產品開發和技術官道格·菲爾德表示，要在密集的城市環境中實現自動駕駛，“比登月還難”。比亞迪老總王傳福說：“現在所謂‘自動駕駛’，就是被資本裹挾的。我認為自動駕駛發展到最后，頂多做到‘高級輔助駕駛’，僅此而已。在你犯困的時候、看短消息的時候，減少發生事故的概率。事故肯定會有，傷人事件也肯定會有，但責任始終要車主自己承擔。”
Transformer對數據規模有硬性要求，如果數據量達不到要求，性能反而會比CNN更差。因此，向Transformer切換的前提是，能獲得足夠的數據喂養它。
對此，特斯拉作為智駕車輛保有量較高的車企有更大優勢，但這只是開始。因為收集更多、更高質量的數據是一碼事，用它們訓練出足夠強大的模型是另一碼事。在海量數據中訓練海量參數的大模型，需要的是天量算力，只有大型云計算中心才能勝任。
2022年，特斯拉為了訓練占用網絡，使用了14.4億幀視頻數據，數據量超過30PB，而其自研的DOJO超算仍處于開發狀態。
并且，目前幾乎所有芯片廠提供車端的智能駕駛芯片并不是為Transformer準備的。
一個事實是，即使是Transformer、BEV和占用網絡這些讓業界競相追逐的突破，目前主要解決的仍是智駕車輛的感知問題，在完整的智能駕駛技術架構中，依然有困難的決策/規控環節。
從數據、算力、芯片到法律層面，可以大致得出這樣的結論：即使強如特斯拉，要想實現真正意義上的FSD（完全自動駕駛L5級別），顯然是在畫餅，目前能做到的只能是L2級后無限的“+”。
當然，也有可能會帶來最終的變局，只是不知道具體時間。
對消費者而言，在保證安全的前提下，L2級后無限的加號意味著消費體驗更優。
問題是，面對還看不到終點的征途，有多少企業能夠等待？他們真的需要應對這場競爭嗎？
