特斯拉的全自动驾驶（FSD）终于进军中国市场了。自2016年首次推出以来，FSD经历了多次软件升级，凭借纯视觉技术不断提升驾驶能力。尽管早期版本因过于谨慎、刹车过多等问题被批评，但近年来的进步让其逐步接近真正的无人驾驶。如今，FSD已在北美地区广泛推广，并计划扩展至全球多个市场。
这场技术较量的另一方，是被许多媒体称为”遥遥领先”的华为问界（AITO）。那么，FSD究竟表现如何？它是否真的不堪一击？有一位中国博主在一条蜿蜒的山路上，分别测试了FSD和华为的自动驾驶，结果令人意外。
山路上的生死对决
开车上山，很多人都经历过。弯道急、坡度陡、视线受限，对司机的驾驶技术是个不小的考验。这次测试的重点，就是看看两套自动驾驶系统在山路上的表现。
FSD以大约20公里的时速顺利通过发夹弯，过程丝滑得像老司机上路，一路稳稳前进。反观华为的自动驾驶，进入弯道后突然有点懵，像是一个刚学会骑车的小孩，在转弯时不太确定自己到底该怎么做。最终，博主不得不紧急接管，避免车子直接撞上护栏。
这个测试让人想到一个关键问题：特斯拉的FSD为什么能做到如此顺畅，而华为的系统却显得如此吃力？在整个测试过程中，FSD成功通过所有发夹弯，零接管，而华为系统在多个弯道中需要人为干预，最终博主在部分路段放弃测试。这样的差距不仅反映在成功率上，FSD的整体转弯流畅度也更胜一筹，平均比华为系统少1.5次刹车，确保驾驶更平顺。答案或许藏在技术路线的不同。
纯视觉 vs. 激光雷达：自动驾驶的两条路
特斯拉选择了一条非常硬核的路线，全靠视觉感知，不使用激光雷达（LiDAR）。它的系统就像一个开车经验丰富的老司机，靠眼睛（摄像头）判断路况，依赖AI不断学习和优化驾驶决策。优点是硬件成本低，扩展性强，不依赖事先制作好的高清地图。
华为则走了另一条路，高度依赖激光雷达和高清地图。这意味着系统需要预先知道道路的拓扑结构，才能顺利驾驶。一旦遇到新的环境，或是路面情况发生变化，比如临时施工、道路调整等，系统的适应能力就会大打折扣。
从这个角度看，FSD的泛化能力（Generalization）更强，不需要靠事先喂养的地图数据，也能灵活应对各种路况。现实中，它已经在不同城市环境下证明了自己的适应能力。例如，在美国，它能够应对纽约的高密度车流，也能在洛杉矶的高速公路上顺畅行驶。此外，FSD在极端天气条件下的表现也备受关注，过去在加拿大的冰雪路面上，它能够自动调整驾驶策略，减少打滑风险，而在暴雨天气里，也能适应视线受限的环境进行安全驾驶。
华为的系统更像是个”学霸”，考试前得死记硬背所有答案，一旦遇到超纲题，就容易犯错。
FSD的挑战：本地化适应问题
尽管FSD在硬件和AI算法上有绝对的领先优势，但在中国市场，它确实面临一些困难。首先，中国的交通规则和驾驶习惯与美国有很大不同。例如，在一些城市，电动车、自行车、行人乱穿马路的情况比较常见，而FSD的让行策略有时候”太礼貌”，导致它在某些路口显得有点”优柔寡断”。其次，FSD对中国的特殊道路标识、公交专用道、待行区等细节还不够熟悉，需要时间进行本地化调整。
但话说回来，这些问题都不是根本性的。FSD的驾驶基础能力足够强，缺的只是本地数据训练。一旦特斯拉收集到足够的中国路况数据，并进行调整，FSD的表现将会有显著提升。
结语：真正的挑战者会被低估吗？
FSD在中国市场的初期表现，确实没有让所有人满意。但如果深入分析，它的问题并不是能力不足，而是缺乏本地化训练数据。考虑到它在复杂环境下的泛化能力，这些问题只是时间问题。