就在昨天，特斯拉FSD（全自动驾驶）系统在中国正式启动分批推送。消息一出，朋友圈瞬间炸开了锅，仿佛整个智能驾驶圈都被这股“特斯拉旋风”给卷了起来。
今天，我们就先不聊它的定价了，相信大家在各大网站上面都能了解到了。并且我对于它这个6.4万元的售价还是有点……嗯！确实门槛有点高，果然买车才是开始。
但作为一名对智能驾驶充满好奇的普通消费者，我一直在关注这场技术大戏。特斯拉FSD到底能不能在中国复杂的路况中“大杀四方”，还是只能沦为“试验品”？
带着这样的疑问，我仔细研究了首测结果，并试图从一个普通人的视角，聊聊我对当下智能驾驶环境的感受。
亮点与不足并存
特斯拉FSD在国内的实测表现呈现出明显的两面性。一方面，其在交通信号灯识别、自动变道等基础功能上表现优异。例如，在城市道路中，FSD能够精准识别信号灯并及时做出直行、左转、右转或掉头等操作，变道动作也较为流畅。
此外，FSD的驾驶风格灵活且守交规，甚至在某些情况下能够自主选择最优路线，展现出较高的智能水平。
然而，FSD在面对中国复杂的交通环境时，仍暴露出诸多不足。
例如，在早晚高峰时段的拥堵路段，面对突然插队的车辆，FSD的反应速度明显不如人类司机，甚至会出现短暂迟疑，导致跟车距离过近。此外，在狭窄街道或路边停车较多的路段，FSD对道路空间的判断也存在偏差，甚至差点剐蹭到路边车辆。
纯视觉方案的利与弊
特斯拉FSD采用的是纯视觉方案，依靠车辆上的多个摄像头捕捉周围环境信息，并通过强大的算法和神经网络进行分析处理。
这种方案的优势在于成本较低，且数据采集和更新较为方便。然而，纯视觉方案在恶劣天气条件下（如暴雨、大雾）会受到严重影响，导致感知能力大幅下降。
此外，与激光雷达等传感器相比，纯视觉方案在深度感知和距离测量方面精度稍显不足，这在复杂路况下可能引发安全隐患。
复杂且充满挑战
中国复杂的交通环境是特斯拉FSD在国内面临的主要挑战之一。
国内道路上不仅有大量汽车，还有电动车、摩托车、自行车等多种交通参与者，其行驶轨迹多变，驾驶习惯也各不相同。此外，中国部分城市的道路设计极为复杂，如重庆的“迷宫”式道路，这对自动驾驶系统的感知和决策能力提出了极高要求。
相比之下，国内智能驾驶企业如华为、小鹏等，凭借对本土路况的深入理解和多元化的技术方案，在复杂路况下表现更为出色。
例如，华为的ADS 3.0采用先进的感知技术和决策算法，小鹏的XNGP系统则融入了大模型的时空理解能力，二者均在城市导航辅助驾驶方面展现出独特优势。
鲶鱼效应与技术迭代
特斯拉FSD的进入无疑给国内智能驾驶市场带来了巨大冲击。
一方面，其强大的技术实力和品牌影响力可能对国内企业构成短期压力；另一方面，FSD的入华也将激发国内企业的技术迭代与创新，加速整个行业的技术进步。例如，国内车企已经开始加速算法优化，如DeepSeek接入等，以应对特斯拉的技术挑战。
此外，特斯拉FSD的入华还将促使监管部门完善自动驾驶相关法规和标准，推动行业的健康发展。从长远来看，这种“鲶鱼效应”将有助于提升整个智能驾驶行业的技术水平和安全性。