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      特斯拉帶來的版本答案,自動駕駛的“iPhone 1時刻”

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      當大多數車企仍在圍繞“城市NOA覆蓋率”“高速輔助是否足夠穩定”展開競爭時,特斯拉車主的一次橫跨美國的FSD測試,把自動駕駛的討論拉進了新的語境。

      持續2天20小時,4397公里的跨州行駛、0次人工干預的表現,再疊加Grok語言模型上車后帶來的自然交互能力,讓特斯拉這套最新系統被不少海外評論稱為自動駕駛的“iPhone 1時刻”。這意味著在自動駕駛領域,終于迎來一個具有一定顛覆性、為行業發展定下基調的開端。



      但在情緒與敘事之外,更值得追問的是:FSD+Grok究竟領先行業其他企業多少?與Waymo這樣的L4玩家相比如何?又與中國市場已經大規模鋪開的高階L2系統相比處于什么位置?

      答案是,比“顛覆”二字更復雜。

      軟件第一次真正貫穿“整段駕駛”

      在過去十多年里,自動駕駛行業一直被分割成模塊:感知、定位、規劃、控制,各自獨立優化。無論是歐美車企還是中國品牌,大多數量產系統仍然沿用這種工程結構。

      而特斯拉近年來不斷向“端到端”靠攏——用神經網絡直接學習從攝像頭輸入到車輛動作輸出的完整過程。2024年年初,搭載“端到端”大模型的FSD V12的推出,就已經對自動駕駛行業形成了巨大沖擊。很多車企都開始同步跟進。如今,在FSD V14版本中,特斯拉進一步擴大了模型規模,并把導航、路徑決策、避障邏輯全部納入統一訓練框架。

      多家美國科技媒體在試駕后指出,FSD在復雜路口、環島、高速合流等場景中的表現,已經不像傳統意義上的“功能拼接”,而更像是一套持續工作的駕駛邏輯。系統不會因為從城市切換到高速公路而突然降級,而是保持一條完整的決策鏈。

      Grok的引入,則改變了另一層體驗?!皫臀覍Ш饺ス?,中間找一家星巴克,我要喝點東西。去完公司之后,我要去一個那什么,有一部電影叫《愛樂之城》,它那能跳舞的地方,我也不知道叫啥,反正就去那兒,然后開始自動駕駛?!鳖愃七@樣對Grok提出的各種模糊表達,最終完成自動駕駛的案例,在海內外的網絡上有數不清的博主上傳了類似視頻。

      自動駕駛系統可通過自然語言進行導航指令、路徑調整、路況提醒等交互,明顯改善了傳統語音助手“槽點多、識別差”的用戶體驗。新版本甚至支持更復雜的指令,如多點導航、重新規劃路徑等,這在其他車輛中仍極少見,或者說體驗很難追平特斯拉的表現。

      這種組合在邏輯上類似于將決策模型(Grok)和物理執行(FSD)融合為一體,跨越了僅靠視覺感知的傳統自動駕駛架構,為自動駕駛提供了更接近“理解+行動”的能力,這也是外界稱其將汽車轉向“具身智能體”的重要原因之一。對用戶來說,這也顯著降低了使用自動駕駛功能的心理門檻。



      當特斯拉遇上Waymo

      也遇上中國高階L2

      那么,現階段的FSD到底是什么水準?如果把FSD只與Waymo、Cruise這些L4玩家相比,結論往往集中在兩點:特斯拉覆蓋范圍更廣,但監管與安全責任尚未放行;Waymo在限定城市內運營成熟,卻依賴高精地圖與圍欄場景。

      問題在于——全球自動駕駛競爭真正最激烈的,并不只發生在L4賽道。

      在中國市場,高階L2已經成為新能源汽車競爭的核心賣點。過去兩年里,城市NOA、擁堵輔助、自動變道、泊車代駕幾乎成了中高端車型的標配。《懂車帝》《汽車之家》等平臺多輪實測表明,這些系統在高速公路和結構化道路上已經相當成熟,長時間巡航的穩定性明顯提升。

      但在真實城市環境中,另一種體驗同樣普遍:施工路段、非機動車密集、車道線缺失或臨時改道時,系統往往會頻繁提示接管。蜂鳴聲、彈窗確認成為用戶熟悉的節奏。

      這并不是技術停滯,而是一種刻意為之的工程選擇。

      中國車企當前普遍采用的是“高覆蓋率+強安全邊界”策略——只在確定性較高的場景中持續運行,一旦超出模型與規則的信心閾值,系統就主動交還控制權。這種邏輯符合現行法規,也更容易控制風險,但代價是連續自動駕駛體驗被切割成一段段“輔助時刻”。

      與之形成對照的,正是特斯拉這次展示的“貫穿式駕駛”能力。

      海外科技媒體在試駕中反復提到,FSD在復雜路況下的猶豫明顯減少,更傾向于繼續完成整個動作鏈,而不是立刻退回給人類。這種差異,不完全來自算力或算法強弱,而是路線選擇的不同——是優先確??煽剡吔?,還是盡可能擴大系統自主決策的空間?

      Waymo則站在第三種位置上。它在鳳凰城、舊金山等地的無人駕駛運營積累了大量安全數據,多項研究顯示,其事故傷害率低于人類駕駛水平。但是,這種可靠性建立在嚴格的地理圍欄和高精地圖基礎之上,短期內難以復制到全國道路。

      于是,一個微妙的三角結構正在形成:Waymo代表“限定區域內高度可靠的L4”;中國車企代表“在法規框架內不斷抬升L2上限”;特斯拉試圖在兩者之間,用端到端模型提前觸碰開放道路的L4邊界。

      監管與現實

      仍是決定勝負的變量

      正因為站在灰色地帶,特斯拉面臨的監管壓力始終高于同行。

      美國監管機構仍然將FSD視作需要駕駛員隨時監控的輔助系統,并持續關注其在鐵路道口、低能見度天氣等極端場景中的表現。資本市場的反應同樣謹慎:即便技術演示頻頻刷新敘事,Robotaxi的規?;虡I模式仍未真正被定價。



      在中國,情況同樣復雜。盡管高階輔助駕駛普及速度驚人,但監管部門始終強調功能邊界,車企在傳播口徑上也明顯趨于克制,避免將L2描述為真正意義上的無人駕駛。

      這意味著,無論是特斯拉、Waymo還是中國車企,真正的競爭不只是算法速度,而是誰能在技術進步、法規接受度與事故責任體系之間找到平衡點。

      正如多位歐洲零部件供應商高管在接受《金融時報》記者采訪時所說,自動駕駛的難點早已不只是感知能力,而是整個產業如何消化由此帶來的法律、保險與組織結構變化。

      如果要給FSD+Grok這次取得的突破貼上歷史標簽,它或許確實接近“iPhone 1”的位置——不是完美產品,也沒有解決商業化與監管難題,但第一次讓行業看到了一種可運行的未來形態。

      它證明端到端路線在開放道路上具備可行性,也迫使所有玩家重新思考:是繼續在有限場景內穩步推進,還是承擔更高風險,換取更快逼近終點的機會?真正的分水嶺,可能不在某一次跨州測試,而在未來幾年里誰能同時做到三件事:讓系統持續進化、讓監管機構點頭、讓普通消費者愿意真正放手。當這三件事同時發生時,自動駕駛才會迎來真正的革命時刻。

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