特斯拉FSD即將入華已經不是什么新聞了，而它的核心端到端技術，跳過中間模塊和代碼、從傳感器數據到駕駛控制信號的直接映射，也成為了廣泛被討論的話題。

 

目前，特斯拉FSD也已經更新到了Beta V12.4版本了，后續幾個更新版本也已經進入測試階段。

那么，這個版本的全自動駕駛能力究竟如何？我們不妨去看下何小鵬在美國加州測試特斯拉FSD的表現吧！

 

01、特斯拉的上帝視角

汽車的上帝視角其實大家并不陌生，360全景影像就是其中之一。

但是，在動態環境中，能夠精準識別周圍路況的車輛、行人、障礙物、紅綠燈等并且以上帝視角呈現在屏幕中的，特斯拉的確做得很不錯。

 

可以看到，何小鵬駕駛的特斯拉在等待時已經能夠知曉前方巨大的環島上的車輛情況，這是人眼視線被周圍樹木遮擋多看不到的。

并且，橫向車道車輛的行徑路線都能夠被準確把握，可見特斯拉的傳感器探測范圍之廣、速度之快、精度之高。

也得益于此，特斯拉能夠很好地預覽周圍車輛的速度和路線，從而為識別決策提供可靠的保障。

這里提一嘴，特斯拉可沒有配置任何激光雷達，而是靠純視覺成像識別。

 

 

（2）“老司機行為”有哪些？

當特斯拉在執行FSD全自動駕駛的時候，車道居中、保持等基礎功能的表現是很可靠的。

你比如一些路口，特斯拉FSD提前預判車輛的速度和行徑路線，開得比人要更為堅決。

 

此外還有一個細節我也關注到了，就是禮讓行人，當探測到人行道、虛線有人要過馬路時，特斯拉會做一個等待的動作。

 

整個自動駕駛過程，特斯拉的加速或者是短距離制動都是非常絲滑的，這也是何小鵬不止一次提到的，這是一名老司機。

 

 

03、來華后會有相同的表現嗎？

這個相信是大家最想知道的。

因為我們看到，在北美特斯拉的測試路況之中，車輛還是相對比較少的，假如特斯拉FSD來到國內后，潛在的會遇到3個挑戰。

第一個挑戰是，在國內，特別是像北京、上海這樣的大城市，在上下班高峰時期的車輛和目前測試的車輛數量不是同一個數量級。

 

第二個挑戰是，中國市場的道路標志和規劃在不斷完善中，但部分地區可能存在不清晰、不規范的情況，這可能對自動駕駛系統的識別效果產生影響。

第三個挑戰是，中國車主的駕駛風格不同，駕駛人員以及行人的素質也參差不齊，這也無疑會對自動駕駛的能力提出了更高的要求。

 

04、特斯拉FSD和小鵬XNGP哪家強？

我曾經也體驗過小鵬XNGP的智能駕駛，體驗還是相當不錯的，我覺得做得比特斯拉FSD有優勢的地方有這個幾個：

一個當然是出生在交通環境更為復雜的中國，這點上面已經描述過了。

第二個，是感知系統，特斯拉FSD是純視覺感知，小鵬堅持的是多感知融合路線，激光雷達、攝像頭、超聲波等硬件進行綜合感知，感知精度和范圍理論上是會比純視覺更為可靠。

 

另一個，我在測試小鵬XNGP的感覺是該快的時候快，該慢的時候慢。

我們也看到了視頻中的特斯拉在面對STOPLINE的時候有些猶豫不決，但在高速上的表現又有些激進，這當然和當地的交通情況和駕駛素養有關系，但起碼在小鵬上，我沒有發現這樣的問題。

 

 

還有一個我注意到的是，何小鵬稱下一階段需要解決過收費站的自動駕駛能力。

其實很考驗系統的可靠性，為什么呢？

一個是，收費站是典型的非結構化場景，這意味著自動駕駛系統需要處理的是一種不常見且復雜的道路環境。

在收費站，車輛必須準確選擇并駛入狹窄的收費通道，停在寬度有限的收費窗口前，這要求車輛具備精準的橫縱向控制和定位能力。

而收費站的車道可能沒有車載攝像頭可識別的明確分界線，這增加了自動駕駛系統感知周圍環境的難度。

其他駕駛員在收費站附近可能會做出出乎意料的舉動，如突然變道或停車，這要求自動駕駛系統具備快速響應和預測其他車輛行為的能力。

很期待XNGP能早日解決這個問題，這樣一來，高速領航就有機會實現真正的0接管了。

 

結束語

我個人的觀點是，雖然中美路況差異巨大，但特斯拉和小鵬這種類人的思考邏輯和決策動作毫無疑問是未來汽車全自動駕駛的主流方向。我是很期待FSD能早日入華的，一方面可以有機會檢驗一下FSD在中國到底靈不靈，另一方面也看看它是不是又將是特斯拉另一個“鯰魚”般的殺手锏可以來攪動一下中國市場的自動駕駛格局。