这测试结果可以说毫不意外，我从去年就开始说， 特斯拉FSD实际落地的成果已经逐渐打不过国内一线厂商。
（当时主要是华为和小鹏，如今甚至要加上理想）
也就是FSD一直没在中国落地，所以一堆人可以继续贷款吹特斯拉智驾第一。
如果要我评价特斯拉FSD，我个人看法是： 算法理念和架构先进，但落地执行和数据丰度糟糕，而且纯视觉方案存在先天弊端。
算法落地执行方面，特斯拉FSD命名过度宣传（完全自动驾驶），实际落地进度却始终不尽如人意，北美之外推送非常有限。
北美不同城市的路况复杂度其实相比国内低很多，特斯拉停留在舒适区时间太长，算法迭代自然受影响。
甚至哪怕在北美大本营，在道路复杂度不太高的情况下，特斯拉FSD新版各种翻车视频也是一抓一大把。
陈震又不是第一个做测试的，只要动手搜索，特斯拉FSD翻车视频在外网甚至B站多了去了……
特斯拉端到端宣传许久，但目前行业所有的端到端都还需要兜底算法。
技术路线选择方面，特斯拉转向纯视觉发方案的决策，当年其实有合理性：
原本极光雷达市场由美系厂商主导，一颗高性能激光雷达动辄几万甚至十几万美刀， 量产车根本用不起。
没有足够多量产车收集真实世界数据训练算法，自动驾驶AI自然也没法取得跨越式进步。
所以站在当时时间节点上，马斯克选择低成本的高清摄像头采集数据是很合理的。
但问题在于，中国厂商加入战局后，激光雷达市场风云突变。
如今主流128线甚至192线激光雷达能被杀到百元机的价格，这对整车来说已经算不上很贵的部件，随着产能提升完全可以大规模普及。
激光雷达被国内企业卷到如今的性能和成本，纯视觉方案本身的优势被大幅削弱，劣势就不可避免的暴露更多。
我记得有次行业内部技术分享，有利益相关的从业者吹了很久纯视觉方案降本在低端车一统天下，但最后也不得不承认进出隧道等高反差路况激光雷达肯定更好。
更何况，国产车也打造出仰望尊界等超高端产品。
L4级别自动驾驶测试车使用当时业界最全面最强悍的硬件，早期单车成本也不过是百万量级，这两年成本也一直在下降；
将量产车卖到百万价位，意味着尊界可以用跟早期L4测试车相当甚至更强的硬件，持续收集数据训练算法；
最先进研发成果和最昂贵的硬件率先应用在超高端车型上，随着技术成熟后续一步步下放，这是非常典型的正向研发商业循环！
如今特斯拉坚持纯视觉，其实根本原因早就不是纯粹技术主导了：
一方面，特斯拉在纯视觉方案上坚持多年，也积累了大量数据和算法，转向融合方案工作量比较大；
另一方面，美国对国内的制裁和打压持续升级，国内也在部分领域出手反击，特斯拉也需要考虑激光雷达的供应链风险。
如今特斯拉尚存的优势，我觉得是智驾算力和顶尖AI人才质量可能还值得称道；
只是现在的智驾算法，已经是高度复杂需要大量工程师推进落地的综合工程。
特斯拉FSD研发团队规模其实一般，迭代效率也比较慢，如今逐渐落后于国内一线是很正常的事。
