特斯拉FSD入華風聲再起，中國車企怎麼辦？

21世紀經濟報道記者 易思琳 北京報道

2018年，特斯拉首個海外超級工廠落地上海，在特斯拉這條鮎魚的帶動下，中國新能源產業鏈飛速發展。如今，在智能駕駛領域，特斯拉想要放出一條“新鮎魚”——FSD。

FSD，全稱Full Self-Driving（全自動駕駛），是特斯拉汽車的核心賣點之一，特斯拉四年前推出了FSD功能，但尚未在中國上市。

近日，特斯拉FSD入華風聲再起。據財新網報道，上海臨港新片區管委會數據處處長陸森在特斯拉上海儲能超級工廠開工之際透露，南匯新城正推動10輛特斯拉車輛開展FSD的落地試點。

倘若FSD入華，勢必會對國內智能駕駛格局帶來衝擊。

6月15日，在汽車商業評論主辦的“中國汽車藍皮書論壇”的高階智能駕駛圓桌論壇上，知行科技創始人宋陽、理想汽車智能駕駛副總裁郎鹹朋、Momenta創始人曹旭東和阿維塔智駕負責人董志華，共同探討了這一話題。

FSD的鮎魚效應

郎鹹朋認爲，“希望有更好的產品進入中國，特斯拉的進入對中國智駕更多是促進作用”。

曹旭東、董志華、宋陽均認爲特斯拉的FSD“代表了一個技術引進的方向”。FSD最先確定了純視覺技術路線、率先應用OCC佔用網絡、無高精地圖等技術方案。他們相信，通過技術創新、優化成本控制、提升用戶體驗，中國企業在智能駕駛領域同樣能取得領先地位。

安全、舒適性、便利性，是評判一套智能駕駛功能好壞的共識。

首要因素是安全。近日，在特斯拉給美國的170萬特斯拉車主推送新版的FSD測試中，兩個月內沒有發生一起事故。接近蔚來的知情人士告訴21世紀經濟報道，蔚來CEO李斌對蔚來自動駕駛團隊的期待也很明確——“減少事故率，解放時間”。

董志華指出，智能駕駛的安全性如同汽車的“豪華配置”，雖不易在購車時直觀感受到，卻能在使用過程中提供保護。他還提出，優秀的智能駕駛系統應儘可能模仿老司機的駕駛習慣，讓用戶產生信任感。

相較於特斯拉，中國企業仍有一定差距。目前特斯拉FSD已經實現了超過16億公里的行駛，超過了其他自動駕駛公司的總和。同時，最新版本V12也是最新的“端到端自動駕駛”，完全採用神經網絡進行車輛控制。若特斯拉入華，鮎魚效應將重啓。

但目前階段FSD入華也面臨一系列的挑戰，如數據和隱私保護，是否需要和中國企業在地圖數據上進行合作，以及中國用戶是否能接受軟件收費等問題。

截至目前，中國相關部門依然尚未正式批准FSD能夠在中國使用。

馬斯克一直積極推動FSD入華，反映了他對特斯拉當下處境的考慮。

2024年以來，特斯拉全球銷量出現明顯下滑。一季度財報顯示，特斯拉全球交付量同比下降8.5%至38.68萬輛，爲2020年以來首次同比下滑，環比下降幅度超過20%，創近5個季度新低。

交付量下滑、利潤下降，爲削減成本、提高生產率，特斯拉在今年4月開始在全球裁員超過10%，涉及至少1.4萬人，同期不少高管集體離職。自那之後，特斯拉的股價一直下跌超過5%，市值至少蒸發超過300億美元。

與此同時，特斯拉FSD一季度北美選裝率僅爲2%，未及預期目標（6%）在這種情況下，馬斯克希望依靠FSD獲取更多利潤，同時也想將其引入中國這個重要市場。

端到端落地，要多久？

此次圓桌論壇，還討論了“端到端自動駕駛解決方案”。

2023年，特斯拉FSD迎來重磅更新。在V12版本中，特斯拉成爲率先引入端到端技術的車企。端到端，即End to End，指輸入數據直接輸出結果的運算邏輯。

在大洋彼岸的中國，車企們也對端到端技術迅速跟進。5月20日，小鵬向用戶全量推送AI天璣系統，被譽爲“國內首個量產上車”的端到端大模型。理想汽車也正在封閉研發端到端模型上車的智能駕駛解決方案。

目前的“端到端自動駕駛”尚沒有統一的定義和標準。

辰韜資本近期發佈的《端到端自動駕駛行業研究報告》認爲，端到端的核心定義標準應該是“從傳感器輸入到控制輸出的單一神經網絡模型”，要能實現感知信息的無損傳遞。

這一技術架構分成四個階段：感知“端到端”、決策規劃模型化、模塊化端到端、以及 One Model（單模型）端到端，其中，《報告》認爲後兩個階段符合前述端到端的定義標準。

郎鹹朋稱，理想汽車目前正在研發的便是“One Model”單個模型的端到端，該模型可以將感知、決策、規控等多個自動駕駛環節進行整合輸出。不過中國的道路情況更加複雜，理想汽車端到端智能駕駛解決方案，還需要用到其他的輔助工具，如VLM視覺模型，這一模型主要的作用是檢驗端到端學習的效果。

曹旭東稱，Momenta現在做端到端模型的思路“和特斯拉不同”。

Momenta會把端到端模型分成兩條支路（短期記憶、長期記憶）進行——先用短期記憶不斷更新，沉澱下來的經驗再放入長期記憶裡。

相當於短期記憶會先給長期記憶做一下篩選，這樣一來經過篩選後的經驗進入到長期記憶裡，能一次性訓練好、訓練對。

“這種做法週期會比較短，驗證會比較快，效率更高，成本更低。”曹旭東認爲。

端到端落地需要多久？答案各不相同。

郎鹹朋稱，理想汽車採用的“端到端+VLM視覺模型”的智能駕駛解決方案最晚明年年初會進行落地。

董志華則對端到端的落地時間持有保守態度，他說這一問題“沒有答案”，“大家都在摸着石頭過河”，安全性等各種因素都會影響最後端到端商用落地的程度，他認爲2-3年是一個比較合理的時間。

而曹旭東稱，目前Momenta的端到端架構已經在去年年底量產上車，“現在的版本和去年相比，性能已經提升了10倍左右。”