更新仅为优化
特斯拉最近发布的软件更新引起了广泛关注。尽管众多用户期待FSD功能的正式上线，但实际发布的版本仅是对EAP功能（售价3.2万元）的改进。此次所谓的FSD并未达到马斯克所描述的完全自动驾驶水平，与美国的FSD功能相比，存在显著差距，实际上是一个缩水版。这一情况让期待完整自动驾驶体验的用户感到失望。
此次更新未能实现完全自动驾驶功能，依旧主要集中在增强型自动辅助驾驶领域。消费者原本期待重大突破，但结果并未达到预期，这一现实与期望之间的差距明显，揭示了特斯拉在技术进步和宣传表述方面的不足，同时也引发了公众对其未来发展的更多疑虑。
落地瓶颈凸显
道路数据的实地采集难以实现，这构成了特斯拉FSD在中国全面实施的核心障碍。马斯克在2024年第四季度的财报电话会议中指出，中国政府不允许其将训练所需数据转移至国外，而美国政府也对其在中国进行数据训练设置了限制。这一政策上的限制，导致特斯拉在数据收集方面遭遇了巨大挑战。
目前，特斯拉在各项合规措施尚未完备的情况下，只能借助工程车辆在特定区域内有限路段收集数据。这一做法导致所收集的数据范围狭窄、数量有限。对于我国广阔且复杂的道路环境而言，这些数据难以满足FSD系统的训练要求，进而使得FSD系统的实际应用面临诸多挑战。
数据质量堪忧
马斯克针对难以直接获取数据的挑战，建议通过互联网搜寻中国道路的视频资料来训练FSD。但此方法获取的数据质量与现场采集存在显著差异。网络视频由于拍摄环境、视角等因素的制约，难以真实反映道路的真实情况。
使用这些低质量数据对FSD进行训练，将降低系统对中国道路环境的适应能力。例如，在特殊路况和交通标识的识别上，系统可能出现误差。这种情况不仅会干扰FSD的正常运作，还可能引发严重的安全风险，进而加剧消费者对系统可靠性的疑虑。
合规应对举措
特斯拉为使FSD在中国合法实施，实施了多项策略。公司在中国设立了数据中心，此举旨在满足数据本地化存储及使用的法规要求；同时，特斯拉还更换了数据地图服务提供商，转而使用百度地图，期望借助百度对中国地理信息的深入理解，增强导航等功能的性能。
特斯拉采取的这些措施旨在应对中国的监管规定，然而，其是否能够完全符合监管标准并得到官方的肯定，目前尚不确定。此外，在技术融合和系统调整等多个层面，执行这些策略无疑将遭遇众多困难，且这一过程将消耗相当的时间和资源。
算力难题待解
特斯拉在全球范围内部署了功能强大的Cortex超级计算集群，该集群用于FSD的训练，装备了大约10万颗英伟达的H100和H200芯片，其计算能力在汽车行业内位居前列。然而，受到国际政策的约束，这一集群无法在中国进行数据训练任务。
据悉，特斯拉或许正考虑在中国设立或租用算力中心以用于FSD的训练。但该中心是否能够满足我国大量数据训练的需求尚存疑问。若算力不足，FSD在中国地区的训练成效将显著降低，这可能会对技术的进步及落地实施造成不利影响。
市场反响存疑
国内智能汽车市场持续扩张，竞争者数量持续增加，导致特斯拉的产品竞争力有所下降。在过去十年中，特斯拉主要依靠Model 3和Y两款车型（Model 3于2016年上市，改款版于2023年推出）来支撑其产品线，这一产品组合显得相对单一。
FSD进入中国市场后，我国汽车制造商对此持有不同看法。例如，小鹏汽车及其创始人何小鹏期望通过FSD的引入来促进智能驾驶技术的普及。然而，目前进入中国的FSD版本仅为简化版，仅面向已购买智能辅助驾驶功能的少数用户。这种情况下，其在市场竞争中难以产生显著影响。此外，匆忙推出尚不成熟的版本还可能对特斯拉的品牌形象造成损害。您认为特斯拉FSD在中国市场最终能否实现成功落地？
