特斯拉的FSD到底怎么样？

特斯拉FSD（Full Self-Driving）的实际表现近期引发争议。尽管部分用户批评其在国内存在导航错误、不熟悉国内交通标识等问题，例如执行线左转、压时线变道等行为，但测试数据显示其交通事故发生率较低。核心原因在于FSD的底层逻辑以安全为前提，对行人、车辆的识别能力较强，但其导航逻辑问题主要源于缺乏高精度地图支持和对本土化交通规则的适应不足。
今年2月FSD在国内开放后，用户反馈其初期表现不佳，尤其在复杂路况中出现导航错误和交通标识识别偏差。然而实际体验显示，其基础驾驶能力如过弯、压线控制等表现稳定，甚至优于部分采用纯视觉方案的中国车企产品。这一差异类似于“新地图适应问题”——FSD因缺乏本土化训练和高精度地图支持，导致初期决策混乱，但其技术框架的安全性和学习潜力值得关注。
若特斯拉能结合高精度地图与针对性本土化训练，解决国内交通标识适配和道路规划问题，FSD的能力上限可能显著提升。当前中国车企需重视其视觉路线技术优势及迭代潜力，尤其在安全冗余设计和环境感知层面，FSD的持续优化或将对智能驾驶市场竞争格局产生影响。