消除人们心中的戒备和藩篱，不是单纯地靠放一条“鲶鱼”——特斯拉FSD落地，或是华为、蔚小理等厂商继续开放NOA城市场景，就能轻松实现的。
??懂财帝出品 · 作者｜嘉逸
“鲶鱼”特斯拉再一次搅动中国汽车市场。
4月28日下午2点，马斯克坐着他的私人飞机湾流G550降落北京，准备拜访中国高层。
马斯克是“有备而来”。随后，中汽协发布通报，特斯拉旗下的Model 3和Model Y符合汽车数据安全4项合规要求。特斯拉与百度地图达成合作的消息也被传出。
1个月后，有报道称，特斯拉计划向工信部注册“全自动驾驶（Full Self-Driving，简称FSD）”软件。
市场普遍认为，特斯拉FSD落地中国已进入“倒计时”。
马斯克访华结束后不久，在内部信也说道，特斯拉已在中国获得测试部分辅助驾驶系统的许可。
这不禁让人回想起6年前那一次马斯克来华，特斯拉超级工厂落户上海临港。靠着中国工人“三班倒”，特斯拉成功迈过了“产能地狱”，销量一度吊打国内车企。
如今，中国新能源汽车渗透率超过30%，战事正进入智能化的下半场。而特斯拉FSD在数据、算法、算力，以及用户规模等方面，均处于全球领先的地位。
看来，在自动驾驶领域，马斯克要给中国车企的大佬们“再上一课”？
01｜马斯克「秀肌肉」
尽管这两年中国车企疯狂内卷，把特斯拉挤下了神坛，但FSD入华的消息，还是刺激到了车圈大佬们。
一向以自动驾驶为标签的小鹏积极拥抱，其自动驾驶负责人李立耘认为，特斯拉FSD将发挥鲶鱼效应，能够带动国内智能驾驶行业的发展。“我们也对自己的智驾非常有信心。”
华为汽车BU的“掌舵者”余承东则直接开炮，“特斯拉FSD入华后，华为有信心干翻对手。”
豪言壮语颇有气势，但还是要以客观态度来直面差距。
当前，汽车行业、券商分析师的共识是，全球自动驾驶赛道已形成“一超多强”的格局，其中特斯拉遥遥领先。
特斯拉走的是纯视觉路线，即以摄像头为主传感器，不使用激光雷达，其一度还取消了毫米波雷达。
这一方案对算法和算力的要求极高。
对此，特斯拉先是在算法端发布了BEV（Bird’s Eye View）+Transformer算法，然后又在 Transformer 架构基础上引入“占用网络”（Occupancy Network），在FSD V12版本又发布了端到端模型。
一套组合拳下来，BEV感知模型以“占用网络”模型加持下的Transformer基础，就能够把多个摄像头、不同传感器收集到的道路信息和周围的其他交通信息合成为一个360度的鸟瞰图，实时生成“活地图”。
这样，自动驾驶就摆脱了高精地图的限制。
端到端模型更是颠覆了传统自动驾驶系统的算法架构，感知、预测、规划、控制等各类子任务被抛弃，直接由神经网络做出驾驶决策。
这样的效果好不好？
去年8月，马斯克亲自搞了一场自驾直播：45分钟的车程中，FSD V12全程代驾，马斯克只上手干预了一次。
直播后，BEV+Transformer和端到端模型迅速在中国车圈火了起来，纯视觉方案也开始受到国内车企重视。
特斯拉FSD的优势还在于硬件。
特斯拉HW4.0硬件方案中，有两颗自研的FSD 2.0芯片，预估算力为500TOPs，毫不逊色于华为、小鹏、理想等。
另外，受益于算法优势，特斯拉的摄像头仅有7个，毫米波雷达使用的是Phoenix高精度雷达，没有配置超声波雷达和激光雷达，组件数量明显少于华为、蔚小理。
这也意味着，特斯拉的车辆生产成本可以做到更低。换言之，就是更高的毛利率。
领先的软件+顶级的硬件，一旦特斯拉FSD落地，并实现规模化，有可能是下一个苹果，将大大加重国内车企的竞争压力。
马斯克秀出“肌肉”，雄心勃勃。但王传福、余承东、李斌、何小鹏、李想等人绝不会坐以待毙，他们正四处调兵遣将。
王传福在股东大会上透露，在智能驾驶领域，比亚迪有4000多位工程师参与研发，覆盖软件、算法、芯片、智能驾驶方案等方面，公司计划投入1000亿元，长期、全方位布局智能化驾驶。
据悉，华为智能驾驶团队已超过7000人。小鹏每年在智驾上投入超过35亿元，以自动驾驶为核心的研发团队已超过3000人，并已经发布国内首个量产上车的端到端大模型。
理想已将智能驾驶作为“一号工程”，到2024年底，团队规模要扩张至2000人以上。
战火燃起，一场自动驾驶军备竞赛的大幕正徐徐拉开。
02 ｜ 「决战」城市场景
去年，ChatGPT刚推出时，马斯克画下了大饼：
“我认为特斯拉也会迎来一个所谓的‘ChatGPT时刻’。这意味着某一天，突然之间，300万辆特斯拉汽车可以自己驾驶……然后是500万辆，然后是1000万辆……”
现在，特斯拉在中国的累计销量超过了200万，FSD入华也已箭在弦上。
但百度智能驾驶事业群组总裁王云鹏认为，特斯拉在中国复杂的道路场景下做Robotaxi并不容易。
“比如在武汉，特斯拉想要做到当前百度的全无人运营水平，还是需要挺长时间，少则3年、多则5载，如果不信可以先来武汉跑一跑。”
中国的道路交通环境确实比美国更加复杂。
比如北京的部分道路，非机动车道比机动车道还宽，单凭BEV模型，很难判断哪个是非机动车道；武汉河川水网交织纵横，高架桥林立，自动驾驶汽车需要面对激进切车、匝道汇入、阻塞等困难场景……
另外，美国人通勤路段很大一部分都是高速公路，而普通中国车主至少有90%的时间在城区驾驶，至少有70%的里程发生在城市道路。
所以，攻克国内各个城市的交通场景，是马斯克完成“大饼”的关键。
在国外，特斯拉搞的是“众包模式”，即车主与特斯拉共享不包含隐私的车辆驾驶数据。马斯克称，测试规模已经超过百万辆。
庞大数据“燃料”源源不断地训练FSD系统，再反过来优化用户自动驾驶体验，形成了一个正循环。
在国内，特斯拉大概率还是会沿用“众包模式”，因为其已经是“后来者”。
过去一年多，华为、蔚小理、小米等厂商借鉴BEV+Transformer算法，以及端到端模型，疯狂推进NOA开城。
余承东称，华为的智驾方案在没有高精地图的条件下，已能实现全国都能开，有路就能开。
小鹏在今年3月初透露，小鹏XNGP城市智驾能力已经在246个城市开放。理想在去年底，城市NOA已经覆盖超过110个城市。
为了FSD落地后能迅速缩小差距，马斯克早已经提前布局。
据《财新周刊》2022年时的报道，在购车时，车主如果愿意与特斯拉共享不包含隐私的车辆驾驶数据，特斯拉会赠送哨兵模式等小功能。
另外，特斯拉还在上海落地了数据中心，以实现数据储存的本地化，并规避数据跨境传输的监管风险。
但这远远不够。一项新技术的普及，还要考虑性价比问题。
特斯拉官网显示，FSD软件每月的订阅价格是199美元，约合人民币1442元，一次性买断的价格是6.4万元人民币，相当于最低配Model 3价格的三分之一。
与同业相对比，华为ASD2.0的买断价是3.6万元，比特斯拉FSD低了2.8万元。蔚来的月订阅价是380元，小鹏和理想的城市NOA软件则是免费。
中国消费者善于精打细算，如果特斯拉FSD落地，它可能没有太大吸引力。
一方面是，中国消费者目前对自动驾驶的整体付费意愿并不算高。麦肯锡调研数据显示，受访者中，仅有四分之一对自动驾驶非常感兴趣，其中约有三分之二的人愿意为高级自动驾驶功能付费1万美元。
另一个方面是，特斯拉的技术虽然独一档，但是FSD V12也还没有达到L4级无人驾驶的能力，它依然需要驾驶员集中注意力，并随时准备接管汽车。另外，FSD落地后是否会“水土不服”？能否在国内城市交通场景中显现出价值？都还是未知数。
在消费趋于理性的大环境下，人们不太会为一个具有不确定性的新事物买单。
03 ｜ 自动驾驶「拐点」未至
道路千万条，安全第一条。据统计数据，2023年，全国共发生了175万起交通事故，较2022年增长8%。
自动驾驶被认为是一项能减少交通事故的重要技术。
特斯拉2024Q1披露的资料显示，使用Autopilot系统的特斯拉汽车平均行驶763万英里发生一起撞车事故。
但潜在风险也不能忽视，现在的自动驾驶技术仍然不完善，甚至会失控。
特斯拉FSD V12版本上线后就被用户吐槽，车辆时常出现撞到马路牙、损坏轮毂等低级错误。还有用户反馈，当前的FSD过于激进，频繁急加速、突然变道和急转弯等行为让他感到不适。
更加惊险的是，近日，美国一辆特斯拉汽车在FSD模式下未能识别雾天环境中正在移动的火车，仍以60英里/小时的速度前进，差点发生交通事故。
随后，特斯拉生成的一份自动碰撞报告也证实了当时车辆正处于FSD模式，并且车辆在接近火车道口时没有减速。
在中国，因自动驾驶引发的交通事故和争议也一直存在。
今年五一期间，广东佛山的聂先生驾驶着提车还不到一个月的小米SU7，两次在高速路上出现智驾失灵，无法行驶。
湖北襄阳的李先生驾驶的理想L9，辅助智能驾驶系统误把广告牌上的两辆小货车图案识别为真实车辆，导致车辆突然自动减速并刹停，致使后方车辆躲避不及追尾。李先生因此被判了全责。
就连自动驾驶技术相对领先的百度萝卜快跑，近段时间也被网友持续吐槽，称车辆存在“突然变道造成交通堵塞”“违停”等情况。
对此，百度表示内容与事实严重不符，已经报了案。但同时，针对市民反映的问题，武汉市经信局、公安局、交运局已经成立联合工作组进行监管。
懂财帝认为，任何一项技术都不可能做到完美无缺。燃油车发展了130多年，每年还会导致数百万乃至上千万的人受伤或死亡。
自动驾驶有可能是一副有效的“解药”，而现实中，自动驾驶汽车出现事故会被无限放大的原因在于，大部分用户对于人工智能操控方向盘，仍然持不信任和担忧的态度。
因为汽车安全关乎着生命，没有人会放松警惕。
而消除人们心中的戒备和藩篱，不是单纯地靠放一条“鲶鱼”——特斯拉FSD落地，或是华为、蔚小理等厂商继续开放NOA城市场景，就能轻松实现的。
下一阶段，可能还需要监管部门、法律的介入，以及更多的技术厂商和车企的参与。
也只有解决了这一核心问题，自动驾驶行业才会迎来真正的“拐点”。
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