特斯拉FSD北美测试展现“老司机”操作，到中国能行不？

特斯拉FSD即将入华已经不是什么新闻了，而它的核心端到端技术，跳过中间模块和代码、从传感器数据到驾驶控制信号的直接映射，也成为了广泛被讨论的话题。

目前，特斯拉FSD也已经更新到了Beta V12.4版本了，后续几个更新版本也已经进入测试阶段。

那么，这个版本的全自动驾驶能力究竟如何？我们不妨去看下何小鹏在美国加州测试特斯拉FSD的表现吧！

01、特斯拉的上帝视角

汽车的上帝视角其实大家并不陌生，360全景影像就是其中之一。

但是，在动态环境中，能够精准识别周围路况的车辆、行人、障碍物、红绿灯等并且以上帝视角呈现在屏幕中的，特斯拉的确做得很不错。

可以看到，何小鹏驾驶的特斯拉在等待时已经能够知晓前方巨大的环岛上的车辆情况，这是人眼视线被周围树木遮挡多看不到的。

并且，横向车道车辆的行径路线都能够被准确把握，可见特斯拉的传感器探测范围之广、速度之快、精度之高。

也得益于此，特斯拉能够很好地预览周围车辆的速度和路线，从而为识别决策提供可靠的保障。

这里提一嘴，特斯拉可没有配置任何激光雷达，而是靠纯视觉成像识别。

（2）“老司机行为”有哪些？

当特斯拉在执行FSD全自动驾驶的时候，车道居中、保持等基础功能的表现是很可靠的。

你比如一些路口，特斯拉FSD提前预判车辆的速度和行径路线，开得比人要更为坚决。

此外还有一个细节我也关注到了，就是礼让行人，当探测到人行道、虚线有人要过马路时，特斯拉会做一个等待的动作。

整个自动驾驶过程，特斯拉的加速或者是短距离制动都是非常丝滑的，这也是何小鹏不止一次提到的，这是一名老司机。

03、来华后会有相同的表现吗？

这个相信是大家最想知道的。

因为我们看到，在北美特斯拉的测试路况之中，车辆还是相对比较少的，假如特斯拉FSD来到国内后，潜在的会遇到3个挑战。

第一个挑战是，在国内，特别是像北京、上海这样的大城市，在上下班高峰时期的车辆和目前测试的车辆数量不是同一个数量级。

第二个挑战是，中国市场的道路标志和规划在不断完善中，但部分地区可能存在不清晰、不规范的情况，这可能对自动驾驶系统的识别效果产生影响。

第三个挑战是，中国车主的驾驶风格不同，驾驶人员以及行人的素质也参差不齐，这也无疑会对自动驾驶的能力提出了更高的要求。

04、特斯拉FSD和小鹏XNGP哪家强？

我曾经也体验过小鹏XNGP的智能驾驶，体验还是相当不错的，我觉得做得比特斯拉FSD有优势的地方有这个几个：

一个当然是出生在交通环境更为复杂的中国，这点上面已经描述过了。

第二个，是感知系统，特斯拉FSD是纯视觉感知，小鹏坚持的是多感知融合路线，激光雷达、摄像头、超声波等硬件进行综合感知，感知精度和范围理论上是会比纯视觉更为可靠。

另一个，我在测试小鹏XNGP的感觉是该快的时候快，该慢的时候慢。

我们也看到了视频中的特斯拉在面对STOPLINE的时候有些犹豫不决，但在高速上的表现又有些激进，这当然和当地的交通情况和驾驶素养有关系，但起码在小鹏上，我没有发现这样的问题。

还有一个我注意到的是，何小鹏称下一阶段需要解决过收费站的自动驾驶能力。

其实很考验系统的可靠性，为什么呢？

一个是，收费站是典型的非结构化场景，这意味着自动驾驶系统需要处理的是一种不常见且复杂的道路环境。

在收费站，车辆必须准确选择并驶入狭窄的收费通道，停在宽度有限的收费窗口前，这要求车辆具备精准的横纵向控制和定位能力。

而收费站的车道可能没有车载摄像头可识别的明确分界线，这增加了自动驾驶系统感知周围环境的难度。

其他驾驶员在收费站附近可能会做出出乎意料的举动，如突然变道或停车，这要求自动驾驶系统具备快速响应和预测其他车辆行为的能力。

很期待XNGP能早日解决这个问题，这样一来，高速领航就有机会实现真正的0接管了。

结束语

我个人的观点是，虽然中美路况差异巨大，但特斯拉和小鹏这种类人的思考逻辑和决策动作毫无疑问是未来汽车全自动驾驶的主流方向。我是很期待FSD能早日入华的，一方面可以有机会检验一下FSD在中国到底灵不灵，另一方面也看看它是不是又将是特斯拉另一个“鲶鱼”般的杀手锏可以来搅动一下中国市场的自动驾驶格局。