端到端數(shù)據(jù)驅(qū)動下的智能駕駛，幾乎每一個季度都能有一次大版本迭代。
尤其是智能汽車，軟件算法的升級潛力還是傳統(tǒng)車型無法企及的，也的確可以從特斯拉的車型身上感受到OTA“常用常新”的驚喜感。
純視覺自動駕駛“一條路走到黑”的特斯拉，最近公布了最新版本的FSD V13.2，結合更新內(nèi)容和實測視頻看，新版本又有了多項進化，包括支持支持36Hz視頻輸入處理，新版AI4架構更先進，系統(tǒng)能夠理解更復雜的路面構成，找到封閉路段并繞行，處理障礙物的效率更高，也優(yōu)化了方向盤抖動之類的問題。
值得一提的是，F(xiàn)SD現(xiàn)在支持車位到車位自動駕駛能力。
（圖片來自特斯拉）
首批測試的資深用戶心情激動，稱之為目前特斯拉FSD“最強版本”。軟件算法總歸要進步，可以說這句話幾乎伴隨著FSD的每一版更新。在X平臺中，網(wǎng)友們似乎也更期待無監(jiān)管的FSD到來。
純視覺方案走向主流，不過車位到車位的智駕能力目前還是高端玩家才能玩轉(zhuǎn)的操作，實現(xiàn)大規(guī)模推送的品牌有限，只能說接下來純視覺自動駕駛有的看了。此前一直傳開的特斯拉FSD進入國內(nèi)市場的事情，如今就跟啞火一樣，沒了聲息，這一切又會隨著FSD V13.2到來而有所改變嗎？
體驗驚艷，但在美國還未實現(xiàn)“全國都能開”
起初，外界質(zhì)疑純視覺智駕無非就這一個原因。
既然是像人類一樣去感知和駕駛，在可視程度差的極端環(huán)境中，視覺感知必然會出現(xiàn)問題，所以才需要激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達建立空間感知輔助，為自動駕駛兜底。更別提，特斯拉最新的車型徹底去掉了所有輔助雷達。
不少資深用戶更新FSD V13.2后，第一時間都在夜間行駛場景測試。實測發(fā)現(xiàn)，新版本加持下的車輛即便在雪地行駛也能做到0人工干預，并且可以準確駛出和泊入車位，完成一次車位到車位的自動駕駛。
同樣是在夜間，@AIDRIVR提供的實測視頻中也展現(xiàn)了FSD V13.2更主動、精確的博弈能力，車輛匯入車流較為復雜的主路時做到“一把過”，精確走到對應的左轉(zhuǎn)行車道上。
（圖片來自X）
同時他還在X平臺表示，到目前為止并沒有感覺到任何晃動或抖動。
Autopilot工程師Arek Sredzki對V13.2版本的FSD贊美有加，他認為新版在自動導航方面有顯著進步，并且解決了方向盤抖動的問題，行駛平穩(wěn)性好于他所乘坐過的任何Uber網(wǎng)約車。
結合其他資深用戶的測試視頻來看，F(xiàn)SD V13.2的升級點的確不少，最關鍵的還是車位到車位自動駕駛，只需要設定好目的地就可以原地激活FSD，有自動駕駛的體驗了。
甚至許多留言的X平臺網(wǎng)友都開始期待無監(jiān)管的FSD到來，可見外界因為FSD V13.2的到來，對自動駕駛又有了一些期待。特斯拉的確用幾個攝像頭和一套HW自動駕駛硬件證明：好的智駕可以不依賴任何雷達。
不過這些更多還是展現(xiàn)FSD駕駛模型本身的能力，智駕能在哪些區(qū)域使用，支持哪些場所的車位到車位自動駕駛，這些問題并沒有一個清晰的解答，可以判斷出FSD目前還不能做到全美國跑通。
美國各州有對應的法規(guī)限制特斯拉FSD，比如加利福尼亞州要求特斯拉需要獲得額外的許可才能夠在公共道路上測試或部署無人駕駛車輛。即便FSD本身具有較高的自動化能力，但自動駕駛推廣離不開道路數(shù)據(jù)建立，法規(guī)限制了特斯拉FSD的活躍，適用范圍也就只能縮小到州。
另外FSD V13.2的優(yōu)秀表現(xiàn)目前是基于HW4硬件的，還有用戶在X平臺上稱，搭載HW3硬件的自動駕駛水平依舊很糟糕，達不到資深用戶所呈現(xiàn)的效果。
（圖片來自X）
的確，純視覺自動駕駛更依賴計算平臺，軟件算法膨脹到一定程度時必然會碰到硬件算力瓶頸，這也是許多老款智能汽車會遇到的問題。
然而特斯拉的目標是在2025年第二季度實現(xiàn)無人駕駛，距離這一節(jié)點已經(jīng)時日無多，眼下FSD V13.2充其量只是一個“簡化版”，此前許諾下的目標還有不少并未完成。短期看新版FSD進步很大，長期看進度確有些跟不上。
再看看，國內(nèi)自動駕駛和Robotaxi復蘇，造車新勢力的智駕方案實現(xiàn)全國跑通，不知何時進入中國市場的“滿血版”特斯拉FSD，此時似乎變得渺小了。
中國智駕環(huán)境更復雜，特斯拉不一定能對付
國內(nèi)智駕方案好不容易建立起了市場信心，用戶更樂于主動接觸汽車智駕，甚至在買車時也要求高階智駕的表現(xiàn)。
接管率、車位到車位自動駕駛行駛平順性等方面，國內(nèi)主流的智駕方案基本上都能做到，可以說都有先發(fā)優(yōu)勢。以小鵬汽車為例，P7+上搭載的3D OCC方案解決了純視覺智駕的諸多盲點，實現(xiàn)不限城市、不限路線、不限路況的點到點智駕，這還是純視覺方案。
造車企業(yè)也開始大秀智駕成績單，今年廣州車展上，雷軍表示小米汽車智駕總行駛里程超過8000萬公里，智駕活躍率超85%，NOA里程占智駕里程82.4%。
截至2024年11月，鴻蒙智行全系車型智能駕駛總里程已超過9.3億公里，智駕活躍用戶數(shù)超過30萬，智能泊車輔助使用次數(shù)達到5835次，單月避免了89.3萬次碰撞。另外，小鵬汽車的智駕里程已超過5.41億公里，高速NGP累計行駛里程超過1.64億公里。
一系列數(shù)據(jù)背后，呈現(xiàn)的是市場和車企對智能駕駛乃至自動駕駛技術的信心，用的人多了有利于打造口碑形成粘性，也便于車企更好地收集道路數(shù)據(jù)完成駕駛模型迭代。
更何況，自動駕駛公司的Robotaxi布局也在蠢蠢欲動，有的已經(jīng)形成較大規(guī)模的試運營，一邊對外提供服務，一邊增加行駛里程充實自身。
中國的道路構成遠比美國復雜，兩輪電動車、人群流動、車流等組合的人車混行路況十分難處理，自動駕駛算法需要掌握的不僅是平順安全的駕駛，更要在這些復雜的道路當中主動博弈，提高通行效率，只能說最先進的自動駕駛模型都不能保證自如應對。
復雜的路況問題是車企和自動駕駛公司需要持續(xù)攻克的難題，被瘋傳要進入國內(nèi)的FSD一直沒有實質(zhì)性的動向，原計劃2025年第一季度推向中國市場，但大概還是因為監(jiān)管部門審核等，目前仍然在等待監(jiān)管批準和相關評估工作的完成。
但競爭對手這時已經(jīng)實現(xiàn)了各種跑通和算法優(yōu)化，占盡先發(fā)優(yōu)勢，F(xiàn)SD“雷聲大雨點小”，恐怕還是要趕個晚集，面對國內(nèi)一眾優(yōu)秀的解決方案已經(jīng)有些“啞火”。
國產(chǎn)智駕實力強悍，特斯拉已不再遙遙領先
對乘用車行業(yè)而言，2025年是高階智駕井噴的一年，新勢力持續(xù)快跑，傳統(tǒng)車企借力跟上；對自動駕駛而言，2026年是Robotaxi爆發(fā)的時刻，自動駕駛公司和造車企業(yè)都會集中布局Robotaxi，將自動駕駛推向市場。
智駕已經(jīng)成為兵家必爭之地，并不是因為特斯拉FSD不夠好，而是同行的對手實在太多，市場格局穩(wěn)定下來后，很難再接受新的玩家。雖說汽車保有量仍然是特斯拉當下的一大優(yōu)勢，但在國產(chǎn)車不斷內(nèi)卷和打價格戰(zhàn)之下，國產(chǎn)新能源車保有量在提高，也會擁有不俗的體量。
（圖片來自特斯拉）
自動駕駛原本也是特斯拉擅長的領域，F(xiàn)SD純視覺高度自動化，Cybercab和Robovan為自動駕駛時代準備，還有自動駕駛的衍生品Optimus機器人，可以說這些賽道，特斯拉入局的時間都很早。
但競爭環(huán)境今時不同往日，國產(chǎn)方案奮起后追，已經(jīng)做出許多可觀的成績，甚至在各大車企的造勢之下，影響力還不輸特斯拉這樣的頭部企業(yè)。問題在于，特斯拉FSD依舊是小部分資深玩家專屬的“超前瞻”版本，適用范圍有限，空有一身本事無處釋放。如果在接下來激烈的智駕競爭中錯失機會，很難說特斯拉不會有壓力。
話說，國內(nèi)智駕免費還好用，特斯拉啥時候給花了64000元買完全體FSD的用戶一個交代呢？
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