报告称特斯拉FSD算法领先1.5年 商用化进程加速[推荐]

特斯拉全自动驾驶系统FSD的发展近来备受汽车行业关注。一份深度调研报告详细分析了FSD的现状及其与市场上其他智能驾驶方案的对比，展示了特斯拉在自动驾驶领域的领先地位。

报告显示，特斯拉FSD已进入商用阶段，V12版本预计于2024年3月在北美全面推送，标志着其端到端自动驾驶技术商用化进程加速。特斯拉在算力、数据积累、开发工具和算法优化等方面均表现出显著优势。

特斯拉在算力方面的表现尤为突出。2023年第一季度，特斯拉的云端算力达到35 EFLOPS，远超国内多家知名车企如华为车BU、百度极越、蔚来、理想、吉利、长城及小鹏等的算力总和，甚至是这些企业自建算力总和的三倍。此外，特斯拉具备自主研发AI训练芯片的能力，不受外部芯片法案限制，其算力有望在2024年底达到100 EFLOPS。

在数据积累方面，特斯拉凭借庞大的车辆保有量和低成本硬件预埋策略，在全球范围内积累了大量高质量行车数据。截至2024年4月，特斯拉全球车辆保有量超过600万辆，FSD系统累计行驶里程突破12.5亿英里，远超华为的2.2亿公里和小鹏XNGP的0.7亿公里。

技术层面，特斯拉FSD也处于行业前列。许多车企的端到端技术仍处于从分段式向一体式过渡阶段，而特斯拉FSD已实现规控模块的神经网络化，感知与规控模块间实现了无损信息传递，技术领先国内同行约1.5年。

落地应用方面，特斯拉同样展现出强劲推进力。2023年11月，特斯拉向内部员工推送了基于端到端的FSD V12 Beta版本，并在2024年4月面向北美用户全面推送。相比之下，国内企业如小鹏汽车、华为和元戎启行虽宣布将于2024年量产端到端自动驾驶技术，但多数已公开的量产时间点集中在2025年。

尽管特斯拉FSD在北美以车车博弈为主的环境下表现出色，拟人化程度较高，但在中国复杂的城市驾驶环境中，特别是在人车混行和各地交通标识差异较大的情况下，FSD仍需进一步提升适应能力。据分析，特斯拉FSD要达到在中国市场的商用级体验，还需进行1至1.5年的本土化适配工作。这一窗口期为国内头部企业提供了迎头赶上的机会，有望将自身产品的拟人化程度提升至与FSD相当的水平。