在今年 CES 期间，我们在美国拉斯维加斯、洛杉矶街头体验了特斯拉 V13.2 版本 的 FSD。
体验车辆的分别是 Cybertruck 和 Model Y，地点是在夜间的拉斯维加斯和日间的洛杉矶。
路况对智驾太过友好
我们体验时间是在拉斯维加斯最繁忙的夜间时段，且车流量还算大，但是整体交通环境仍然是井然有序的，并且单位时间内遇到的其他交通参与者数量、种类，和国内也完全不是一个数量级。
拉斯维加斯地图
并且相对国内道路，拉斯维加斯的道路大多是横平竖直的结构，对无图智驾天生就会更友好一些。
洛杉矶也是如此，虽然这是美国人口第二多的城市，但不管是道路结构还是参与者种类、数量，和国内的北上广深都不在一个量级。
这就是我们常说的，FSD在北美环境太过安逸，环境简单、博弈很少。
表现如何
在体验后，我们认为特斯拉在技术上还是还是有较大的领先优势，并且系统的稳定性很好。
但是最大的疑问是，进入国内后，场景泛化会如何？面对国内复杂的道路环境，特斯拉 FSD 表现会比国内华为、小鹏、理想们更好吗？
下面以具体场景表现来阐述 FSD 13.2 的优缺点。
• 一套技术cover全场景
特斯拉是首个采用端到端智驾方案的车企，而 V13 相比 V12 又是一个大版本迭代，Elon称，V13.2 在表现要比上一个版本带来了 5 倍的改进。
V13.2支持Park to Park功能，也就是设定导航后，支持车位到车位，全场景的辅助驾驶领航。
特斯拉是用一套技术栈实现了这一功能，这与国内部分车企/供应商采用的测绘采集、行泊拼接方式做出来的车位到车位，有本质区别。
根据我们实际体验，FSD V13.2确实能够很好的完成车位到车位的领航。这条视频中，FSD 在行驶至马路右侧的终点后，自动左拐进入停车场，并且这个停车场没有任何 P 的标识。
这就是最“类人”的体验，FSD似乎有了自主意识。
但也存在偶发的“失灵”，例如有的时候它会在终点停车场兜圈，有车位也不停的情况。
如果我们设定的“途经点”是在一个没有停车场的地方，例如路边独栋住户，FSD也会自动靠边停好车。
目前国内智驾系统，大多数对“途经点”是没有反应的，只会通过语音告诉驾驶员，我们抵达了途经点，如果要停车的话，需要人为接管。
• 全场景可用
特斯拉 FSD 是任意地方都可开启的，当然现在国内头部智驾也做到了有导航的地方就能开。
但是我们上文说到，FSD用一套技术做到了全场景的衔接使用，也就是说在酒店内部道路这些地方，FSD 也是可开启可用的。
• 高效
FSD V13.2 在美国的路宽上行驶，整体的效率非常高。
效率对智驾来说是相当重要的，在赶时间的情况下，大多数人都不会用智驾，不管是高速还是城区。
但是特斯拉的V13.2的“hurry 模式”表现就非常高效，不管是变道，还是进出匝道的速度，FSD的表现都很流畅。在美国，特斯拉FSD最高可用速度可以在限速速度基础上增加50%。
所以当特斯拉 FSD 在高速上来回变线超车、在匝道里疾驰时，它的表现还是能获得我们的赞叹。当然，它的快也不会让人感到莽撞，因为FSD的车道保持做得足够出色。
• 缺点
当然这套系统也并非完美，偶尔也会出现一些问题。
例如它多次出现压线情况，在匝道中也会出现压着线合流的情况。
在路口明显有禁止左转的标识，但 FSD还是执行左转，在发现路不畅通后，就停在了原地。
另外，可能是 Cybertruck 的保有量较少，它的 FSD 适配性不如 Model Y/3。
例如在左右转时，出现了一次后轮压路肩和一次车身险些蹭到锥桶的情况。
• 博弈很少，但做得够好
我们体验地点拉斯维加斯和洛杉矶的交通都比较单一，但是美国的交通规则限制也很严格。
例如，机动车遇到 STOP 的标识必须停车，在路口交汇时，这就导致车辆在路口几乎没有交汇，自然也就没有博弈。
T 字路口也是如此，当主干道一定范围内有车时，辅路进主路的车必须等待，FSD会在最后一辆车即将经过时就开始启动汇入，不会等到主干道净空再启动，这与人类开车很相似。
中美智驾孰强孰弱？
看完上面的表现，大家应该能够对FSD V13.2 的能力有一定了解，但是到了国内，表现能否高效、流畅，还要打一个问号。
例如我们上文提到的博弈，都是基础中的基础。
国内的博弈要更多、难度更大。
首先是大量 VRU，这是必须要频繁启停的场景；其次是与其他车辆的“路权争夺”，有许多司机驾驶风格比较激进，当你亮转向灯时，后车不但不让，还会加速顶上来。
针对这种复杂场景，FSD表现是否会比小鹏、华为更好？或者说，FSD需要适应多久，才能有适应本土化的表现。
第二是道路结构，就我们在洛杉矶与拉斯维加斯的体验来说，美国的道路结构相对简单，而国内存在大量复杂路口，甚至一个路口需要多个红绿灯，智驾系统还得具备语义理解能力，读懂信号灯的绑路关系。
中美的智驾对比，国内主机厂/智驾供应商有两大优势。
首先，国内各家智驾方案已经「习惯」了国内的高难度路况，所谓「一方水土养一方智驾」，同样都是端到端方案，不同的训练数据，所训练出的系统表现存在很大差异。
例如大本营在广州的小鹏，就针对两轮车和机动车的混行做了大量训练，这是地域特色产生的结果，特斯拉这朵「温室花朵」，进入国内存在学习和适应的过程。
另外国内道路结构与美国也有很大不同，例如广州深圳有大量城中村，对智驾的博弈挑战非常大，这一点国内的智驾系统，要更加得心应手。
第二，中国品牌要更加了解中国用户的需求，例如华为、小鹏和理想目前在做的功能，都是用户迫切需要的功能。本土企业能够更快响应用户需求。
第三，数据方面，特斯拉势必要在本土建设算力中心和训练集群。本土车企和供应商都早已意识到了算力中心的重要性，在这方面的投入也比较重。例如，在 1024 发布会上，小鹏就宣布要在 2025 年将云端算力拓展到 10 EFLOPS 以上。
写在最后
特斯拉FSD V13.2在美国的的表现，确实有很重的自动驾驶味儿，一套系统做出来的全场景点到点，正是我们国内智驾方案在多年前画下的“饼”。
我们很期待这套系统能够进入国内，来一场真正的智驾中美对决。
当年特斯拉的入华，起到了很好的鲶鱼作用，让我们的电动化飞速进步。FSD的入华，能让特斯拉再做一次“鲶鱼”吗？
