在浩瀚的华夏大地上，文化的包容性体现在对先进技术的认可与接纳上。特斯拉FSD（全自动驾驶）系统，以其独特的魅力，正逐渐赢得国内众多消费者的心。
尽管承认他人的领先并非易事，但根据资深汽车行业观察者的分析，特斯拉FSD在中国市场虽然遭遇了诸如交通标识识别不准确等本土化问题，但其在车辆操控和驾驶能力上的表现，无疑达到了一个全新的高度。这种高度，被形象地描述为“断代式领先”。
FSD的驾驶风格优雅而自信，无论是动态检测还是静态观察，都展现出极高的精准度和流畅性。这种从容不迫的驾驶方式，给人以极大的安全感。正如吴永桥在试驾特斯拉Cybertruck后的评价：“极度自信、极度安全、极度舒适。”
之所以称特斯拉FSD为“断代式领先”，是因为它与国内同行在技术上存在显著的差异。据元戎启行CEO周光透露，国内大多数智能驾驶厂商目前仍处于感知、规划、决策相结合的端到端1.0阶段。而特斯拉FSD自V13版本开始，已经进化到了无需明确划分感知、决策、规划阶段的生成式智能驾驶大模型。
这一技术代际的划分，得到了业界的广泛认可。目前，国内领先的智能驾驶厂商正努力向端到端1.0+VLM（视觉语言模型）阶段迈进，但VLM仍无法直接输出行驶轨迹，而特斯拉的VLA（视觉-语言-动作）模型则可以直接解码出行驶轨迹。
在数据、算力和算法这三个驱动AI系统性能进步的关键因素中，特斯拉在数据层面构建了闭环系统，形成了强大的数据壁垒。华为则凭借激光雷达的加持，在数据训练效率上取得了显著进展。在算力层面，特斯拉拥有全球最大的训练集群之一，而华为的昇腾集群同样具备强大的计算能力。
然而，真正的差距在于算法层面。特斯拉FSD自V13版本开始，已经跃升至基于VLA或世界模型的生成式端到端阶段，而国内同行仍停留在BEV+OCC+AI Planning的传统端到端阶段。
国内厂商在算法上的滞后，部分原因可归咎于车端算力的不足。特斯拉FSD第四代硬件拥有高达720 TOPS的稠密算力，而国内同行如理想和小鹏的智驾方案仅使用双Orin X，算力仅为508 TOPS。这种算力上的差距，使得特斯拉能够领先一步实现生成式端到端方案。
面对特斯拉FSD这一标杆，国内智能驾驶厂商应该如何应对？加快算法的进化是当务之急。尚未实现端到端的厂商应尽快放弃规则时代形成的软件资产，果断转型端到端。已经实现端到端的厂商，则应尽快从分段式端到端进化到一段式端到端，并最终向基于视觉-语言-动作模型或世界模型的生成式端到端方案迈进。
国内车企或智能驾驶方案供应商还应立足当前、着眼长远，牢牢掌握算法迭代的主动权。像特斯拉一样，拥有自主研发的芯片是至关重要的。蔚来、小鹏、理想等国内厂商已经在芯片研发上取得了显著进展，预计在未来几年内，将推出具备大算力的智能驾驶芯片。
特斯拉FSD的入华，无疑加剧了国内智能驾驶市场的竞争。但这也将激发国内厂商的斗志，推动他们在智能驾驶赛道上不断前行。智能驾驶的未来，既是特斯拉的，也是中国厂商的，但归根结底，是属于那些更加勤奋、更具创新精神的中国厂商的。
