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      最早下月入華!馬斯克官宣:可以開車時玩手機、睡覺

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      知嘹汽車/Jasper

      前不久,馬斯克在達沃斯世界經濟論壇上明確表示:“我們希望監督版FSD能在歐洲獲批,順利的話在2月,之后中國或許也能在相近時間批準它”

      甚至,馬斯克說“FSD功能巨大提升,開啟后整個駕駛旅程中,人們可以一直玩手機或者睡覺”

      難道,真無人駕駛要來了?



      一年前的FSD VS 如今的FSD

      一年前,特斯拉的FSD V13用“漸進式入華”的策略就已經給中國市場帶來了些許震撼。

      雖然當時還不是馬斯克口中“能夠實現完全自動駕駛”的FSD,但是在駕駛程度上完全不亞于老司機。

      一位特斯拉的車主進行了一小時的直播后表示,“端到端的絲滑程度基本完全繼承了,駕駛能力沒問題,但是本土化基本為0”。



      要知道,當時的特斯拉無法將收集的中國行車數據上傳到海外進行模型訓練,美國也限制FSD在中國進行訓練,只能通過互聯網上的中國道路視頻進行模擬。

      這完全相當于美國司機通過視頻學習“怎么在中國開車”。



      時至今日,特斯拉在美國已經上線了FSD V14.2的版本,實力又完全進化了。

      一位美國特斯拉車主進行了長達4396公里、耗時68小時的直播。完全靠著FSD V14.2的版本,一口氣連跨24個州,車主雙手一直沒離開過膝蓋,全程0干預,甚至找充電樁都是FSD自己搞定。

      連何小鵬看了測試后都表示“最新版本已經讓我看到了L4無人駕駛已經近在眼前”。



      數據仍然是問題,但FSD的進化速度卻變了

      雖然數據問題仍然沒有被解決,但這對于FSD來說根本不慌。

      FSD的成長速度已經從以往的“年計”縮短到“每月都有提升”,只要能順利落地,FSD能夠在短短幾個月內實現本土化適應。

      首先,端到端技術本身就具備學習、進化的能力,而對于AI的自主學習來說,本身就是學越學越快的。

      而且在今年年初,Dojo 3.0項目完全回歸后,A15芯片的研發接近完成,單顆SoC的性能就大致相當于英偉達的Hopper級別,雙芯配置則更接近Blackwell級別。這一次對Dojo超算中心的芯片升級,能讓特斯拉的AI通過算力升級和架構擴展,成為高效的云端訓練集群,車輛、機器人、數據中心能夠形成三位一體的算力協同。

      這次的升級,是特斯拉在算力和結構上的全面提升。

      以前Dojo的算力本來就領先,這一下更讓其他車企望其項背了。



      司機失業的余承東,全程可以玩手機的特斯拉 真無人駕駛要來了?

      不光是馬斯克表示了對自家智駕系統的信任,自己司機都失業、平時都用智駕的余承東,在此前也公開表示過“我歡呼、擁抱、期待著L3的到來,這樣大家就真能在路上睡覺了。當然了,我們真具備了L3的能力”

      可是,無人駕駛真的要來了嗎?



      中國尚未出臺《自動駕駛法》,根據現有的信息顯示,6月國務院將《智能網聯汽車管理條例》列入年度立法計劃,一審通過時間預計不早于26年四季度。

      并且L3以上自動駕駛需要解決“人機切換瞬間”的責任歸屬,中國相關的草案仍保留駕駛人負最終責任的條款,保險公司無法精算風險。

      即便是特斯拉已經聯合中國人保、平安保險推出了699/年的“自動駕駛責任附加險”,但是保額上限僅為100萬,并且免賠條款包括“未按提示接管”的情形,市場接受度很低,僅為12%。



      樂觀來看,2026年四季度,自動駕駛的相關條例能在四季度通過,特斯拉在年底才能完成整改和補測,2027年或許才有希望真正落地“L3級別的智能輔助駕駛”。

      在這個過程中,還要解決超算落地、與甲級測繪資質的企業合作、完成4個月5萬公里安全驗證、與保險公司進一步推出相關賠償條例等等,任何一個環節的延遲,都會將整體進度無限拖延。



      最大困境:訂閱制才是最需要解決的本土化

      FSD在智駕水平上的本土化尚好解決,但在付費訂閱上的問題,卻不是短短幾個月能解決的。

      FSD目前在北美的訂閱價格為99刀/月,約670元人民幣,馬斯克稱這個價格還會上漲。但更重要的是“付費制”在中國是最水土不服的制度。

      中國絕大部分車企的智駕系統都是“買斷制”,雖然更靈活,但是價格相對過高,以往6.4萬元的買斷價格,從長遠來看8年以上的使用才能回本,而我們的自主企業,完全可以靠低價買斷或標配來搶占市場份額。



      總得來看,在等待審批結束后FSD的正式落地,不是一場猛虎下山的席卷,更像是鯰魚攪翻渾水的競爭激化。

      無論是從技術、超算、還是價格,特斯拉有利也有弊,我們的自主品牌想要在這場競爭中取勝,必須對技術迭代、工程落地、成本控制、軟硬件協同上再下功夫。

      無論最后是誰勝出,在這種競爭下,無人駕駛的腳步都越來越近了。

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