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北美深度體驗特斯拉FSD:技能遠超常規L2,但遠不如想象可靠

發布時間:2025-07-18 11:09:23來源: 13566779980

FSD,即“Full Self Driving全自動駕駛”,從面市以來就是全球最受關注的自動駕駛系統。它既贏得了特斯拉核心粉絲的極力追捧,同時又引發了相當多的爭議。

01

FSD的發展路徑與爭議

幾乎是從創立開始,特斯拉就一直將其自動駕駛研發放到跟其電動車研發幾乎同等重要的位置。早在2013年,馬斯克就開始公開討論特斯拉裝備“Autopilot”自動領航功能的可能,2014年10月開始在Model S上提供預購Autopilot的選項,并在一年后正式開始推送Autopilot,而成為在奔馳、沃爾沃、寶馬和奧迪之后最早在量產車上裝備Level 2自動輔助駕駛軟件的公司。

這之后,特斯拉在自動駕駛方面的持續投入讓它在車企中逐漸成為了公認的領先者。2016年,特斯拉開始同時提供預售的EAP增強自動領航和FSD全自動駕駛的選項,前者預售價5000美元,后者預售價8000美元,再加上需要2500美元選裝的普通Autopilot,這些銷售額為特斯拉增加了不少收入,據說讓特斯拉自動駕駛部門成為最早實現盈利的自動駕駛部門,同時也為特斯拉提升了不少品牌價值。

2年后,EAP開始在9.0軟件版本中進行推送,成為全球第一個支持根據地圖從高速入口到出口并包含換道的高速領航系統。2020年,FSD也開始小范圍測試,一直到2022年11月開始大范圍推送。雖然FSD并不是全球第一個大范圍推送給所有用戶的城市領航系統,但它從一開始就普遍覆蓋北美各地城市(小鵬在早于特斯拉推送時僅限廣州),因此仍然被認為領先于世界。

而到了去年,特斯拉公布了其Robotaxi無人出租車業務的計劃,并且最近在得克薩斯州上線了這一服務,雖然副駕駛仍然有安全員,且時間線上明顯落后于中美其他的無人出租車公司,但也仍然得到了媒體更多的關注,被認為是改變世界的創舉。

除此之外,特斯拉的自動駕駛技術路線也一直顯得與眾不同。

特斯拉從未使用激光雷達,甚至即使是成本極為低廉的毫米波雷達,特斯拉都已經取消了。特斯拉不購買或維護高精地圖,甚至據說連通過用戶駕駛過程中采集建圖上傳并眾包改進的眾包地圖也沒有。特斯拉也是最早真正在車端部署端到端模型的公司之一。

與此同時,FSD也一直存在不少爭議。它作為一個“Full Self Driving全自動駕駛”系統,仍然在相當多場景下無法激活,且要求車主時刻監控道路狀況——最重要的是,在開啟自動駕駛軟件時無論發生任何事故,都永遠是車主負全責。從這個角度上來說,FSD仍然是一種Level 2自動駕駛或者準確的說是自動輔助駕駛,甚至遠遠無法達到Level 3自動駕駛的標準,更不用說所謂的全自動駕駛。

02

在Cybertruck上深度體驗FSD

筆者先后在一家車企的自動駕駛部門和一家無人出租車公司工作,自特斯拉FSD發布以來,雖然觀看了大量FSD駕駛的視頻,但對于FSD的水平到底如何,我其實也很好奇。而這次趁著試駕的機會,也深度體驗了一下FSD。

最早的一小時體驗其實是相當不錯的。從出小區開始,FSD就可以啟動,啟動后一路都非常平穩的完成了通過紅綠燈路口右轉、上高速匝道等操作。而在上了高速以后,FSD在高速上開得也可謂是行云流水,很快又很平穩且輕描淡寫的就完成了從最右道到最左道的變道。

這之后,雖然大部分時間它其實就是一個跟隨車道且自適應調整速度的L2輔助駕駛,當然無論是根據道路情況對車速提前進行調節的能力,還是過彎時相應的微調速度的表現,都顯然不是常規的L2自動駕駛系統可比的。

而在高速上遇到擁堵路況以后,它的處理也相當不錯,無論是減速還是加速都比較自然,跟車的車距也相當合理。進入舊金山城中高密度區以后也沒表現出什么不妥的地方。

但就在第一段一個小時的行程結束之前,FSD接連給予了兩次“信任危機”。

第一次是在一個比較窄的道路上行駛時,道路右側有較多車停靠,其中突然有一輛房車比一般車要寬,而且這輛車停得不正,前方向左探出。而我這輛Cybertruck在行駛過程中,無論是遇到房車,還是房車前側向左探出的部分,都沒有做任何稍微向左讓道的動作。雖然如果我不進行干預,它的右后視鏡可能會以5cm左右的間距掠過這輛房車的左后視鏡,但此時行車時速高達50kph左右,如此近的間距是極其驚險的。因此我在最后一刻緊急向左打了方向盤,幸虧此時左后的車輛也及時減速,不然可能發生碰撞。

姑且不論此時我不干預是否會更安全,這都是一個絕對不符合“防御性駕駛”原則的情況,人類駕駛員在這種情況下幾乎100%會提前做出預判調整行車位置和速度。

而僅僅是幾分鐘之后,它又觸發了第二次險情。因為我導航到的目的地在地下車庫,車輛也正確進入了下地庫的匝道,但明明前面有欄桿,它卻沒有任何要減速的打算,眼看就要撞到停車桿上了,這時我只好緊急剎車。后來還需要再倒車回取停車票的機器。

從這兩個例子來說,我個人嚴重懷疑特斯拉對靜態物體的識別能力仍然非常糟糕。我在9年前曾在一次體驗Autopilot的過程中,與路邊的垃圾桶發生碰撞。看起來這方面經過了這么多年的研發,仍然是特斯拉明顯的短板。

這之后在地下車庫,我試圖通過特斯拉的自動停車進行停靠。這里雖然是地下,但也有照明燈,不算特別明亮但人類駕駛員想看清車位線毫無難度,車位線劃得也比較清楚,且此時沒有太多停靠的車輛。而我硬生生在車庫里轉了十圈,才找到系統能夠識別的車位。這中間雖然偶爾會閃現一個識別車位,但基本上轉瞬即逝,最后需要降低車速到5kph以下才能夠穩定識別。

并且第一次自動泊車的嘗試還失敗了,原因是當時后方有一輛車擋住了倒車的路線。但特斯拉并沒有提前預判到不能完成自動泊車,而是在快撞到后車時才剎車,顯得非常愚蠢。而且當時明明可以以車頭朝前的方式進入車位——在美國絕大多數駕駛員在停車時也采用這種朝向,特斯拉卻非要繞個大圈倒車入庫,也顯得非常不智能。

第二次自動泊車的嘗試再度失敗,這一次附近沒有任何其他車輛,但特斯拉在倒車的過程中眼看就要撞到立柱,我只好人工干預解除自動泊車。再次驚出一身冷汗。

就自動泊車的表現來說,整體上來說特斯拉的表現尚不如6、7年前國內頭部新勢力的自動泊車能力。

而這之后下午晚些的自動駕駛表現也欠佳。這一次我進行了更多城市道路的行駛,而因為時間更晚一些,這時整體上車流量也增大,挑戰提高。FSD表現出以下幾點問題——

● 每次在紅綠燈路口或擁堵剎停時都離前車都太近,大概只有1米不到,起碼就美國行車的情況來說,這個距離顯然太近,大概80%的情況下前車都會因為覺得非常不舒服,而再次前移車輛。而特斯拉在如此頻繁的觀測到前車這種行為反饋,卻這么多年一直沒有做出調整,令人感到震驚。

● 當道路一側出現超寬車輛,比如工程車或大型卡車時,特斯拉沒有任何在車道內左偏或右偏的操作。這一點遠不如其高速行駛時的表現,進一步說明特斯拉可能在周圍車輛低速或靜止時判斷準確率下降。

● 在路口根據stop標志進行無保護左轉時,車輛也啟動得略晚。

03

駕仕總結

Waymo同時也在舊金山灣區開放了無人出租車業務,筆者曾多次體驗,可以說特斯拉在高速上的表現,起碼就我個人的有限體驗來說整體并不弱于Waymo,但城市行駛時表現出的可靠性差距極為巨大,在幾年以上。

另外,在幾次發生了驚險的介入后,個人對特斯拉整個FSD的社會影響深表懷疑。它可能在90%以上的情況下表現得比較穩妥,特別是對本身防御性駕駛經驗就不足的人看來可能足夠完美,但它的可靠性完全達不到L4甚至是L3的級別。在這種情況下不要說宣傳自己是全自動駕駛,哪怕只是發布這種服務,在我看來也是非常不負責任的行為,很可能會誘導部分警惕性不高的車主過于信任其服務,然后在產生依賴后突然被其小概率的糟糕表現打個猝不及防,然后發生事故。

當然就我有限體驗來看,因為特斯拉表現較差的部分集中于城市相對低速行駛,或許發生嚴重交通事故的幾率不算大,但它潛在的風險是絕對需要引起全社會的警醒的。

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