本文主要是介绍对话特斯拉北美车主：FSD什么水平？深度用户解密V11，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
作者 |Amy
编辑 |德新
近期中国四部委联合印发通知，部署开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作，要求具备量产条件L3、L4 级别智能网联车在限定区域内开展上路试点，并且首次明确事故责任判定。
通知下发后，市场传闻：特斯拉FSD进入国内有望进入倒计时。
11月23日，特斯拉中国回应媒体称，「目前确实正在推进中。」马斯克则证实，已开始向员工推送最新版本的FSD V12。
在过去很长一段时间，中国的特斯拉车主们时常抱怨FSD只是期货。在FSD未正式进入中国的这些年，其在全球市场的重大更新，总能引发国内行业人士与车主激烈的讨论。
特别是特斯拉决定去掉毫米波雷达，选择视觉路线后，是否需要激光雷达，以及「有图、无图」路线之争始终未能平息。
因此，HiEV采访了数位FSD海外用户，其中不乏资深智驾工程师，专业车评人和华尔街投资人，跟他们聊了聊FSD的技术演进和真实的用户体验。
一、V11版本：Occupancy占用网络上车，空间感知能力大增
Simon是一位智驾领域的资深从业者。他在去年初提车Model Y之后，按月付费开通了FSD。
作为FSD Beta V10开始的早期用户兼专业从业者，Simon对FSD的多个版本有着持续细腻的观察。
Simon注意到，今年年初，FSD Beta V11.3版本进行了架构上的调整：
- 利用统一的BEV感知算法，替代依赖多个单摄像头和单帧网络的软件堆栈；
- FSD与Autopilot的软件栈合并，使用同一个软件栈统一高速与城区场景，从而减少了高速衔接区域软件栈切换导致的一些接管问题；
- 增加了Occupancy占用格栅网络；
V13.1.1的版本说明显示，统一后，该版本使用的多摄像头融合感知算法和规划算法，降低了对车道线的依赖。
感知方面，通过使用权重更高、更稳健的离线优化算法改进数据集，并优化架构和特征空间降低候选轨迹神经网络目标姿态预测误差；引入远程高速公路车道网络，采样特殊场景视频，改进占用网络检测等功能。
规划上，添加自动标记的变道案例，改进运动建模，在线路网络中增加了“车道引导模块和感知损失功能”，更新“车道引导”模块，提升操控性等性能。
Simon认为，这个版本是针对高速和城区技术栈的整合，以及无图感知能力的提升，是体验改善的主要原因。
虽然FSD做全局规划时，参考了Google Map输入的地图信息，但在局部规划时，因为Google Map的鲜度和精细程度不够，系统会利用地图先验知识和感知能力对路径进行更精细的规划，从而实现局部体验的提升。
在引入Occupancy占用格栅网络后，FSD系统对异形物体和空间的感知能力，大幅度提升。
作为一个乘坐过Waymo、Cruise等Robotaxi车型的从业者，对比体验之下，Simon认为，目前特斯拉用把这套硬件的潜力极大地发挥出来了，但仍然有部分长尾问题有待解决，尤其在城区场景。
二、大部分高速体验不俗，部分特殊场景仍待优化
同为智驾行业公司从业者的Yasser，在一家L4领域的公司工作。
他的使用场景与Simon类似，都是在旧金山湾区，两位每天通勤里程都在一百英里（约161公里）左右。
他们对FSD的评价出奇一致：
在高速路段和快速路上，FSD车技堪比人类司机，能够熟练地进行变道并规避过往的货车。每一次通勤，高速接管的频率基本保持在5次以内。
在美用户Li也反馈，用FSD进行远途旅行时，体验比较丝滑，对于接管频率也可以接受。
多位在美FSD用户反馈高速场景下特斯拉FSD的自动巡航、自动变道、自动超车等功能表现较佳。因在美通勤路段90%以高速为主，因此这也代表了FSD整体的体验感知。
不过在高速场景西FSD仍存在部分细微问题，或与算法成熟度及个人驾驶习惯相关。
Roxann Higuera女士年过六十，但仍乐意尝鲜。她在社交平台记录下的经历证明，FSD在高速遇到一些特殊场景的情况。
当时她（红车）开启了FSD行驶在高速五车道中最左侧车道，右方突然出现一辆货车（蓝车），FSD选择减速，Roxann踩油门加速超车失败后，后方又出现了一辆皮卡（黄车）。
但她无法变道到右侧给后车让道，等她有机会超越货车后，皮卡还是越过她并别了一下车 ，险些酿成追尾。
这种因减速引起的麻烦并非孤例，社交平台上其他FSD用户也反馈曾遇到过类似场景。
例如，在山区行驶时，系统有时会误将山体误判为车辆，导致不必要的减速。
在经历这次事件后，上文提及的Roxann女士进行了一系列保守设置，关闭了FSD自启用功能、关闭了基于速度的超车变道功能等。
此外，Roxann还指出，在山路行驶时，FSD难以确保车辆居中行驶，而且在没有路肩的道路上行驶时，给来向车辆预留了过多空间。
三、城区场景存长尾问题，幽灵刹车偶发
互联网产品经理Musabbir H. Khan在升级了FSD Beta V11.3.6 后，也反馈了一些小问题：
- 在FSD启动时，雨刷仍可能自启动，此前多车主曾反馈，但该版本仍未解决；、
- FSD在下匝道和变道时的激进表现引起关注，车主建议提前预判和平滑BI变换，以改善体验；
- 自动跟车距离调整过于激进，尤其在速度提升时。
对于第二个问题，体验过FSD Beta 11.4.7.2的Jason也深表认同，经过深度试驾，他注意到了该版本在城区场景也有诸多问题：
- 车轮偏向问题：在红绿灯等待时，如果两侧车道都有车辆，用户发现车、辆的车轮可能会向一侧偏移。这可能导致一些不必要的不适和不稳定感。
- 右转迟疑：在右转道路的红绿灯路口，FSD存在一些迟疑，尤其是在完成右转并驶入主路后，FSD的反应速度相对较慢。
- 停车标志处理过于保守：FSD在处理停车标志时的判断策略显得过于保守，即使前方没有其他车辆，FSD也可能会停留的时间较长。这可能影响了行车效率，尤其是在空旷的地方。
- 城区切换到办公区判断失误：当从城区左转开进办公区时，用户经历了FSD突然停车不拐弯的情况，可能导致紧急接管，特别是在存在其他车辆的情况下。
- 幽灵刹车现象：偶尔遇到幽灵刹车的情况，例如在从城区道路转入有办公楼的内部道路时，FSD莫名其妙地急刹。
综合而言，这些建议和问题反映了FSD在城区场景下的不足，Simon等人的感受都是，高速路段目前可以轻松交给系统，但到了城区整个驾驶状态会变得紧绷和小心翼翼。
四、FSD价格成推广阻力，入华恐水土不服
特斯拉2022年四季度财报显示，FSD Beta在北美拥有约40万用户。
Simon等人根据对周围用户的观察：目前FSD的用户群，偏向对智驾比较关注的行业内人士和科技达人，也包括特斯拉和马斯克的崇拜者。
Yasser认为之所以FSD未大面积推广，是因为目前FSD在北美售价虽然降至1.2万美元（约合人民币8.6万元），且每月订阅费用保持在199美元（约合人民币1300元）。
对于普通人来说，还是相当昂贵。
而在中国市场，特斯拉增强版自动辅助驾驶功能定价高达3.2万，未落地的FSD则定价6.4万。
与之对比，它的中国竞争对手们：
- 小鹏XNGP和车型绑定，免费提供给用户；
- 华为ADS售价在1.8万左右；
- 蔚来则对部分车型用户免费开放NOP+，订购费用为380元/月。
因此，FSD如果想快速占领市场，目前的定价策略缺少优势。
多名人士表示，FSD入华只是时间早晚问题。
在Simon看来，入华并不存在太大技术难题，核心是解决数据安全问题。
今年8月14日，特斯拉官博称，已在中国建立数据中心，以实现数据存储的本地化。所有在中国大陆市场销售车辆所产生的数据，都会存储在中国境内。
Jason则觉得，FSD入华最大难题在于中国相较于北美更为拥挤且复杂的道路环境，尤其是早晚高峰高速路段往往超级拥挤，FSD想要适应并不容易。
不过近期《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》发布后，为特斯拉FSD技术的推广和应用提供了政策保障。
特斯拉有望进一步加大对FSD技术的在中国的研发和推广力度，也有助于提升自身在全球市场上的影响力，为驾驶者带来便捷、安全的驾驶体验。
此外，FSD入华也将提升用户对高阶智能驾驶的感知和认可度，加速国内主机厂和智驾公司开卷高阶智能驾驶，为高阶智驾商业化落地提供更多可能。
（注：文中提及的Simon、Yasser、Jason和Li均为化名）
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