特斯拉 FSD 登陸中國首日:車主實測駕駛風格與自駕能力表現
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特斯拉 FSD 登陸中國首日:車主實測駕駛風格與自駕能力表現

特斯拉 (全自動輔助駕駛)功能本週正式登陸中國,並以「城市道路自動輔助駕駛系統」的名稱,透過 更新分批推送給選配 FSD 的中國車主。此版本推出後,中國車主將能首次在官方授權範圍內體驗 FSD 所帶來的自動駕駛技術。

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來源:鳳凰網科技 / 微博

這次更新受到市場廣泛關注,主要因為中國複雜的交通環境對自動駕駛技術提出了更高要求。從車主的第一手體驗來看,FSD 在城市道路、高速行駛及特殊場景應對方面表現良好,但價格與政策適應性仍是潛在挑戰。

FSD 落地中國首日駕駛風格與自駕駛能力表現

根據已獲得 OTA 更新的車主回饋,FSD 在中國市場的表現普遍優於預期。特斯拉車主表示,系統能精準識別紅綠燈、行人及道路標誌,並靈活應對變道需求。相較於 NoA(Navigate on ),FSD 在繁忙路段的適應能力明顯提升。

在高速行駛時,FSD 具備平順的加減速控制,並能準確預測前方車輛的變道或剎車行為。多位車主回報,長途駕駛期間幾乎不需頻繁接管方向盤,系統可穩定維持車速與車距,提升行車安全與舒適度。

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來源:鳳凰網科技 / 微博

然而,首日上路仍暴露部分問題。雖然 FSD 對交通號誌的識別精準,但在某些複雜路口仍可能誤判,導致行駛卡頓。在擁堵狀況下,反應速度不及人類駕駛,尤其面對行人、非機動車或突發變道時,偶爾會出現短暫遲疑,影響行車流暢度。此外,系統仰賴 GPS 定位,在隧道或訊號不穩的區域,可能影響變道與準確性。

部分車主因長時間未握方向盤或分心駕駛,遭特斯拉系統自動封鎖,導致 FSD 功能暫時停用。根據使用規則,若違規累計五次,系統將暫時禁用,並須等待一定時間才能恢復。

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來源:鳳凰網科技 / 微博

此外,FSD 的限速系統較為保守,在部分道路無法靈活調整車速,導致頻繁降速,影響行車體驗。在狹窄路段或需倒車時,脫困能力仍待提升,部分車主反映,在社區門口或停車場內,系統操作不夠順暢。

整體而言,FSD 目前仍屬 L2 級別輔助駕駛,尚未達到完全自動化水準。特斯拉官網已將訂購頁面描述由「完全自動駕駛能力」改為「FSD 智能輔助駕駛功能」,更貼近實際技術現狀。

中國品牌新能源車自駕軟體對比 FSD 價格

目前,中國市場上多家新能源品牌已推出自動駕駛功能,且其售價與 FSD 存在明顯差異。以下為各品牌自駕軟體的買斷價格及折合台幣金額(以 1 人民幣 ≈ 4.52 新臺幣計算):

品牌自動駕駛功能買斷價格(人民幣)約新台幣
特斯拉(Tesla)FSD(Full Self-Driving)¥64,00028.9 萬
小鵬(XPeng)XPilot¥36,00016.3 萬
蔚來(NIO)NIO Pilot¥49,00022.1 萬
華為(Huawei)ADS 2.0(Huawei Autonomous Driving Solution)¥49,00022.1 萬
理想(Li Auto)AD Pro¥32,00014.5 萬
小米(Xiaomi)Xiaomi Pilot Pro¥18,0008.1 萬
小米(Xiaomi)Xiaomi Pilot Max¥26,00011.8 萬

根據特斯拉官網資訊,FSD 在中國的選配價格為 64,000 元人民幣(約 28.9 萬新臺幣),較 功能套件(28,000 元人民幣)高出一倍以上,明顯高於中國品牌的自駕方案。例如,小鵬 XPilot 售價 36,000 元人民幣(約 16.3 萬新臺幣),理想 AD Pro 則為 32,000 元人民幣(約 14.5 萬新臺幣),兩者皆遠低於 FSD。

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此外,蔚來 NIO Pilot 和華為 ADS 2.0 也採用較為親民的買斷方案,售價 49,000 元人民幣(約 22.1 萬新臺幣)。小米則提供 Xiaomi Pilot Pro 和 Xiaomi Pilot Max,價格分別為 18,000 元與 26,000 元人民幣(約 8.1 萬與 11.8 萬新臺幣),為市場上最親民的自動駕駛方案,進一步凸顯各品牌在自駕領域的定價策略差異。

FSD 與中國品牌新能源車自駕技術差異

值得注意的是,特斯拉 FSD 採用純視覺方案,依賴攝影機與神經網路運行,而華為 ADS 和小米 Pilot 則整合光達(LiDAR)與多傳感器技術,以提升環境感知能力。FSD 透過端到端學習改進駕駛決策,而華為與小米則更注重本地化適應與複雜場景應對。目前,FSD 剛進入中國,仍需等待更多車主的實際體驗與使用回饋,以了解其在當地道路環境的表現。

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不過,受限於中美兩國在數據安全與運算資源政策上的限制,特斯拉 FSD 在中國無法使用美國的超級電腦算力。中國政府禁止特斯拉將本地行車數據傳輸至境外訓練,而美國則限制其在中國使用高性能 GPU,如英偉達 H100、A100 等,導致 FSD 無法依賴美國的 Dojo 超級電腦進行模型改進。

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為應對這一挑戰,特斯拉嘗試使用公開影片數據訓練模型,並計劃在中國租賃或建設運算中心。然而,現有方案的數據品質與算力規模仍難以匹敵美國本土環境,使中國版 FSD 在功能與場景適應能力上受限,在處理複雜路況時仍存在一定劣勢。未來,特斯拉能否克服數據與算力的瓶頸,仍有待觀察。

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