自特斯拉CEO马斯克访华后，特斯拉FSD（完全自动驾驶）有望落地中国的声音就不断传来。

马斯克近期对FSD即将发布的三大版本进行预热，其中，几乎完全重新训练了模型从而改进了舒适性的V12.4版本将在本周发布。马斯克称这些版本更新“令人震撼”。

回顾特斯拉自2021年发布FSD Beta版本（测试版本）至2024年发布FSD V12（）版本（受监管版本）以来走过的3年路程，马斯克把FSD的30多万行代码删到只剩下2000多行。而这背后，是FSD“端到端”的全新升级。

也正因如此，“端到端”“BEV”“”成为了智能驾驶圈中的热词，引发车企的争相研究，华为、小鹏、理想、蔚来等车厂均确立了BEV方案。

与此同时，已经有多家车企敢于向FSD挑衅。此前，华为常务董事、终端BG董事长、智能汽车解决方案BU董事长余承东就公开表示，智界S7的智能驾驶系统与特斯拉FSD相比仍然是全世界最好的。有分析师向记者表示，特斯拉FSD需要依靠大量图像信息升级，就中国某些独有工况而言，确实短期内可能无法与本土车企相媲美。

特斯拉公开表示，未来自动驾驶功能将无需人类监督即可实现，但这需要数十亿英里的行驶里程的验证，以达到远超人类驾驶员的可靠性。而在特斯拉升级的爬坡路上，国内车企能否借助本土优势超越甚至围剿，仍值得期待。

搭载全自动驾驶功能硬件并启用相关功能的特斯拉进行演示的效果 来源：特斯拉

删除30万行代码 给AI装上神经网络

诞生三年，FSD早已今非昔比。今年3月，特斯拉FSD进行了全新升级，实现了“端到端”神经网络技术。

此前，“有多少人工，就有多少智能”这句话一度在智驾圈广为流传，这背后的意思是人工智能需要人类工程师发现并筛选问题后，将问题喂给智能去处理，工程师编写规则的速度决定了人工智能的处理速度，特斯拉为此写了高达30多万行C++代码。

但如今，特斯拉不再将AI分为一个个模块，而是给了它一个神经网络。采用BEV（Bird's Eye View，鸟瞰模式）、（一种新型神经网络架构）的技术架构，特斯拉实现了“端到端”。

简而言之，特斯拉仅仅依靠摄像头获取图像数据后，可以自己输入进算法，再自己输出加速、减速等指令。由此，AI可以进行感知并模拟人类的驾驶决策，按照人类的方式控制车辆。

马斯克在2023年7月提到，特斯拉在一个季度内向FSD输入了上千万条人类驾驶视频，而且不断从车上获取新的视频来训练，“它的表现变得令人难以置信”。

从好的一面来看，马斯克宣布特斯拉把这30多万行删除到只剩下2000多行，FSD从某种意义上更接近人类大脑了。

这是一种更精简的算法。主机厂硬件工程师梦威举例说，同样是在闹市区进行自动驾驶，激光雷达的方案是将人扫描出来，同时依靠视觉来捕捉动态和距离，最后由芯片进行计算。在这个过程中，车辆既使用了激光雷达，又用视觉算法来进行比对，有了冗余设置、双重确认。而FSD基于纯视觉也能达成同样的目的。

而从困难的一面来看，这种方法依旧对车企的算力提出了极大要求。特斯拉背靠Dojo超级计算机，但国内车企能否复制经验还很难说。

2023年7月，Dojo超级计算机正式投产，FSD拥有了更强算力支撑。特斯拉方面称，Dojo的启动并运行让FSD Beta呈现“指数级提升”。

这个算力有多强？特斯拉当时预计2024年2月公司算力规模将进入全球前五，10月算力将达到100 E FLOPS。相比于国内厂商，特斯拉的目标高得让人惊讶。

E FLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数。与之相对应的是，华为在去年12月云端算力为2.8E FLOPS，今年4月上升到3.3E FLOPS。蔚来与阿里云、英伟达合作，算力在1.4E FLOPS左右。理想汽车和火山引擎合作，算力为1.2E FLOPS。小鹏与阿里云合作，算力为0.6E FLOPS。

此外，中泰证券还提到，目前国内大部分玩家的BEV+仍处于落地初期，数据收集和模型算法迭代尚未成熟，仍需高精地图辅助，但高精地图短板明显，采购成本、维护成本高。BEV+的优势以及高精地图的固有短板决定了“轻地图/去地图”是车企加速推广城市NOA（ on ，领航辅助功能）的必选项。

特斯拉专为计算机视觉技术设计了一款芯片 来源：特斯拉

激光雷达成本不断下探 技术路线之争一触即发

在车企争相研究“端到端”的背后，纯视觉方案与激光雷达之争由来已久，此次特斯拉FSD若能入华，比拼一触即发。

特斯拉采用的纯视觉方案依靠多颗高清摄像头采集信息，纯视觉方案核心优势在于成本低、量产更快，但缺点在于更难掌握障碍物的三维位置信息，在雪天等光照不佳的情况下识别物体，对白云、白色货车等物体识别效果也一般。

国内车企多采用激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达的融合方案实现智能驾驶。

激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的信号来测量物体与车辆之间的距离、速度和角度等信息。而超声波雷达主要用于车辆短距离测量，如泊车引导等。

如今，国内市场不仅卷价格，更在卷配置，甚至出现了部分“饱和式配置”，一辆车可以搭载8个甚至12个超声波雷达。

麦肯锡此前数据显示，随着智能车从L2发展到L4，车载传感器的数量将从平均8个上升到平均24个，其中激光雷达搭载数量将上升到平均4个。

主机厂硬件工程师梦威向贝壳财经记者表示，从成本的角度来说，国内车企可能会为一辆车配备短距雷达、长距雷达，甚至为部分高端车型专门配备零部件，成本非常高。余承东就在今年提到，现在搭载华为高阶智能驾驶系统的车，售价低于30万元都是亏损的。

不过目前激光雷达的价格也确实呈现出了明显下降趋势，曾经每颗价格上万元，如今较为便宜的型号降到了3000元左右，随着装车率的不断提升，未来价格还有下降空间。