特斯拉的Full Self-Driving（FSD）自动驾驶系统自推出以来，一直备受关注。然而，在实现完全自动驾驶的道路上，特斯拉FSD也面临着诸多挑战和bug。本文将从技术、政策、市场等多个角度，揭秘特斯拉FSD测试中不为人知的bug与挑战。
一、技术挑战
- 感知控制算法与驾驶体验
特斯拉FSD的感知控制算法在驾驶体验方面与老司机相似，但在实际道路测试中，仍存在一些问题。例如，在避障绕行、选择路径时，FSD的响应速度和规划能力仍有待提高。
- 全场景无感覆盖能力
虽然特斯拉FSD具备较强的全场景无感覆盖能力，但在某些特殊情况下，如没有GPS定位信息时，FSD会自行寻找可行驶路径漫游自动驾驶行驶。这种情况下，FSD的表现可能会受到影响。
- 端到端人工智能大模型的优势
特斯拉FSD背后是端到端人工智能大模型的优势，但这也意味着在处理复杂路况时，FSD可能会遇到一些难以预测的情况。
二、算法基础
- 软硬件结合的闭环架构
特斯拉FSD采用软硬件结合的闭环架构，但在实际测试中，软硬件的匹配度仍存在一定问题，如硬件性能不足导致算法运行不稳定等。
- 感知秘诀
特斯拉FSD的感知秘诀主要基于VRU和非VRU的BEV和Occ，但在实际测试中，FSD在识别和跟踪VRU和非VRU方面仍存在不足。
- 规控秘诀
特斯拉FSD在考虑延迟和实时建模方面表现出色，但在实际测试中，仍存在一些因延迟导致的决策失误。
三、政策与市场挑战
- 本土化场景适配不足
特斯拉FSD在中国道路环境中的表现并不尽如人意，如信号灯误判、压实线变道等问题，暴露了FSD在本土化场景适配方面的不足。
- 数据跨境传输限制
由于中国政策限制道路数据跨境传输，特斯拉无法将本地数据用于海外模型训练，导致算法对中国场景的学习滞后。
- 监管政策严苛
中国将FSD定义为L2级辅助驾驶，要求驾驶员全程监管。然而，FSD在实际表现中，仍存在一些让车主无法安心脱手的情况。
四、总结
特斯拉FSD作为自动驾驶领域的佼佼者，在测试过程中仍面临诸多bug与挑战。为了实现完全自动驾驶，特斯拉需要从技术、政策、市场等多个方面不断努力，以应对这些挑战。同时，消费者在享受FSD带来的便利的同时，也应保持警惕，随时准备接管车辆，确保行车安全。