特斯拉的FSD（Full Self-Driving）系统，作为自动驾驶技术的先锋，一直备受关注。本文将深入探讨特斯拉FSD在美国加州洛杉矶地区的测试情况，分析其在实际道路环境中的表现，并探讨自动驾驶技术在未来发展中所面临的挑战。
一、测试背景
特斯拉FSD V13.2.2版本在发布时被誉为迄今为止最强的FSD版本，宣称可实现全程自动驾驶，无需人工干预。为了验证这一宣称，新浪科技近期在美国加州洛杉矶地区对搭载了最新FSD版本的特斯拉Model S进行了试驾。
二、测试结果
1. 遇拥堵表现欠佳
在人为制造的交通拥堵测试中，FSD系统因电动三轮车乱入道路而在很远处刹停，缺乏灵活的应对策略。在国内北上广深等城市，类似情况可能导致车辆寸步难行，甚至引发路怒症。
2. 导航混乱
FSD系统在导航时，有时并不按照导航路线行驶，而是自行寻找新的路线，给司机带来困扰。在地下停车场寻找出口时，FSD系统多次绕圈，最终无法找到出口。
3. 不规范停车
到达目的地后，FSD系统不按画线部分停车，甚至未能识别出停车场边缘路沿。此外，还出现了在不能停车的地方大胆停车的行为。
4. 误入收费车道
FSD系统因不遵守交规而误入收费的快速路，导致车主需要付出高额罚款。在国内高速路收费车道与免费车道区分明显，若FSD系统无法准确识别，同样会增加车主日常驾驶负担。
5. 逆行与违规变道
FSD系统在左转通过路口后会走错车道甚至逆行。为了寻找更快路线，FSD系统有时会选择直接越过双黄实线，这无论是在美国还是在中国都不符合交规，极易引发交通事故。
6. 闯红灯行为
虽然短暂试驾中未发生闯红灯的情况，但有V13.2版本的美国特斯拉车主反馈，FSD系统存在闯红灯行为。
三、FSD入华挑战
特斯拉FSD系统在中国市场的推广面临着诸多挑战，包括：
1. 数据安全合规问题
特斯拉的核心竞争力源于其数据中央厨房模式，但中国《汽车数据安全管理若干规定》要求境内数据本地化存储，涉及地理信息、人脸、车牌等重要数据出境需通过安全评估。
2. 技术路线差异
中国车企选择了激光雷达、毫米波雷达与视觉的融合技术路径，而特斯拉的纯视觉端到端技术路线在中国路况下表现尚可。
3. 本土化优化不足
特斯拉在应对国内交通道路的各种突发情况，如公交车道、潮汐车道以及电动车混行场景等方面的准备工作相对滞后。
四、结论
特斯拉FSD系统在美国加州洛杉矶地区的测试结果表明，自动驾驶技术在实际道路环境中仍存在诸多挑战。FSD系统在遇到拥堵、导航混乱、不规范停车等问题时，表现出不足。在中国市场，FSD系统还需面对数据安全合规、技术路线差异和本土化优化等挑战。自动驾驶技术在未来发展道路上，仍需不断优化和改进，以确保行车安全。