水土不服：纯视觉与多传感器融合的博弈
特斯拉 FSD 以其全球领先的纯视觉方案独树一帜，仅依赖摄像头与神经网络算法，通过端到端大模型优化决策，无需激光雷达，构建了简洁高效的技术框架。然而，受中美数据法规限制，其无法在中国进行真实道路训练，只能依靠公开视频和模拟器。这使得 FSD 在中国复杂路况，如公交车道频繁使用、非机动车混行的场景下适应性不足。在中国推出的版本相比美国版有所简化，例如缺少 “车位到车位” 功能，且目前仍处于需驾驶员监控的 L2 级别。
国内智能驾驶系统则普遍采用激光雷达、摄像头与高精地图融合的方案。华为、小鹏、比亚迪等企业通过多传感器协作，提升感知冗余性，在复杂场景下表现更为稳定。基于大量中国道路数据训练，它们对潮汐车道、施工路段等本土特色场景处理更为高效。小鹏 XNGP 更是在无图模式下实现全国范围覆盖，华为 ADS 3.0、小鹏 XNGP 等已支持高阶城区 NOA（导航辅助驾驶），部分功能接近 L3 水平。
高价订阅与全系搭载的碰撞
特斯拉 FSD 采用高价订阅模式，在中国市场一次性买断费用高达 6.4 万元。尽管凭借全球最强智驾系统的口碑吸引了部分高端用户，但对于价格敏感的中国消费者群体而言，性价比劣势明显。
国内车企则纷纷推行 “智驾平权” 策略。比亚迪、小鹏等企业将高阶智驾功能下沉至 10 万 - 20 万元的车型，强调 “硬件标配 + 软件免费”。比亚迪更是一口气推出 21 款高阶智能驾驶车辆，加速智驾普及。小鹏通过免费试用、OTA 高频更新等手段培养用户依赖，如小鹏 P7 + 已实现基础智驾功能免费，快速提升了智驾渗透率。
法规与数据安全：不同境遇下的前行
在法规与数据安全方面，特斯拉 FSD 需严格遵守中国数据本地化存储要求。同时，由于美国限制，其无法使用先进 GPU 训练模型，技术迭代速度受限。
国内车企在数据采集与训练方面均在境内进行，政策风险较低。部分企业，如华为，通过车路协同布局进一步强化合规性，确保数据安全与技术发展符合国内法规要求。
未来竞争：技术、成本与体验的三重考验
展望未来，特斯拉 FSD 与国内智能驾驶系统的竞争将聚焦于技术迭代速度、成本控制能力和用户体验差异化。特斯拉需突破数据训练瓶颈，否则可能被国产方案如商汤 R-UniAD 等通过 “世界模型 + 强化学习” 等技术路径反超。国内车企若能在低价车型中平衡智驾性能与安全性，将进一步挤压特斯拉市场空间。在用户体验上，特斯拉需解决中国特有场景的适应性问题，而国产系统则需提升极端场景下的可靠性。
特斯拉 FSD 凭借全球领先的算法架构和技术积累仍具竞争力，但高价策略、数据训练限制及本土化不足阻碍其市场扩张。国内智驾系统则通过性价比、本地化优化和政策适配性占据优势。短期内，中国市场或呈现 “特斯拉引领技术方向，本土企业主导市场份额” 的格局，而长期的竞争结果，仍将取决于各方在技术落地速度与用户体验精细化提升方面的表现。
