FSD狼来了，『特斯拉效应』杀死国产智驾？

特斯拉入华的鲶鱼效应

原本计划在 2025 年第一季度入华的 FSD，近日传来逐步落地的消息。

日前特斯拉官网显示，FSD 驾驶套件被更名为" FSD 智能辅助驾驶功能"。将 FSD 部分能力优先推送至搭载特斯拉最新 AI4.0 硬件的车型，车主需订阅特斯拉 FSD 功能才能使用对应服务，售价仍是 6.4 万元。

一瞬间车圈媒体和 KOL 都在议论这件事，而 FSD 之所以受关注，是因为这种新一代端到端的能力，展现了更高上限的智能驾驶能力。对于国产智驾系统来说，直面竞争的压力变得更大。

"很多国产自动驾驶创业公司，根本没钱跟端到端大模型，现在直接被拖垮了。"最先发声纵目科技可能出事的某公司人士告诉鲸哥，现在上海还有一家智驾公司也俩月没发工资了。

不仅创业公司难过，头部独角兽也在纷纷和主机厂成立合资公司，谋求一份生存的可能。对于新能源车企来说，自研端到端也成为最重要的目标。可是大投入面前，如何做真正的端到端项目，何种路径抵达，都成为大家分歧的地方。

FSD 即将入华掀起的自动驾驶生死竞赛中，国产智驾的明天会怎样？

01 暴力美学催生『特斯拉效应』

1 月 30 日，特斯拉 CEO 埃隆 · 马斯克在 2024 年财报电话会议上宣布，特斯拉将于 2025 年 6 月在美国得州奥斯丁推出无需人类驾驶员监督的全自动驾驶（FSD）版本。

无监督 FSD 的惊艳之处在于：从任意停车位自主启动，自主挂档。尽管当下的无监督版本，其实平均 21 公里就需要人类介入，但指数级进化的速度，未来仍不可估量。

比如博主 The Son Of Walkley 在 X 上发帖分享的，FSD 在停车位原地激活，本该左转上路，但因为左边有辆卡车挡住了去路，所以选择倒车：

左拐出行之前，在摄像头视野被卡车挡住的情况下，FSD 仍可以观察道路，等待对面来车经过后，才开始上路：

又比如 Youtube 博主 Dirty Tesla，将特斯拉开进了多楼层的停车场，FSD 在未提前学习路线的情况下，能够从停车位中泊出，然后依赖车库中高悬的" EXIT "和箭头表示，选择了正确的路线，成功离开了停车场。

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遇到中途有车辆停止，还能绕行：

与 ChatGPT 类似，端到端时代的自动驾驶遵循着"大力出奇迹"的暴力美学。特斯拉新版 FSD 之所以如此先进，离不开三大因素：海量的高质量行车数据、大规模的算力储备、端到端模型本身。

首先是数据。2023 年初，特斯拉就向 FSD 输入了 1000 万个经过筛选可供学习的人类驾驶视频。今年四月份，据 Simon Alvarez 报道，FSD 用户累计行驶里程已超过 13 亿英里。

10 月份，特斯拉官方发帖，称特斯拉目前已经拥有来自其超过 800 万辆车的视频数据。而这次的 FSD V13.2 版本，训练的数据规模是上一代的 4.2 倍。

从数据量上看，国内任何一家厂商用户的累计行驶里程都较特斯拉相差甚远。特斯拉拥有超 1000 万个有效驾驶视频片段，而国内车企普遍不足百万级，且数据集中在少数场景。

计算能力是支撑大规模数据处理和模型训练的基础。在算力方面，特斯拉的 DOJO 智算中心，曾预计到今年 10 月，总算力达到 100EFLOPs（10 万 PFLOPS），相当于约 30 万块英伟达 A100 的算力总和。

国内车企在算力上奋力追赶，但在各种现实因素限制下，算力储备方面的差距较为明显。据汽车之心统计，商汤绝影智算中心的智能驾驶算力储备在国内排名第一，为 12000 PFLOPS，但也与特斯拉差距近十倍。

至于模型能力，目前没有人知道特斯拉端到端的具体技术细节。但在智驾算法上，特斯拉已经引领了三次潮流：

从 2021 年的 BEV 网络到 2022 年的 Occupancy Network 占用网络，再到 2023 年马斯克宣布特斯拉 FSD V12 采用端到端技术。

2024 年"端到端"成为国内新造车智驾传播的风暴眼，车企纷纷跟进，不开一场跟端到端有关的发布会，似乎都无法进入智驾第一梯队的竞争语境中。

02 国内智驾，谁能接招？

面对 FSD 的早发优势，国内主机厂也根据自己的实力，选择了契合自己的路线迎战。

国内企业如华为、百度等采用"两段式端到端"（感知 - 决策与规划控制分阶段），而商汤、Momenta 等支持"一段式端到端"（全流程一体化）。尽管后者更接近人类驾驶逻辑，但受限于数据和算力，目前主流仍以两段式为主。

在国内业界以及消费者心智中，华为智驾"遥遥领先"非常有市场。凭借其智驾能力，华为收获了一大批客户，包括问界、智界、享界、尊界、长安阿维塔、广汽、东风、比亚迪、长城等。

国内最早喊出"车位到车位"，掀起端到端竞技浪潮的也是华为。2024 年 8 月份，华为推出了 ADS 3.0 智能驾驶系统，其中就包含了"从车位到车位"功能，并率先搭载于享界 S9 车型。 截至目前，华为乾崑智驾 ADS SE 已覆盖全国超过 98% 的高速公路。

华为在 2021 年首次向外界展示了 ADS.1.0，至今经历了三次大版本迭代。到了 ADS3.0，华为将 BEV 和 GOD 融合成为了更大的 GOD 网络（感知），并与 POP 网络（规控）相组合，形成两段式端到端。为了保证安全下限，华为在架构里还加了一个保底的"本能安全网络"。

在行业内，一段式端到端与分段式端到端孰优孰劣，一直有争议。一段式端到端通过统一模型进行训练，直接从传感器输入到控制输出，能避免中间环节的信息损失，缺点是模型的"黑盒属性"明显，可解释性低。

分段式端到端将自动驾驶任务划分成多个子模块，模块之间设置人工接口，提高了模型的可解释性，但可能导致信息在模块间传递时损失，影响全局最优性。

据 36 氪汽车报道，华为今年 5 月份推出的 ADS 4.0 将采取一段式端到端方案，将有尊界 S800 首发搭载。

在国内，除华为外，小鹏也是智驾第一的有力竞争者。2025 年将推出"真 L3 级软件"和硬件冗余能力，同时在中国市场实现类 L4 级智驾体验，支持复杂城区场景的无接管驾驶。

小鹏的端到端大模型走的是分段式端到端的路线，主要由三部分组成——神经网络 XNet+ 规控大模型 XPlanner+ 大语言模型 XBrain。

XNet 负责环境感知，对现实世界进行 3D 高真实度还原；XPlanner 负责决策规划和控制执行，模拟人类驾驶习惯；XBrain 赋予系统认知能力，能够理解路牌文字、特殊车道等信息。

在国内，小鹏是最像特斯拉的车企，有很重的"智能化"标签。

自端到端成为技术浪潮以来，车企又重新站在了同一起跑线上。从过去分模块的思维转换到数据模型思维，这不仅涉及技术架构的研发，还涉及组织架构的变动。

一些在模块化时代走得快的车企，要切换到端到端架构，需要承受不小的沉没成本。而一些过去在智驾上的落后者，却有了弯道超车的机会。

一个典型的例子：虽然华为是国内最早公布"车位到车位"功能的车企，但目前此功能尚未开启推送，率先将该功能全量推送给用户的，反倒这个行业中的"后进生"——理想。

2024 年 11 月 28 日，理想汽车"车位到车位"功能正式全量推送给理想 L 系列 AD Max 用户和理想 MEGA 用户，比半年前的时间表还早了一个月。理想宣布，自己是行业首个全量推送这一功能的车企。

技术方案上，理想采取的是一段式端到端，不过引入了快系统和慢系统的概念，并加入了 VLM 视觉语言大模型。快系统有日常驾驶场景里快速处理信息的能力，负责应对驾驶车辆时 95% 的常规场景；慢系统由 VLM 实现，有面对复杂或者未知交通场景的逻辑思考能力，占日常驾驶的 5%。

不过，对比小鹏的一套模式打通全场景，理想的"车位到车位"遵循的是" VPA+NOA+VPA "的解题路径。即在停车场路段，驱动系统行驶的是记忆泊车 / 代客泊车模式，而驶入公开道路后，则立刻转变为智驾领航模式。

理想智能驾驶副总裁郎咸朋在接受采访时表示，理想一直在追赶特斯拉。特斯拉智驾从 2014 年起步，理想从 2019 年起步，相差了五年。

2023 年，理想经历了有图、无图、NPN 三代系统的迭代，从高速 NOA 到城市 NOA，一直追赶到今年上半年，把端到端交付了鸟蛋版本。郎咸朋认为，此时单看端到端的表现，理想和特斯拉可能也就追剩半年左右的差距。

但现在特斯拉 FSD 已经进化到 V13.2 ，该差距有没有拉大，不得而知。

另外一个弯道超车的例子是小米。从 2024 年 3 月底正式发布小米 SU7 后，小米的智能驾驶系统已经在半年的时间中追赶了友商们三个版本：高精地图 + 模块化版本、轻图（无图）+ 模块化版本、和现在的端到端大模型架构三个版本。

现在"车位到车位"的竞技浪潮中，有小米的一份。小米的车位到车位全场景智驾，同样依靠端到端 +VLM 的技术架构，是国内继理想之后第二家运用该架构的车企。

28 日即将发布的小米 SU7 Ultra，在智能驾驶方面搭载了小米汽车全栈自研智能驾驶技术。从目前看更多是激光等传感器和算力拉满，端到端更新预计不会再这次发布上出现，毕竟性能车强调智驾有点违和。

一位车企自动驾驶行业人士提到，2023 年特斯拉提出端到端概念以后，大家纷纷找自动驾驶公司合作上线同类型系统，2024 年 FSD 也没能入华，给他们缓了一口气，开始自研端到端智驾系统。

现在追赶效果明显，差距在不断被缩小。尚有一力的主机厂，开始尝试上线自研全力竞争。FSD 入华时间窗口如果再晚半年，其实能让主机厂都拿出一套基本成熟的端到端方案竞争。现阶段销量内卷竞争下，国内自动驾驶技术竞争也将直面全球最强选手。

03 第一批智驾供应商，倒在商业化黎明前

端到端的新标准"车位到车位"，是一场烧钱的战争。

马斯克曾透露，特斯拉今年在训练计算、庞大的数据管道和海量视频存储方面的累计投资，将远远超过 100 亿美元。华为智能汽车解决方案 BU 自 2019 年成立以来，累计研发投入已达 300 亿元。小鹏自动驾驶负责人李力耘表示，小鹏每年投入 35 亿元的 AI 研究费用 ......

巨大的资本投入下，智驾能力逐渐与车企的赚钱能力强绑定，上述公布"车位到车位"时间表的车企，差不多也是国内最会赚钱的车企。熬不过自动驾驶前期的烧钱阶段，注定没法留在牌桌上。

同时，在经历了 2023 年的卷里程、卷开城数量的热潮后，众多车企已经意识到了自动驾驶即将大规模爆发的市场前景，并将自动驾驶视为新一轮竞赛的筹码和新利润增长点，纷纷开始自研自动驾驶方案。车企从前是智驾供应商的客户，如今却成了其对手。

两者叠加之下，一批智驾供应商倒在了商业化黎明前：

2 月 10 日，自动驾驶企业纵目科技美籍华人老板唐锐失联：近 1000 名员工被欠薪 3-4 个月，去年 12 月份公积金已经断缴。

去年 11 月，市场上传言称毫末智行对职能部门进行了大规模裁员，主要涉及职能部门，裁员比例高达 30% 甚至接近半数，并且将按照" N+1 "的标准向被裁员工进行经济补偿；

陷入同样境地的还有禾多科技。据网传消息，禾多科技从年初开始便已经无法全额支付工资。2024 年 8 月初，禾多科技传出解散大数据和研发部门、核心管理层离职和员工遣散的消息。

『2025 年，估计还有五六家自动驾驶企业暴雷，环卫自动驾驶也比较难，无人矿车领域也会波动。』

剩下的智驾供应商谋求上市，以求"续命"。2024 年 10 月 25 日，文远知行奔赴美国纳斯达克挂牌上市。递交招股书前，文远知行从广汽集团拿到了一笔不超过 2000 万美元的战略投资，除此之外，在近三年里，文远知行都没有获得过融资。

自成立以来，文远知行一直处于亏损状态，且亏损额逐年扩大。招股书显示，2021 年至 2023 年，文远知行的亏损分别为 10.07 亿元、12.99 亿元、19.49 亿元。2024 年前三季度，文远知行累计亏损 19.24 亿元人民币，较 2023 年同期的 16.03 亿元进一步扩大。

虽然被誉为"全球 Robotaxi 第一股"，但在文远知行的业务结构中，Robotaxi 却只占很少一部分。

根据招股书信息，文远知行的业务主要分为两部分，一是销售包含自动驾驶车辆产品，二是提供自动驾驶解决方案服务。在 2023 年之前，自动驾驶车辆产品收入占据主要部分，在 6 成以上；到 2023 年之后，服务销售开始占据营收的大头，今年上半年，占比高达 86%。

从产品销售数量来看，文远知行 2021-2023 年分别销售了 38 辆、90 辆、19 辆 Robobus，5 辆、11 辆和 3 辆 Robotaxi，数据不算理想，且都在 2023 年出现了直线下滑。

Robotaxi 是自动驾驶的集大成者，能成功部署 Robotaxi 意味着自动驾驶技术已达到 L4 或更高级别。但目前，Robotaxi 在商业层面仍处于非常早期的阶段，受到路规、成本、用户体验等多种限制，只是完成了从 0 到 1 的布局，难以产生规模化的收入。

同样上市的另一家智能驾驶企业来说也是如此。从 2022 年到 2024 上半年，这家公司的 Robotaxi 的收入在逐年下降，分别为 13.1%、10.7%、4.7%。

2024 年前三季度，Robotruck 业务占其总营收比例可推测超过 69%。此前，这一赛道上的明星是图森未来。

最近的 2025 年 2 月，图森未来广州公司进入解散清算流程。在内斗和外部竞争压力下，这家公司的业务，没能全力迎接市场的竞争，而是被退市、转型、解散分公司等关键词占据。

而特斯拉于 2024 年 10 月推出了全新的无人驾驶出租车—— Cybercab，同时展示了名为 Robovan 的无人驾驶厢式货车，可一次搭载多达 20 名乘客，进一步丰富了其自动驾驶产品线。

现在，无论是智驾供应商还是新势力车企，都必须找到其他方法造血，以度过商业化前的漫漫长夜。成功上市，还远未到举杯欢庆的时刻，毕竟国内特斯拉的 FSD 还没有进入；亏损，仍是长期萦绕在智驾行业的主旋律，规模化仍然是一道核心命题。

新的一轮智驾战争已经打响，最后能熬过亏损期，留在牌桌上的玩家会更少。入华后 FSD 是否再在国内激起鲶鱼效应，推动自动驾驶在国内更快落地，我们拭目以待。