由于一些原因，此前特斯拉引以为傲的FSD（“Full Self-Driving，完全自动驾驶”）暂时没有进入国内市场。但在特斯拉中国官网的车主手册里，已经增加了完全自动驾驶能力（Beta）、即FSD Beta版的功能介绍。不少人因此解读为，FSD与国内市场的距离已越来越近。
最近，特斯拉中国也对上述猜测做出了回应，称目前确实正在推进中，但何时落地仍居不确定性。事实上，无论是资本市场还是特斯拉，都对FSD进入中国寄以厚望，而且大家似乎都觉得，只要FSD上线，特斯拉在国内就会建立极大的优势。特斯拉也曾表示，在智能驾驶领域用望远镜也找不到对手。
在国内，FSD真的找不到对手吗？
要理解这个事情，就首先要了解当下智能驾驶的两种路径——纯视觉和视觉加激光雷达。
特斯拉采取的是纯视觉方案，纯视觉方案的优点十分明显，由于主要靠摄像头，外加一些低成本传感器，预埋硬件的成本较低，一辆车的智能驾驶产品成本大概在1000-1500美金的水平。相比之下，视觉加激光雷达当下的成本基本要在2万块人民币以上。从智能驾驶单车边际成本来说，纯视觉模式占据优势。
但单纯这样的比较并不公允，因为纯视觉也有劣势。由于缺乏激光雷达数据，主要靠摄像头生成的2D图片和视频，在转3D物体的距离、高度和速度的过程中，对于算法的智能化要求比较高，因此在数据的清洗、投喂和模型训练上，特斯拉的自动驾驶路径对算力的要求都更高，相应的研发投入也更大。
如果站在全要素成本的角度来看，两种模式就产生了不同的经营特征。特斯拉的智能驾驶路径下，车端成本低，而海量算法需要大量的数据投喂和训练来优化，由此产生极其巨大的超算需求，需要超高的与用户数量无关的成本；而视觉加激光雷达的多感知融合模式，主要通过激光雷达预埋，很大程度上降低了对于超算的需求，但需要更多的单车硬件支出。
从经营杠杆的角度来看，车端预埋硬件的成本算是可变成本，而远端的计算中心，软件迭代、模型训练成本更像是不可变成本，也就体现出两种模式下不同的规模效应。
纯视觉方式的终极目标是将极高的固定成本用庞大的用户数量摊薄，从而使得在不影响用户体验与迭代升级速度的前提下降低成本，以此吸引更多用户，进入强者恒强的正循环。但这一切的前提是更庞大的用户基数，与海外市场并不相同的是，汽车电动化和智能化的竞争在国内更加白热化，对手也远比海外的要强上不少。
庞大用户基数最开始的破局点，要么是通过碾压式的产品体验，要么是极具竞争力的价格，而这两点特斯拉在国内都难以一帆风顺。城市NOA研发方面，国内领先企业虽然起步晚了2年左右的时间，但当下的进步速度也十分迅速，如果考虑到数据采集资质、数据本土处理、研发团队本地化等只有特斯拉需要解决的商业环节，商品化的城市NOA服务可能还是国内厂商更早上线。而率先上线就意味着率先拥有实际用户本土使用数据，所以就国内特斯拉的FSD产品体验来说，是否有绝对的优势也并不是板上钉钉，至少从高速NOA产品的角度来看，国内产品并不差。
再看价格，特斯拉买断价格国内是6.4万，这样的定价水平让特斯拉本就不便宜的车价支付总价变得更加高昂，而国内厂商的定价水平和方式就显得诚意十足。
因此特斯拉FSD引入国内这样庞大的新能源汽车市场，对于特斯拉的生态搭建来说是无疑十分重要的一步，但在这个战场，TA也将面对最有竞争力的对手。
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