特斯拉 FSD 登陸中國首日：車主實測駕駛風格與自駕能力表現
特斯拉 FSD（全自動輔助駕駛）功能本週正式登陸中國，並以「城市道路自動輔助駕駛系統」的名稱，透過 OTA 更新分批推送給選配 FSD 的中國車主。此版本推出後，中國車主將能首次在官方授權範圍內體驗 FSD 所帶來的自動駕駛技術。
這次更新受到市場廣泛關注，主要因為中國複雜的交通環境對自動駕駛技術提出了更高要求。從車主的第一手體驗來看，FSD 在城市道路、高速行駛及特殊場景應對方面表現良好，但價格與政策適應性仍是潛在挑戰。
FSD 落地中國首日駕駛風格與自駕駛能力表現
根據已獲得 OTA 更新的車主回饋，FSD 在中國市場的表現普遍優於預期。特斯拉車主表示，系統能精準識別紅綠燈、行人及道路標誌，並靈活應對變道需求。相較於 NoA（Navigate on Autopilot），FSD 在繁忙路段的適應能力明顯提升。
在高速行駛時，FSD 具備平順的加減速控制，並能準確預測前方車輛的變道或剎車行為。多位車主回報，長途駕駛期間幾乎不需頻繁接管方向盤，系統可穩定維持車速與車距，提升行車安全與舒適度。
然而，首日上路仍暴露部分問題。雖然 FSD 對交通號誌的識別精準，但在某些複雜路口仍可能誤判，導致行駛卡頓。在擁堵狀況下，反應速度不及人類駕駛，尤其面對行人、非機動車或突發變道時，偶爾會出現短暫遲疑，影響行車流暢度。此外，系統仰賴 GPS 定位，在隧道或訊號不穩的區域，可能影響變道與導航準確性。
部分車主因長時間未握方向盤或分心駕駛，遭特斯拉系統自動封鎖，導致 FSD 功能暫時停用。根據使用規則，若違規累計五次，系統將暫時禁用，並須等待一定時間才能恢復。
此外，FSD 的限速系統較為保守，在部分道路無法靈活調整車速，導致頻繁降速，影響行車體驗。在狹窄路段或需倒車時，脫困能力仍待提升，部分車主反映，在社區門口或停車場內，系統操作不夠順暢。
整體而言，FSD 目前仍屬 L2 級別輔助駕駛，尚未達到完全自動化水準。特斯拉官網已將訂購頁面描述由「完全自動駕駛能力」改為「FSD 智能輔助駕駛功能」，更貼近實際技術現狀。
中國品牌新能源車自駕軟體對比 FSD 價格
目前，中國市場上多家新能源品牌已推出自動駕駛功能，且其售價與 FSD 存在明顯差異。以下為各品牌自駕軟體的買斷價格及折合台幣金額（以 1 人民幣 ≈ 4.52 新臺幣計算）：
品牌 自動駕駛功能 買斷價格（人民幣） 約新台幣 特斯拉（Tesla） FSD（Full Self-Driving） ¥64,000 28.9 萬 小鵬（XPeng） XPilot ¥36,000 16.3 萬 蔚來（NIO） NIO Pilot ¥49,000 22.1 萬 華為（Huawei） ADS 2.0（Huawei Autonomous Driving Solution） ¥49,000 22.1 萬 理想（Li Auto） AD Pro ¥32,000 14.5 萬 小米（Xiaomi） Xiaomi Pilot Pro ¥18,000 8.1 萬 小米（Xiaomi） Xiaomi Pilot Max ¥26,000 11.8 萬
根據特斯拉官網資訊，FSD 在中國的選配價格為 64,000 元人民幣（約 28.9 萬新臺幣），較 EAP 功能套件（28,000 元人民幣）高出一倍以上，明顯高於中國品牌的自駕方案。例如，小鵬 XPilot 售價 36,000 元人民幣（約 16.3 萬新臺幣），理想 AD Pro 則為 32,000 元人民幣（約 14.5 萬新臺幣），兩者皆遠低於 FSD。
此外，蔚來 NIO Pilot 和華為 ADS 2.0 也採用較為親民的買斷方案，售價 49,000 元人民幣（約 22.1 萬新臺幣）。小米則提供 Xiaomi Pilot Pro 和 Xiaomi Pilot Max，價格分別為 18,000 元與 26,000 元人民幣（約 8.1 萬與 11.8 萬新臺幣），為市場上最親民的自動駕駛方案，進一步凸顯各品牌在自駕領域的定價策略差異。
FSD 與中國品牌新能源車自駕技術差異
值得注意的是，特斯拉 FSD 採用純視覺方案，依賴攝影機與神經網路運行，而華為 ADS 和小米 Pilot 則整合光達（LiDAR）與多傳感器技術，以提升環境感知能力。FSD 透過端到端學習改進駕駛決策，而華為與小米則更注重本地化適應與複雜場景應對。目前，FSD 剛進入中國，仍需等待更多車主的實際體驗與使用回饋，以了解其在當地道路環境的表現。
不過，受限於中美兩國在數據安全與運算資源政策上的限制，特斯拉 FSD 在中國無法使用美國的超級電腦算力。中國政府禁止特斯拉將本地行車數據傳輸至境外訓練，而美國則限制其在中國使用高性能 GPU，如英偉達 H100、A100 等，導致 FSD 無法依賴美國的 Dojo 超級電腦進行模型改進。
為應對這一挑戰，特斯拉嘗試使用公開影片數據訓練模型，並計劃在中國租賃或建設運算中心。然而，現有方案的數據品質與算力規模仍難以匹敵美國本土環境，使中國版 FSD 在功能與場景適應能力上受限，在處理複雜路況時仍存在一定劣勢。未來，特斯拉能否克服數據與算力的瓶頸，仍有待觀察。
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