特斯拉 FSD 授權意願低落？Elon Musk：未來競爭者將難以招架
近期特斯拉加快 FSD 的全球部署，從北美到歐洲與中國，各地進入更密集的驗證階段。隨著版本更新頻率提升，實測影片、行車紀錄與外媒整理的道路案例快速累積，夜間偵測、複雜路口處理與城市環境行駛行為的變化日益明顯，也讓外界重新檢視各品牌在自駕技術上的實際差距。
本文主要內容
FSD 更新幅度擴大帶動更全面的道路能力 傳統車廠研發節奏落後成為技術差距來源 FSD 授權意願低落凸顯合作門檻差異 各國監管檢驗加速重新定義自駕技術門檻 自駕資料差距逐年擴大成為產業競爭核心
在最新一輪更新後，Elon Musk 表示 FSD 的開發正進入更快速的迭代節奏。他也提到，特斯拉過去曾多次開放授權給其他車廠，但多數未回應。隨著 FSD 部署規模持續擴大，技術策略與開發節奏的落差，正逐漸成為產業觀察重點。
FSD 更新幅度擴大帶動更全面的道路能力
近期版本的 FSD 持續強化夜間辨識、複雜交岔路口判斷與混合交通環境中的行為表現。外媒指出，下一次大規模更新預計將在模型推論、端對端決策與資料密度等面向再度升級，延續特斯拉一貫透過高速迭代推進自駕技術的策略。
除了官方更新，社群上也出現大量實測影片，涵蓋小動物穿越、弱光下的路緣辨識、行人突然進入車道等情境。這些片段提供觀察 FSD 真實行為的補充視角，也凸顯特斯拉在端對端架構上的成熟度。相較仍採模組化路線的品牌，技術差距正逐漸拉大。
傳統車廠研發節奏落後成為技術差距來源
Elon Musk 近日在社群留言中表示，多數傳統車廠在導入自駕系統方面仍相對保守，規劃時程往往需數年才能具體化。他指出，部分車廠雖曾提出合作意向，但多停留在「數年後的小規模試點」，且附帶的條件缺乏可行性，導致難以推進。
整體來看，各品牌在自駕領域的研發方向已逐漸分流。部分車廠仍專注於油電平台更新、硬體整合與 ADAS 系統微調；特斯拉則將重心放在模型迭代、資料累積與道路推論能力的擴展。這種節奏差異讓 FSD 的推進速度逐年加快，技術距離也日益明顯。
FSD 授權意願低落凸顯合作門檻差異
外媒整理指出，特斯拉過去曾主動向多家車廠釋出 FSD 授權合作意願，但多數並未進一步展開實質合作。從目前資訊推測，各車廠普遍基於安全責任、成本結構與技術自主性的考量，對導入外部自駕系統仍持保留態度。
目前常見的主要阻力包括：
- 成本結構不符：FSD 的授權與維運模式與傳統車廠現有商業架構不易整合。
- 法規審查差異大：各市場規範與驗證條件不同，導入風險高。
- 技術自主性考量：多數車廠傾向保留核心技術，不願完全依賴外部系統。
- 技術架構落差：端對端架構與既有模組化系統差異過大，導入門檻高。
- 開發時程不一致：特斯拉迭代快速，多數車廠難以配合其部署節奏。
整體而言，全球多數品牌仍以提升 Level 2＋ 為主軸，並未一次轉向端對端架構。即便部分企業已成立自駕研發團隊，但在資料密度、路測規模與模型建構上，仍難與特斯拉依靠量產車隊所累積的規模相比，技術差距也正逐年拉大。
各國監管檢驗加速重新定義自駕技術門檻
歐洲與中國近期加快自駕系統的驗證與法規評估，FSD 的國際部署也因此進入新階段。外媒指出，荷蘭主管機構已排定 2026 年初針對特斯拉進行 FSD 測試，作為歐洲區域核准的重要依據。
若各市場如期推進，自駕系統將面臨更高的審查門檻。對特斯拉而言，通過認證將有助於提升 FSD 的國際合法性與市場信任；但對仍缺乏大規模模型訓練與路測資源的車廠來說，導入難度與開發成本預期將同步增加。
自駕資料差距逐年擴大成為產業競爭核心
特斯拉自 2016 年起在量產車上部署感測器組合，透過全球數百萬輛車持續蒐集影像、環境感知與駕駛行為資料。FSD Beta 推出後，更多車主自願參與測試，讓系統能在實際道路環境中累積大量高密度資料，持續用於模型訓練。隨著 FSD 已在七個國家正式上線，這些長期累積的資料也成為特斯拉推進自駕技術的核心基礎。
相較之下，多數傳統車廠仍採取內部封閉專案，或與自駕新創合作推動研發，資料來源有限、車隊規模較小，實測速度也受限於開發規模。若持續以封閉架構推進，資料密度不足與環境多樣性缺乏等問題，將使差距逐年擴大，進一步影響自駕系統的成熟度與量產時程。
延伸閱讀