看了特斯拉FSD的表现，真为小米捏把汗

文｜蓝字计划，作者｜hayward

让我们为特斯拉心疼1秒钟。

雷军在小米su7 ultra发布会上意气风发，新车在性能、豪华方面的优势不用多说，52.99万的售价更是引爆车圈内外。

但很多人可能没有注意到的是，在智驾领域，su7 ultra搭载了在2月25日已经全量推送的小米had（端到端全场景智能驾驶），正式进入了“车位到车位”智驾时代，雷军喊出今年的目标是 “智驾站稳第一梯队”。

与此同时，另一边的特斯拉，虽然fsd（智能辅助驾驶功能）入华同样刷爆了社媒，但热搜却是被“首批测试特斯拉fsd的车主已经被扣完了12分”。车评人陈震也在网上晒出自家编辑测试fsd时违章所产生的厚厚一叠罚单，估计得有三四个编辑的驾驶分被清空。

｜陈震展示因测试fsd产生的罚单，图片来源：陈震抖音

在国产众多新势力中，小米几乎是唯一在同类车型上销量超越特斯拉的存在。尤其是特斯拉fsd、小米had前后脚向用户推送，很难说是巧合还是小米有意为之。但可以肯定的是，特斯拉fsd入华之后，处处对标特斯拉的小米，将会在智驾方面展开新一轮大战。

都说特斯拉fsd拉胯，连续冲红灯“颓势尽显”，与之贴身肉搏的小米智驾可实现“车位到车位”、“自动通过etc/闸机”，意气风发。

但在我们对两个智驾系统深入分析后，发现事情没那么简单。

fsd不懂中国，小米had像新手

特斯拉fsd走的是纯视觉路线，小米had是多传感器融合，虽然普遍认为激光雷达+毫米波雷达+摄像头要比纯视觉更靠谱，但智驾进入端到端时代，能力的高低更决定于是否拥有海量的高质量行车数据、大规模的算力储备和端到端模型本身的能力。

从行车数据和算力储备来看，在小米su7 ultra 发布会上雷军提到，用于小米had智驾训练的高质量行车数据达到了1000万clips（当前发布的版本只用到300万clips）、算力储备达到了11.45 eflops。

特斯拉方面，据《鲸选ai》，仅2023年初特斯拉fsd用于训练的高质量人类驾驶视频就达到了1000万clips；算力方面，在2024年底特斯拉的总算力就接近 100 eflops。 

端到端模型因为特斯拉没公开相关细节就不比较了。很多人关心的智驾算法，特斯拉也非常强势：

特斯拉在2016-2018年的hydranet多任务学习算法大幅提高了算法效率；2020-2021年的bev + transformer算法引领了自动驾驶的大模型时代，逐渐摆脱高精地图依赖；2022年在算法中加入occupancy network （占据网络）进一步提升了智驾的可靠性；2024年fsd v12横空出世，首次采用端到端神经网络，现已成为智驾主流。

小米这边，had的算法也是以端到端大模型为主，搭配vlm视觉语言大模型和博弈型轨迹规划算法等提升车辆对路况、地图、实时环境的感知能力，已经可以实现“车位到车位”的全场景智驾，属于国内的领先水平，但从技术发展的脉络来看仍是特斯拉的追随者。

因此，小米在硬件配置上更有优势，数据和技术方面特斯拉fsd稍胜一筹。

目前唯一的变数是进入中国市场的fsd只是北美fsd的“残血”版本，名称都从“fsd 完全自动驾驶”改为“fsd智能辅助驾驶功能”了。

马斯克说“中国不允许我们把训练的视频上传到海外，而美国不允许我们在中国训练模型”，部署在北美数据和算力都没法在中国使用，特斯拉只能利用互联网上公开的中国道路视频片段来训练学习。而小米可以大大方方在中国进行智驾路试、数据采集，可能会是fsd一直无法获得的优势。

结束“赛博斗蛐蛐”之后，我们来看看两个智驾的上路表现。

参考“智能车研究所”的评测，他们选择了一条由城中村小道、国道、高速路、无标识道路和掉头位组成的城市道路进行测试，智驾不仅要识别不那么准确的车道线、隐蔽的红绿灯，还要面对多个转弯和掉头，并时刻留意乱窜的电动车。

这个“地狱”级别的路况，真的很广州。

｜图源：智能车研究所

首先上场的是小米su7 ultra上的小米had，从测试数据上看成绩不错，安全接管2次、未跟导航/功能降级 3次、为提升效率的接管1次和为提升效率的共同驾驶（如踩油门）1次。

｜小米had测试情况，图片来源：智能车研究所

原视频较长，我们为大家总结了小米had的整体表现。

好的地方有：

·遵守交通规则

·能识别停车杆

·丝滑绕开行人

·vlm模型对周边实物识别准确

不好的地方有：

·部分道路路线识别不准确

·犹豫/停止观察时间太长

·变道不果断

·窄路转弯反应迟钝

简单总结，小米had的主要问题是通行效率低，系统对道路的判断极其保守，非常害怕出错，前进方向的10米外有障碍物就开始减速甚至停车等待，以至于在测试的过程中被跟在后面的社会车辆按了好几次喇叭催促，就像是一个新手司机。

特斯拉fsd这边，媒体的测试成绩是安全接管3次、未跟导航/功能降级5次、效率接管1次和效率共驾1次。

｜特斯拉fsd测试情况，图片来源：智能车研究所

相比小米，特斯拉的接管次数明显增多，同样我们为大家总结的fsd表现如下。

好的地方有：

·丝滑绕开行人

·拐弯变道果断迅速

·难转的弯角会主动借位

·窄路通行效率高

·主动规划通行路线

不好的地方有：

·压实线变道

·冲红灯

·部分道路路线识别不准确

·不能识别停车杆

整体来看，fsd的行车风格非常“老司机”，通行效率很高，也有较多的系统自主判断，但在交通规则上的犯错较多，对中国交通法规的“不熟悉”近乎“漠视”。

也有其他人对两个智驾进行了测试。有小米用户自行测试了小米had后发视频称智驾的超车、变道策略不够激进，过于保守，会在一定程度影响通行效率，但整个智驾功能的安全性是有保障的。

至于fsd这大热点，媒体评测就非常多了。《凤凰网科技》在测试后对fsd的评价是“其完成度仍然令人瞩目”、“无论是变道还是转弯，都显得干脆利落，丝毫不拖泥带水”，但也出现过闯红灯、压实线变道等问题，总而言之：“fsd很懂开车，但它还不太懂中国。”

因此结合通行效率和安全性，对比小米和特斯拉目前的智驾水平，高情商的说法是各显神通，低情商的说法只能算是半斤八两。

胜负手在小米yu7

像小白开车一样的小米had和像老司机一样开车的fsd，你会选择哪个？或许答案的关键不在现在，而在未来。

因为现在答案已经很明了。fsd v13.2.6版本只支持hw 4.0版本的特斯拉车型，而在国内绝大部分的特斯拉都是hw 3.0硬件的，本身就用不了。

而且哪怕现在fsd入华了小米智驾还是有终身免费的优势。根据消费者的反应，作为直接竞争对手，目前选择小米的真比特斯拉的要多。中国乘用车协会（cpca）的数据显示，2024年4月小米su7卖了7058辆，已经超过同时期model 3的国内销量（5065辆）。

后来特斯拉model 3因换代增长了潜在消费者的观望情绪，但在焕新3推出且销量稳定后，su7还是实现了对model 3的销量反超。cpca数据显示，10月-12月小米su7卖了69697辆，而model 3的总成绩为54241辆。

| su7、model近半年销量数据，数据来源：懂车帝

紧接着的2025年1月，小米su7还是卖出了22897辆，相比之下model 3只有8009辆。

因为消费者不傻，特别是“科技敏感型”的特斯拉潜在用户，随着比亚迪、吉利、长安等厂商大力推行全民智驾，未来是智驾时代已是基本共识。

根据中汽协的数据，2024年中国市场全年新能源车销量达1286.6万辆，同比增长35.5%，渗透率突破40%；预计到2025年销量数字还会进一步提升至1600万辆。

同时，乘联会预测2025年乘用车高阶智驾渗透率将达20%，智驾功能逐步成为购车核心考量。

现阶段买直接送智驾的小米而不是特斯拉，似乎是一个很轻松就能下的决定。

所以，fsd的真正威胁在未来。

既然国内的用户已经习惯了“买车送智驾”的模式，未来特斯拉会不会在fsd的价格上妥协？中国区独有的“5年零息”金融方案就是先例，64000元的fsd完全可以改为订阅制、提供分期免息，甚至直接免费，未来智驾也能成为特斯拉的标配。

| 仅限hw 4.0车型，且要支付6.4万元订阅费

另外fsd在中国仍有巨大的进步潜力。36氪汽车报道，特斯拉早已提前布局，中国建立了数据标注团队、运营团队，并从美国总部派遣智驾工程师来华并进行培训。

此外，针对计算卡无法入华的问题，特斯拉或想借助国内的云厂商“暗度陈仓”。通过和百度云合作解决数据合规问题，经过脱敏处理的数据可以用于fsd模型训练、通过和阿里云合作，建设基础设施等等。

哪怕是现在版本的fsd已经拥有非常出众的基础能力，只要道路数据的训练量上来，fsd将会变得异常凶猛。

当然，现在看到的had也不是完全体。在小米su7 ultra那么重要的一款车型的发布会上，雷军对智驾部分的描述不足性能、豪华部分的五分之一，介绍几个参数就草草带过。

究其原因，su7 ultra是性能车、“新豪华”车型，主打卖点是赛道圈速，讲太多智驾显然会搞混了主次；另外ultra车型的智驾能力和max、pro一个水准，没有软硬件上的升级，小米had的集大成者，还得看小米yu7。

小米yu7还没发布就被期待成为model y杀手，但model y是连续四年suv销量领先、整个24年卖出了接近50万辆的suv绝对王者。yu7想要全面战胜焕新y，智驾的助力必不可少。

当前小米had的短板是算力。小米曾公开表示，未来五年内小米将在研发方面投入约1050亿元，预计到2025年这一投入将达到300亿元，而其中ai及相关业务的占比将高达四分之一。这笔巨额的投资将助力小米在ai领域的深耕，尤其是在构建强大算力支持的大模型方面。

现在小米正在搭建一个万卡级gpu集群，为训练大模型提供必要的算力支持。万卡集群作为高性能计算系统，能够有效加快模型训练速度，尤其是在复杂的ai应用场景，比如智能驾驶场景中。

最后，理想已经在部署vla（视觉-语言-动作）架构，将端到端和视觉语言融合，进一步提升智驾的识别能力。这套架构的关键之一是算力更强的下一代车端芯片，比如英伟达的thor雷神智驾芯片，小米yu7大概率会搭载thor芯片，并利用新芯片的强大算力对智驾进行进一步的演进。

正如雷军曾经说过的，“特斯拉绝对值得学个三五年”，而小米的追赶方式是“砸钱砸出来的”。

无论如何，小米had vs 特斯拉fsd，炮火声才刚刚响起。

参考资料：

鲸选ai《fsd狼来了，『特斯拉效应』杀死国产智驾？》

李安琪《特斯拉fsd来了，但还没真正来》

智能车研究所《小米智驾真能第一梯队？全网独家直接和特斯拉fsd比比看！》

智能车研究所《一镜到底：特斯拉fsd挑战智驾“纽北”》

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