在馬斯克訪華之後，特斯拉FSD落地的可能性更大了，當然，FSD進入國內的路，並不會特別的順暢，肯定還會有一些關於地圖、數據、訓練等方面因素的細節需要落實，而這也已經偏離了技術層面的問題，暫且不深入討論。
這次的看點，關鍵是打通了部分城市對於特斯拉行車的某種「限制」。這個細節很重要，如果特斯拉的FSD智能輔助駕駛想在國內啟用，那麼前期無法跳過、代替的一個步驟，就是在國內道路上收集數據，並且完成神經網絡的訓練；還有就是實際道路上的一些功能測試，這是必不可少的。所以，特斯拉FSD入華剛剛開始第一步，也是最難的一步。
這麼來看，結合已經透露的信息FSD會在夏天落地國內的說法，時間線上來看，是比較準確的。AI訓練+道路訓練，至少需要花幾個月的時間來達到可用級別。
特斯拉FSD入華，對國產電車行業影響：
- 會加速推動智能駕駛下半場的發展，繼續讓整個智能駕駛的研發、落地加速；
- 純視覺的方案，可能會迎來更多的受眾群體，對激光雷達方案來說有點壓力。
那麼，FSD的落地在HW 3.0/4.0上會有區別體現嗎？哪些功能會比海外更好用？
用着3.0芯片，FSD會打折
現在國內的特斯拉車型的智能駕駛芯片，包括了HW 3.0和HW 4.0等多種芯片方案的車型，不過這次更新的FSD V12這兩種芯片都能兼容，除了在硬件上有一些像素上的差距之外，HW4.0的硬件和HW3.0的硬件，對應的FSD功能是有非常大的提升的。最核心的升級，其實是HW4.0可以使用3D圖像來完成智能駕駛輔助功能，包括高速路段以及城市路段。
兩個芯片的計算平台都是FSD Computer 2，但HW 4.0的數量增加到了3個，芯片是三星Exynos架構，後者的CPU核心數也從12升級到了20個，最高頻率2.35GHz。神經網絡加速器，雙核變成三核，最大頻率直接從HW 3.0的2GHz提到了2.2GHz，最多算力翻了5倍，提升到了500TOPS。而且，HW 4.0的處理器CPU\GPU都做了雙份冗餘；HW 4.0比HW 3.0的從硬件到算力上，都有更好的體驗。
那麼用着HW 3.0的老車主，體驗會打折嗎？
會，但並不是所有工況下都會打折。先從最簡單的工況，高速領航聊，通過攝像頭來捕捉信息而且工況相對簡單，即便HW 3.0的是120萬像素攝像頭（HW 4.0升到500萬級），應對這種場景其實包括攝像頭硬件+軟件算法的處理難度，兩者不會有明顯的區別。
打折的工況，會是在城區NOA上。首先，純視覺方案的捕獲信息的精度，取決於像素，兩者的像素區別HW 4.0整體清晰度就像從720p提升到了1080p的提升。所以，大概率HW 3.0的城區NOA表現可能不會特別要，從反應速度、執行操作的流暢度等，都會有一定的下降。
這裡可以拿路口指示牌這種很細節但很重要的標誌物來講，HW3.0系統攝像頭接收到的信息是比較模糊的（參考海外實機測試視頻），是否能具有正常的參考性存疑；但HW4.0的畫面信息放大之後，仍然清晰可見，是具備作為參考信息的能力，而且準確率很高。
HW4.0的應用，讓FSD可以擁有更接近激光雷達做感知時候生成的點雲信息，而這種信息是需要更高算力來執行的。而且依賴BEV+Transformer實現3D成像，配合神經網絡深度學習能力，取消了代碼等。所以，還使用着HW 3.0的車型目前來看，是不具備和現有激光雷達方案劃等號的能力的。
哪些功能，會比海外好用？
跟着FSD落地中國可能性加大的信息一同曝出的，還有特斯拉FSD會在國內使用百度地圖這一信息。這也是FSD能落地中國的一個關鍵因素，那麼，特斯拉FSD的中國版本，有可能就會成為輕地圖版本的FSD。
特斯拉FSD，基本不太可能實現像國外那樣的無圖功能的，這涉及到地圖的測繪以及後續處理的難點。除非，國內負責數據監管+數據中心存儲，美國市場負責算力+AI程序的支持，把所有數據留在國內（當然，這部分細節沒有透露，個人感覺需要一段時間過度）。
所以，現行方案最穩的就是找合作。
之前的自動駕駛是比較依賴高精地圖的，但現在行業的發展方向其實已經開始擺脫高精地圖的使用，一種輕地圖重感知的方案成了主流，尤其是在城區NOA這種場景下，地圖影響的佔比也在縮小。但特斯拉FSD整體的底層邏輯不變，依舊是端到端那套邏輯。
BEV+Transformer方案，需要兩個硬性條件。
一是引入 BEV 架構，實現異構傳感器融合，可以生成活地圖；二是必須具備超算中心（國內解決方案不詳），或離線大模型，能夠實現自動標註及仿真訓練等功能。以上兩個條件缺一不可，第一個簡單，而第二個硬條件參考開頭提到的難點來衡量，需要時間過度和解決，把美國算力中心複製到國內可能性很小（主要是芯片等原因），所以還得再找可行方案。
然後說回正題，如果拿了地圖之後做輕地圖（車道級地圖數據）方案。
其實是比原汁原味FSD更適合國內道路的，國內的小路、鄉間道路更多，也是普遍二三線城市現存的一個道路特徵，包括現在華為、小鵬等品牌都在覆蓋這種窄路的工況智駕能力。在有了地圖數據之後，特斯拉國內版本的FSD也可以應對這種工況。然後，未來特斯拉的車主可以使用智能車道級導航的推薦、紅綠燈倒計時等，更接近本土化的智能輔助駕駛功能，而且更主要的是降低了自動駕駛系統在中國適應的難度。
用了這套方案之後，至少不用擔心HW 3.0方案車型在複雜路口工況感知硬件不足導致的感知不精準的問題；而對HW 4.0來說也降低了在複雜路口的執行難度，基本上就屬於稍微訓練一下落地就能使用的級別（可能距離絲滑處理，還需要一段時間訓練）。
能不能實現全國的高階智駕？
拿極越01舉例，也是拿了百度車道級地圖數據的，也是純視覺方案，技術角度實現起來不難，只要有地圖支撐，特斯拉FSD就任何城市都可以用。而地圖數據只是FSD能用的前提，好不好用，還需要大量數據採集、模型訓練之後才能決定的。但是，FSD落地就應該能實現全國都能開。
之前也聊過一個話題，就是FSD真的落地國內之後，訓練模型做適配的問題，技術難度不大把特殊車型、長尾工況、道路使用習慣、行人、電動車等一些國內道路上的信息，輸入、標註標籤然後再進行訓練即可。不過，推測國內版本的FSD，上線之初可能也只是達到能用的級別，而好用是經過反覆高頻訓練得到的結果，坐等後續更新。
