特斯拉FSD在中国的“水土不服”有了新疗法

主要观点总结

本文介绍了特斯拉FSD入华后引发的行业震动，包括其表现亮点和存在的问题。同时介绍了VLA技术的出现及其优势，以及国内车企在智能驾驶领域的竞争态势。文章还分析了不同车企的智驾技术发展路线和落地情况，并强调了底层技术和数据积累的重要性。最后，文章展望了未来智能驾驶领域的发展趋势。

关键观点总结

关键观点1: 特斯拉FSD入华带来的挑战

特斯拉FSD技术表现引起行业内巨大关注；大佬们的集体焦虑症结在于特斯拉一旦补齐短板可能给国内车企带来冲击。

关键观点2: VLA技术的优势

VLA模型融合视觉、语言和动作，为车辆赋予“类人思维链”；可以解决端到端的技术短板，补齐特殊车道的驾驶规则理解。

关键观点3: 国内车企的竞争态势

国内车企纷纷布局VLA技术，通过不同路线实现逆袭；理想的MindVLA技术领先，奇瑞联合华为、英伟达推出猎鹰智驾，吉利推出“千里浩瀚”智驾系统，元戎启行率先实现量产。

关键观点4: 底层技术和数据积累的重要性

底层技术的参差是国内VLA能否跨越的关键；数据积累对于智能驾驶的重要性，以及研发成本上升的问题。

关键观点5: 未来发展趋势

随着国内搭载VLA技术的车型逐步上路，特斯拉FSD和国内VLA的竞争将有一个新的答案；车企对第三方成熟稳定的技术需求将体现。

正文

请到「今天看啥」查看全文

「一个好消息和一个坏消息」

好消息是， VLA模型可以解决端到端的“短板”，融合了看、想、做三个动作，分别使用摄像头+激光雷达收集路况信息，相当于给车装上了24k大眼睛；大语言模型通过解决交通标志、行人意图等分析接下来的路况，不夸张的说连“行人要闯红灯”都get到，潮汐车道、公交车道也应付得了；根据看到的和思考的，VLA可以为车辆做出最优路线并控制车辆，还能贴心解释决策逻辑，如“减速是因为前方有儿童突然冲出” ......

简单来说就是 VLA融合了视觉、语言和动作，给车辆赋予了“类人思维链”，从端到端的“看图说话”演变成了“阅读理解”。

既然 VLA可以解决端到端的技术短板，那为什么国内车企对特斯拉FSD进入中国还会感到焦虑？其实很容易理解，特斯拉FSD的基础能力与学习能力是强大的，仅靠在 互联网上寻找中国道路的视频片段来训练 ，就能让系统展现出老司机的一面，一旦特斯拉补齐在中国的数据，克服在中国遇到的 “水土不服”，它或许将成为中国市场最好的智驾之一。 在前几天的百人会上元戎启行CEO周光与博世中国区总裁吴永桥也直言，FSD V13在端到端智驾技术上领先国内高阶智驾系统一个代差。

那么，底层技术的参差是国内 VLA可以跨越的吗？ FSD V13 跟 VLA 在业界都被视为智驾大模型阶段的产物。在周光看来，VLA的能力使其成为“通才系统”，即在垂直领域内具备广泛的场景适应性。

“VLA则能补齐端到端模型的短板，是一位驾驶通才，看得懂语义信息，能理解特殊车道的驾驶规则。只有先成为驾驶通才，才能成为驾驶领域的专家，即实现完全自动驾驶。”周光将VLA架构视为走向L5的转折点，他认为VLA的本质是构建时空统一的认知框架，这为实现L5级自动驾驶提供了底层支撑。

简而言之，周光认为元戎启行推的 VLA是在保留核心AI能力的基础上，向L5进发的较优方案，既满足了技术追求也能满足商业化。

好消息足够令人振奋，坏消息就让人多少有些不安了

请到「今天看啥」查看全文