最近有网友放出图片，特斯拉最近的一次OTA更新之后，在Autopilot界面出现了“完全自动驾驶能力（驾驶员监督版）”的选项按钮，也就是已经在北美推出的FSD（Supervised），版本号v12.3.6，但是启用按钮目前仍处于灰色状态。
本月稍早时候，特斯拉在官方账号“TeslaAI”上宣布，预计2025年第一季度在中国和欧洲推出FSD系统，但有待监管部门批准。目前看来，特斯拉FSD进入中国已经是板上钉钉的事情，只需要等待相关监管部门的审批。对于特斯拉FSD入华，国内的车企准备好了吗？
特斯拉FSD目前的实力水平如何？
行业普遍认为，影响自动驾驶的三要素是：算力、数据和算法。
据网上的资料显示，特斯拉FSD 累计行驶里程已经达到惊人的16亿英里。尤其是在大模型技术引入之后，特斯拉FSD的能力可谓突飞猛进。FSD v12中采用端到端大模型，感知阶段不再需要识别和标识，决策阶段也不需要事先人为编写专家规则，只需要输入大量视频样本输入端到端大模型，即可训练出能够基于车载感知系统感知的原始数据形成车辆的决控数据的端到端大模型。这使得特斯拉在FSD V12中减少了100倍代码，使其更轻便、更灵活。
作为大模型训练的关键要素之一，训练数据的数量和质量对于模型的演进起到决定作用。16亿英里的累计行驶里程，相较于国内车企具有绝对的优势，这里提到的国内车企不是指某一家，而是国内所有车企自动驾驶的行驶里程之和。数据的多少可以衡量训练样本的多少，而高质量的训练样本又决定了自动驾驶端到端大模型的应用效果。单单训练样本的差距，国内就需要多年的追赶。
而作为大模型训练的另一关键要素——算力领域，国内与特斯拉的差距同样巨大。特斯拉使用自己的超算中心Dojo进行大模型训练，Dojo于2021年特斯拉的AI Day上首次亮相，经过三年的不断发展，据马斯克此前透露，Dojo 1今年年底将拥有相当于8000张H100的算力，用马斯克的话说是“不算多，但也并非微不足道”，因为特斯拉已经公布了自己的雄伟计划，到预计到今年10月份，特斯拉将建成总算力将达到 100EFLOPS的Dojo智算中心，相当于约30万块英伟达 A100 的算力总和。
再看看国内的算力中心建设，全部车企加起来的算力规模与特斯拉还存在很大的差距。规模最大的智算中心属于百度，也仅仅4EFLOPS出头，如果跳出车企来看，全国的算力规模为230EFLOPS，也只是特斯拉一家车企的2倍多一点。随着美国对高性能算力板卡的限制，未来中国智算中心的建设一定会受到不小影响。
国内车企在自动驾驶领域注定要败给特斯拉吗？
当然不是。刚才的介绍中也提到，影响自动驾驶的三要素是：算力、数据和算法。算法层面，虽然在大模型神经网络结构的设计上会有差异，但是这一块是可以通过后期的研究不断弥补的；算力的差距，相信也可以随着时间的推移，以及国家在智算中心领域的投入和集中力量办大事的决心而逐渐追平；决定胜负的真正因素是数据。