特斯拉的自動駕駛技術在部分領域存在斷代式領先，但不能簡單說其技術全然遠超其他電車品牌。前華為智駕負責人蘇菁曾指出，F(xiàn)SD的獨到之處讓它至今仍是行業(yè)重要對標對象，可自動駕駛的本質是“對標人類駕駛”，需理性看待技術優(yōu)勢。它憑借純視覺路線、自研芯片的算力迭代，以及百萬級車輛影子模式積累的海量數(shù)據(jù)，在高速導航、自動變道、復雜場景識別上有多次突破；但中國道路因基建特性、非機動車混合通行等復雜變量，對自動駕駛的適配性要求更高，其他品牌也在依據(jù)不同技術路線探索本土化方案，它們雖與特斯拉存在差距，卻也為行業(yè)技術進步提供了多元路徑。

從功能劃分來看，特斯拉將自動駕駛產品清晰區(qū)分為標配的Autopilot（AP）和付費升級的Full Self-Driving（FSD）。AP已覆蓋基礎的自動跟車、車道保持等L2級功能，而FSD在此基礎上拓展了自動導航駕駛、智能召喚、識別交通標志與路旁物體等進階能力，甚至完成過多次無人長途駕駛測試。這種分層設計既滿足了普通用戶的基礎需求，也為追求高階體驗的用戶提供了選擇空間。相比之下，多數(shù)其他品牌的自動駕駛仍以輔助性子系統(tǒng)為主，功能集中在特定場景的自動泊車、高速跟車等，與車輛核心系統(tǒng)的融合度相對較低，軟件與硬件的匹配調校尚未形成體系化優(yōu)勢。

技術路線的差異也塑造了各自的發(fā)展軌跡。特斯拉堅持純視覺方案，通過攝像頭模擬人眼感知環(huán)境，配合自研芯片的算力迭代——從HW2.5到HW3.0再到最新的HW4.0，芯片算力的提升直接支撐了FSD Beta版的落地。同時，其“影子模式”讓全球數(shù)十萬輛行駛中的車輛持續(xù)收集道路數(shù)據(jù)，通過機器學習不斷優(yōu)化算法，這種數(shù)據(jù)驅動的進化速度是其他品牌難以比擬的。而其他品牌則多采用多傳感器融合路線，通過激光雷達、毫米波雷達與攝像頭的組合提升感知精度，在復雜天氣或光線條件下的穩(wěn)定性表現(xiàn)各有側重，部分品牌針對中國本土化場景，如非機動車混行、臨時道路施工等，也開發(fā)了專屬的算法優(yōu)化方案。

不過，自動駕駛的落地效果需結合實際場景評判。特斯拉的FSD在北美開放道路的適配性已較為成熟，但在中國市場，面對外賣騎手的靈活走位、道路標識的臨時變更等獨特變量，仍需持續(xù)優(yōu)化本土化模型。其他品牌雖在技術積累上稍遜一籌，卻也在細分場景中展現(xiàn)出潛力：有的品牌針對城市擁堵路段開發(fā)了更精準的跟車與加減速邏輯，有的則在自動泊車的成功率上實現(xiàn)了突破。這些探索并非對特斯拉的簡單模仿，而是基于不同技術路線的差異化創(chuàng)新，共同推動著行業(yè)對“自動駕駛如何適配復雜現(xiàn)實世界”的思考。

整體而言，特斯拉憑借技術整合能力與數(shù)據(jù)優(yōu)勢，在高階自動駕駛的落地進度上處于領先位置，但其他品牌的多元探索同樣豐富了行業(yè)生態(tài)。自動駕駛技術的進步從來不是單一品牌的獨角戲，而是全球企業(yè)在不同場景、不同路線下的協(xié)同進化。隨著法規(guī)完善與基建升級，各品牌的技術優(yōu)勢將在更開放的舞臺上接受檢驗，最終受益的將是對智能駕駛有需求的廣大用戶。