特斯拉 FSD 與傳統(tǒng)自動駕駛技術(shù)有明顯區(qū)別。

傳統(tǒng)自動駕駛技術(shù)通常采用模塊化算法，將自動駕駛過程拆分為感知、預(yù)測與規(guī)劃等環(huán)節(jié)，依靠提前編寫好的數(shù)萬行代碼應(yīng)對已知規(guī)則和情況。

而特斯拉 FSD 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能算法，通過大量訓(xùn)練模仿人類開車。特斯拉 FSD 具有無高精地圖和純視覺的特點，其高達 99%的決策由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法完成，路況信息由攝像頭輸入，經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算控制輸出。

相比傳統(tǒng)技術(shù)，F(xiàn)SD 不依賴昂貴的激光雷達和毫米波雷達，能更靈活處理復(fù)雜路況。傳統(tǒng)智駕方案大多只能應(yīng)對預(yù)設(shè)信息和情況，靈活性和應(yīng)變能力有限。

而 FSD 能通過全球數(shù)百萬輛特斯拉車輛的實時數(shù)據(jù)訓(xùn)練和優(yōu)化，高效準確實現(xiàn)自動駕駛。

在功能上，當(dāng)前 FSD 系統(tǒng)可實現(xiàn)自動緊急剎車、自動變道、交通導(dǎo)航等，還增加了城市街道半自主導(dǎo)航及對交通燈或停車標志做出反應(yīng)的能力。

但 FSD 也存在一些挑戰(zhàn)，如目前仍在不斷迭代，僅在部分國家提供，未來在安全、數(shù)據(jù)隱私、監(jiān)管等多方面的問題亟需解決。而且在不同國家和地區(qū)的路況適應(yīng)性上，也需要進一步優(yōu)化。