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特斯拉的辅助驾驶一直在车圈甚至科技圈都是最有话题性的热点之一，如今在国外关于特斯拉FSD这事，又引起了一波广泛关注。

而这一波主要就是冲着“怼”特斯拉FSD去的，事情则是这样：

一位名叫Dan O"Dowd的亿万富豪，最近在加州参与竞选参议员，但主要竞选口号之一，却是旗帜鲜明的反对将特斯拉FSD应用到公共道路上。

为此，这位来势汹汹的反对者，计划投入 200 万美元在美国36 个州投放一条关于特斯拉FSD如何不靠谱的视频，以加大舆论宣传力度。

这事属实有些离谱…...

这毕竟可不是那一位科技达人或者KOL在推特上发个推这么简单的事。

一位要竞选州参议员的亿万富翁（Dan O"Dowd的背景之一还是一家大型软件公司的创始人），把反对特斯拉FSD放放在了政治口号上，特斯拉FSD这待遇也是非同一般…...

不管这位反对者最终是否竞选成功，这起码也算是针对特斯拉FSD项目进行有计划的大规模攻击了。

但作为吃瓜群众，我们还是先来看看这位身价亿万的反对者。

攻击特斯拉FSD不靠谱这事，靠谱吗？

其实Dan O"Dowd的主要反对手段，是一条名为《Unsafe at Any Speed》“任何速度都不安全”的一分钟短视频。

排除掉片头Dan O"Dowd自我介绍的“广告”，以及片尾说明片子是谁花钱投的部分。

在短片剩下的五十多秒里，只简单粗暴的剪辑了一件事。就是把过去一段时间，YOUTOBE上关于特斯拉FSD在不同版本测试时的失误案例，做了一个集合。

最强“特黑”，花200万美金推广<a href="https://car.auto.ifeng.com/brand/20225/" class="kw-link" target="_blank">特斯拉</a>FSD的十宗罪

视频很详细的标注了具体是FSD的那个测试版本以及时间。

全片共计10个案例，我们已经统计出来，一起来看下：

1、车道线识别错误，未识别绿色桩桶（FSD Beta v10.10）

2、环境光线复杂的情况下，未正确识别车道险些怼上电线杆。（FSD Beta v10.2）

3、过交叉路口车道线识别错误。（FSD Beta v10.9）

4、疑似在无车道线的社区道路内，系统发出驾驶员接管的提示。（FSD Beta v10.6）

5、夜间施工路段，未能及时识别路障。（FSD Beta v10.2）

6、通过交叉路口，直行时疑似未及时避让对向右转卡车。（FSD Beta v10.9）

7、疑似FSD左切车道超车，但被驾驶员一把扭了过来（FSD Beta v10.9）

8、无保护左转，但似乎没出什么问题…（FSD Beta v10.9）

9、无保护左转，似乎只是没快速识别正确路线，被路边停车线短暂误导了一下。（FSD 2020.40.8.11）

10、通过无红绿灯的十字路口，左侧来车时，疑似制动过猛。（FSD Beta v10.6.1）

整个片子看下来，排除掉最后三项在视频中明显看起来没什么大问题的情况，一共还剩下7个。

剩下的7个案例中，第4个也未出现什么紧急情况，仅仅是无车道线的情况下系统提示了驾驶员接管。

而第6、7两起案例中：

第6起案例通过特斯拉车内仪表显示，系统已经识别到了卡车，但估计减速慢了一些，驾驶员主动踩了刹车。

第7起案例，似乎是前方排起了车队，FSD准备向左切一条车道，但被驾驶员接管了，唯一可指摘的似乎只有FSD转向力度有点猛。

而最后还剩下4起案例，就都出现在对目标的识别上，主要是FSD对车道线的识别上，其次也就是绿色桩桶以及施工路段路障，这类非常见的交通情况识别。

看完了这个视频怎么说呢？感觉这个反对特斯拉FSD的视频剪的稍微有些不太用心。

特斯拉FSD测试版本很早就小批量开放测试，国外推特以及YOUTOBE上应该可以找到很多FSD出错的经典场景。

但这条视频中能够明显看到FSD出错的案例似乎还不到一半，而且都在放在了片子前半部分，多少给人划水的感觉。

而关于FSD未能识别车道线以及路障和绿色桩桶的情况。

其实首先我们知道目前FSD的机制是仅仅依赖视觉识别，并没有高精地图参与“作弊”，也没有激光雷达和毫米波雷达打辅助。

虽然这确实也意味着在一些道路复杂的情况下，FSD的识别情况可能并不怎么样，比如没有高精地图，对车道线的判断就完全需要摄像头自身完成，其次视觉神经网络如果缺乏对特殊模样的路障和桩桶进行针对性训练，也确实就无法对其进行有效识别。

但这并不意味着FSD本身不行或者不靠谱，恰恰相反。

整个一个分钟视频我们所能看到但道路环境，几乎全部是复杂的社区或者城市地面道路。

而这些大部分恰恰正是其他需要高精地图参与的辅助驾驶系统所面临的软肋。

这么说吧，特斯拉FSD在无高精地图的道路下出错，并不是证明特斯拉FSD不行，反正是证明了FSD在无高精地图的情况下依旧能表现出一定的辅助驾驶能力。

另外，由于特斯拉FSD Beta版本本身就非正式版本，有出错的情况也是非常正常的现象，这也并不代表FSD不安全。

在特斯拉的规则中，能够参与FSD Beta测试版本的用户，安全分数达到98以上，而安全分就取决于车主日常使用FSD 的习惯。

这意味着你不仅得是一位老司机，而且还得有安全使用辅助驾驶的观念，这也是特斯拉对具备使用辅助驾驶系统用户的一项考核，本身也已经在安全性上提升了一道门槛。

马斯克又立flag，完全版FSD今年落地有戏吗？

如今特斯拉FSD Beta V10.11.2，几乎是以周更的速度进行优化，每一次更新都能此前的一些关键问题进行改善。

比如在FSD Beta V10.11.1版本中可以更准确地预测其他车辆的转弯或并道，从而减少不必要的减速，且提高车辆在交叉路口对通行权的理解，并提高了对行人和自行车的检测精度等等。

马斯克在前几天表示，特斯拉的 FSD 测试项目目前有超过 10 万名司机参与，并将在今年实现完全自动驾驶。

不过关于FSD真正落地时间，马斯克立flag被打脸已经很多次了。

目前根据具体规划，特斯拉已经在今年3月分对加拿大市场开放了FSD Beta。随后会率先在欧洲市场落地FSD，但也并非是L5级自动驾驶能力，依旧是FSD Beta版本。

特斯拉预计将今年年中将FSD Beta提交给欧洲监管机构，主要目标应该也不是推广使用，而是让更多车主帮忙跑跑数据。

其实考虑到特斯拉FSD的特性，相比起需要借助高精地图和雷达的辅助驾驶方案，特斯拉FSD的优势是普适性，一方面是对环境的强自我学习能力，得以适应更多路况，另一方面是由于硬件成本的极大降低，能够让用户以更低成本享受到。

和其他方案比起来，FSD有点不只是自动驾驶机器的范畴，像是类似于通用型的AI机器人，更像是强人工智能。

最后回到一个最关键的问题，特斯拉FSD啥时候进入国内？

这个或许还要等待更长的时间，进入国内除了可能需要面临政策法规方面的问题。

对于国内相对更加复杂的路况，比如深圳和上海的两地交通标识可能都不一样，这就需要视觉神经网络针对两地不同的情况分别训练，而对于这一切都尚无准备的特斯拉来说，FSD在国内真正落地无疑还要面临更多难题。