《20分钟的秀场还是实用的解决？特斯拉官宣与中国雷达的较量》
停车场里人来人往，车灯像萤火虫一样闪烁。
一位车主关上车门，掏出手机，站在入口处看着自己的车慢慢离开。
车辆在车位之间兜圈、转向、停停走走，整整耗掉二十分钟才停进一个看起来还行的位置。
周围有人举着手机录视频，路过的大妈掀了掀围裙说了一句“这是比人还聪明？”这幕在网络上刷屏之后，外界的讨论像炸开的爆米花，吵得热闹又带点好笑。
那一天是二零二五年十月十一日，消息来自马斯克的社交平台，特斯拉宣布基于FSDV14.1要上线“送客-寻位-泊车-召唤”一体化服务。
报道里提到，试验场景是美国一家仓储超市的停车场，整套流程无人干预，测试耗时约二十分钟，车辆在行驶中虽显笨拙却没有触犯交通规则。
这一出场面瞬间把“停车难”这个老问题推上了热搜，也把中外在这一环节的差距搬上台面。
外界的热议里有两种声音。
一边是佩服，直夸这是算法能力的显摆；另一边是冷嘲热讽，拿时长和稳定性比划，直言这更像是技术演示，不够接地气。
特斯拉的底气来自两个方向。
先从软件说起，FSDV14经过升级后，模型参数扩容接近十倍，视觉识别的精细度也有明显提高，系统能做到厘米级别的空间判断，原先靠规则判断的逻辑开始往端到端的神经网络靠拢。
再从实战数据看，得克萨斯州奥斯汀的Robotaxi试点提供了大量真实路况样本，十来辆车在固定路线收集到的行驶数据，被用来不断调教算法。
还有一个不能忽视的因素是Cybercab，这款无方向盘、无踏板的出租车在二零二四年十月公布，计划在二零二六年投产，特斯拉在无人驾驶的量产计划上有清晰路线，这对研发团队是个巨大的压力同时也是动力。
把这些拼在一起就能理解马斯克为何能挺直腰板去公布这样的功能。
在笑声与质疑之间，有人掏出手机把特斯拉的演示视频和国内的一段短片做对比。
国内那段画面简短得像快闪，极狐T5在一次复杂车位的实测中，从识别到停好只花了二十五秒。
这个数字对比造成的视觉冲击堪比电影里的反转。
参与这部分攻坚的是顺禾科技的AK2超声波雷达，这套设备采用了竖向视场优化与全数字化探头，搭配了Elmos芯片，使得抗干扰能力与探测精度同时提升。
生产端的灵活性也不小，感知参数可以通过软件调节，满足不同车型的需求。
辅易航作为供应链中的一家企业，凭借这颗雷达赢得了国内乘用车APA雷达二十点四个百分点的份额，与比亚迪、蔚来等品牌有供应关系。
中国在二零二三年自动泊车市场的规模接近二百一十亿元，过去五年的年复合增长率约二十六点五个百分点，市场需求的规模正是推动厂商加快量产与优化的催化剂。
两边的打法不太一样。
特斯拉更像是先把算法堆到很深，凭借大量实路数据和端到端的训练去解决复杂场景，目标是做出能不依赖传统控制界面的无人出行工具。
中国的做法偏向硬件与软件协同推进，把感知端先做得稳牢，然后把能力向整车系统输出，短时间内能在普通场景里给用户看到实打实的效果。
把这两种路径放在一个停车场里比较，呈现出的差别很直观：一边是“靠算法慢慢学会”的耐心表演，另一边是“用传感器直接解决问题”的快刀斩乱麻。
车主坐在旁边也有话说，“你看那边，二十分钟找位，差不多把一集剧看完了；这边二十五秒就好了，够不上看广告的时间。”朋友搭腔笑称，“这得看你更爱看技术戏码还是图省事。”
技术之外，法规和极端天气的应对成为不少专业人士提醒的焦点。
FSD在暴雨或浓雾环境下的表现还没经过足够多的公开测试，Cybercab的量产时表能否完全实现也是未知数。
用一句形象的话解释就是，做一辆完全靠软件和摄像头跑遍天下无阻的车，要面对的不只是算法准确度，还得把各种极端工况、安全后果和法律责任问题合起来考虑。
国内的硬件路线看上去在短期内更容易过审，因为传感器带来的冗余性能在很多场景下弥补视觉的缺陷。
舆论场里并不缺少调侃。
有网友把两边的对比说成“慢动作大片对急速短片”，评论区里有人翻旧账说中国早就实现某些功能，别人仍在“摸索”。
也有人叫好，称这是一次技术进步的公开课，互相较劲总会把好技术更快做进产品里。
车主群里更接地气的讨论更有意思，一位车主发了段语音：“要是这玩意真能跑上街，把车停好还自个儿回家接我，那我以后就敢多喝两杯了。”另一位回了句：“先别想太远，先把它的续航和召唤距离弄开点，别让我站在寒风里等半天。”
从产品设计角度来看，用户最在乎的是两个点：省时和可靠。
算法派的优势在于长期演进的潜力，随着数据积累，系统会越来越聪明。
硬件派的优势在于立竿见影的体验改进，短期内能把复杂场景变简单。
市场有大量需求，这点在中国市场的数据上体现得很明显。
厂商们也不是单线作战，很多整车企业正在把高精度雷达和视觉算法联合起来，做到互为备份。
举个生活化的比喻，面对一场大雾，用摄像头看就像戴个薄镜片，靠雷达就是戴个厚镜片，两者合起来才能看得更清楚。
商业化路径的选择也影响了用户看到的速度。
Robotaxi在奥斯汀的试点是一个有商业试验意味的尝试，特斯拉以量小规模化试运营方式来返还真实路况数据，目标是通过市场验证去修正和完善系统。
中国的做法是把感知模组做成像配件一样推向整车厂，靠批量生产和厂商集成来放量。
两条路都可能成功，但时间表不同。
站在普通车主的视角，功能可用且方便的那一方更容易赢得口碑。
在技术竞赛之外还有产业链的博弈。
传感器厂商要保住供应份额，软件公司要证明算法价值，整车厂要兼顾成本和用户体验。
曾经被视为“进口替代”的环节正在反转成“出口竞争”。
顺禾的AK2就是一个例子，它从元件优化做起，把产品做成易于量产的模组，车厂接纳速度快。
面对这样的现实，外企也不是坐以待毙，很多公司选择合作或者在地化生产去化解壁垒。
从社会接受度去看，用户的心理比技术更复杂。
人们更愿意接受那些能立刻带来方便的改进，愿意为少见但高危的失误设定保险条款。
事故责任、保险承保、法规配套，这些都是新功能大规模推广前必须解决的。
某些城市的停车文化也影响功能表现，比如狭窄的老小区和临时停车的乱象，都给自动化系统带来了额外难度。
回到那段试验视频，马斯克的宣布表明了一个方向：特斯拉愿意把能力向无人化更深层推进。
中国厂商的回应证明了另一点：解决问题不一定非要走一条路，市场会根据需求决定胜者。
每一次技术展示都是市场对话的一部分，观众们既看表演也看结果。
好处是，这场对峙会倒逼更多企业投入研发，让消费者更快享受到真正方便的出行工具。
处回到最初的那个画面，车主把手机摁回兜里，抬头看了看自己的车。
有的人鼓掌，有的人默默摇头。
有一位路人拎着菜篮子笑道：“精彩是有，但我更想省时间。”把这个问题抛给读者：在你日常的停车痛点里，你更愿意等二十分钟看见技术成长的全过程，还是花二十五秒把车停好回家吃饭？
哪一种更能让你真正掏钱买单？
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