这次特斯拉的死忠粉要无言以对了！
之前陈震测试特斯拉的FSD，换来了不少违章和罚款。分析原因，得从训练数据说起。国内没有完整的训练数据，导致这套自动驾驶在咱们这边不能完全发挥实力。简单点说，就是路不熟。你要是在北京或者上海的繁华路段跑，倒并不难，但一提到郊区或者十字路口，真是挑战。想想我朋友开个Model 3，晚上跑偏了，差点闯了红灯，那可是训练不足造成的。这里头，仿佛我之前翻了下笔记，GPS信号稳定，环境光条件这类，都是隐形的限制。
道理很简单。自动驾驶想想像人一样认识环境。有人说，纯视觉就够了，别小看视觉效果不好的那个数据支撑。你得知道路、交通规则、其他车怎么跑，但在中国，那个训练数据其实就像考驾照时的模拟考试题库——没全选对。很多行业内人都说，纯视觉骗局很大。为什么？视觉只管看，但看不到规则、看不到未来。如果真正靠纯视觉，那天买块高端摄像头，直接变成完美自动驾驶不是挺好吗？但事实是，几十个摄像头、激光雷达加起来，也不是万能。
你说，特斯拉嘴里说纯视觉，还不是为了低成本、快反应。不过别搞笑了，真正能用的数据在哪？这里其实就是个宣传噱头。特斯拉自诩无感驾驶，其实天知道每天lot的数据多少。人都知道线下测试少，车联网没实现，数据还得靠车主反馈。可是车主的反馈，真不一定好用。要不然大家都不会觉得自动驾驶机器可以比人更靠谱。
我刚才翻了下笔记，特斯拉官方夸张说，全球已积累超过280万辆特斯拉汽车的自动驾驶里程。我在想：这数字？估算有点夸张吧。大概是在某个时间段的累计值，但实际表现差异很大。有人说，特斯拉照着官方数据赚了不少人‘韭菜’，收了车费，结果用车体验参差不齐，违规受到处罚，甚至出现十几起事故。才14起事故，23人受伤，这个比例也不算多。对比同价位，途观L、凯美瑞，发生事故的频率其实差不多。
为什么他们还能遥遥领先？销量这个事，别只盯着自动驾驶。渠道、品牌、价格策略，才是王道。特斯拉在国内一而再、再而三输掉的关键点，就是他们那些宣传话术还很难在实际落地。车主体验的快感，都是靠互联网流量推出来的。很多人觉得特斯拉的自动驾驶其实就是个噱头，用来引诱人买高配版，但搞不好，上一秒还说改善遥遥领先，下一秒就被违规套牢。
自动驾驶这个风口，挑战还是很大。供应链复杂，研发难度大，涉及到全球车联网的数据调配问题。就像我之前跟修理工聊天，说：这车要是全靠灯光、摄像头，万一天黑或者天雪，得耽误死。但他们说，这得看场景不一样。这实际上一个场景适用，另一个就不行。没人告诉你，要做到全集成，必须考虑各种复杂场景和突发变化。
说白了，想靠纯视觉取得突破，可能还是个空想。但技术下一步，可能还是要靠点对点数据汇总。你们没注意到没？某个告警系统提前提醒你，有车闯红灯是根据什么？其实是历年来的数据分析。没有大量真实场景数据积累，再牛的算法也没用。
这让我想起一件事：我朋友开着一台年头比较久的特斯拉，他说：自动驾驶跟我差不多，老人话都懒得说，有时觉得反应太慢。有次，就在郊区新品试跑，他试图让自动驾驶跟着车流走，但车自己偏离了车道，还闯了个红灯。这种情形在国内普通城市太常见了，尤其是无感交互时。
（这段先按下不表）
但是问题啦，这不是特斯拉的问题，而是整个自动驾驶技术目前瓶颈所在。能不能搞出国内专用的数据体系出来，然后再优化算法——嗯，这可能就是未来蓝图的某个环节吧。
其实我在想，自动驾驶背后，用的到底是多少心血和金钱支撑？光靠宣传打天下，能走多远？这也是我最近困惑的问题。
哎，你觉得有没有可能，真正的自动驾驶还得人类帮忙? 不然怎么说人车合一呢。毕竟，技术再怎么发展，也难免会盲点。就像之前那个修理工叫什么来着？他说：车子前面看得清，但转弯处就得靠人。差不多是这个意思啦。
想想国内牌的自动驾驶都怎么做的？有的靠辅助技术，很多时候在城里导航，还挺灵的。它们用的数据范围没有特斯拉那么大，但调整得更贴地。你说，未来自动驾驶，是全场景通吃还是只能在特定场景里活得好？这不太好猜。大概率得看供应链、算法改进哪个实现得快。
特斯拉这种自动驾驶到底值不值这个价？我觉得，这个答案还得等数据硬实力跟不上技术时的尴尬时刻。或者，大家是不是还记得一句话——子弹再多，不如快枪手？控制硬件，才是真本事。
（撇开这些，我还在想——如果把训练数据比作菜谱，中国的菜谱还差一大块，出菜的速度和味道自然难令人满意。）
好啦，到这里，我还是挺相信未来的，毕竟车都在跑，类似L4级自动驾驶，是不是也会有人愿意尝试一下？你说，自动驾驶黑天鹅会不会来？我也猜不准。开车时遇到看不懂的交通规则或者陌生的标志，是不是也挺让人崩溃的？更别说一辆车自己闯红灯的情况。
这么说吧，自动驾驶技术下一步，还是得在数据上下点功夫，千万别让盲点变成黑洞。你怎么看？会不会有一天，车子都能自己学会最安全的套路？还是说，人类智慧永远无法被赶超？这个问题，留给大家自己想吧……
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