特斯拉FSD倉促入華？無人駕駛板塊大跌兩天，高昂定價能否扛住

21世紀經濟報道記者 鄧浩 上海報道

終於來了。2月25日，特斯拉宣佈開始新的OTA軟件更新，分批次向中國客戶推送FSD功能。

2月26日，懂車帝對特斯拉Model Y、理想L7和問界M9進行了智駕對比。結果顯示，特斯拉Model Y總接管次數24次，違章次數34次；理想L7總接管次數9次，違章次數14次；問界M9總接管次數12次，違章次數14次。

差強人意的測試表現或是導致A股無人駕駛板塊連續兩個交易日大跌的導火索。有不少業內人士對記者表示，特斯拉FSD功能對中國特有路況的處理與本土廠商還有差距，同時在相對競爭激烈的中國市場，6.4萬元的一次性買斷價格也顯得不合時宜，後續有較大概率面臨調整。

還會是鮎魚嗎？

此前特斯拉超級工廠落地上海，某種程度而言，以鮎魚之力激活了中國新能源汽車的市場，現在姍姍來遲的FSD還會有此效果嗎？

至少，技術水平來說，從懂車帝的實測來看，特斯拉或許還需要時間去證明自己。不過，爲何特斯拉如此突然在中國大陸市場上線FSD？與北美版的FSD又有何區別？

實際上，官方說法是，此次OTA軟件更新最主要的升級就是“城市道路Autopilot自動輔助駕駛”（優化現有NOA自動輔助導航駕駛功能），在通行受控道路和城市道路上使用Autopilot自動輔助駕駛，會根據導航路線引導車輛駛出匝道和交叉口，並根據速度和路線自動進行變道。在不設置導航路線時，會根據道路實際情況選擇最優道路行駛。

市場普遍認爲，這並非完整版的FSD，從法規來說，目前在中國道路也不允許完全自動駕駛功能上路。

羅蘭貝格全球高級合夥人鄭贇對記者表示，“此次特斯拉的更新，是在自動輔助駕駛軟件上進行的優化升級，與美國版本的FSD有所不同。”

辰韜資本投資總監張嘉祺則對記者直言，“我認爲這次FSD的中國版本落地是比較倉促的，一方面是爲了滿足特斯拉之前對外宣稱的一季度入華時間點，另一方面也是爲了提升中國銷售車型的市場競爭力，補齊短板。”

在張嘉祺看來，目前這一版本，沒有采用中國的數採信息進行訓練，更多是如馬斯克所說用中國道路視頻進行訓練，表現來看對中國的特有路況，例如複雜的路口，長實線等處理不好；但是超車、變道、轉向的絲滑程度和北美的FSD還是可比的。

鄭贇也表示，“從我實際的駕駛體驗來看，總體而言比較滿意，但對於中國路況，比如公交車道、自行車道等可能表現確實不是特別好。我認爲通過一段時間的訓練迭代，技術上可能得到解決。”

定價策略需調整

今年2月，比亞迪宣佈將高階智駕下沉到7萬元級市場，打響了智駕平權的市場“第一槍”。

不少產業人士表示，在競爭如此激烈的中國市場，特斯拉數年前制定的智駕價格策略似乎很難奏效。

據瞭解，要使用FSD功能，用戶需同時滿足兩個條件，一是一次性支付6.4萬元購買FSD套件；二是車輛必須搭載HW4.0硬件，換言之，只有2024年2月後生產的Model 3/Y及新款S/X車型才能體驗該功能。

張嘉祺認爲，“這次推送終於爲已付6.4萬元的消費者圓了夢，但我認爲這個6.4萬元的一次性買斷策略在中國不可持續，無市場競爭力。”

張嘉祺認爲當下主流品牌中，除了華爲會對城市NOA後向收費外，其他品牌都是免費或是階段性免費。因此其判斷，特斯拉會更改定價策略，考慮到全球定價的情況，一方面大概率會降低買斷價格，最高不超過北美的8000美元（約5.5萬元）的售價，甚至可能可以低至之前促銷價4500美元（約3萬元）甚至更低。

另一方面，訂閱制會相繼推出，這一部分定價相對靈活，或會根據中國市場採取更合理的定價方式。價值決定價格，當前FSD在國內無法實現Unsupervised，甚至是穩健表現，撐不起當前的高昂定價。

鄭贇也表示，“目前6.4萬元的價格，在當下競爭相對比較激烈的市場，可能不太適應了。結合數據訓練來說，特斯拉也需要足夠多的用戶，因此，定價策略應該會根據中國市場做一些調整。”

或推動智駕滲透率上行

從產業鏈來說，特斯拉FSD入華，與之前比亞迪的智駕策略一樣，或將推動中國智能駕駛滲透率迅速提升。

廣發證券計算機首席分析師劉雪峰就分析稱，特斯拉FSD入華，或將倒逼中國主流車型邁向更高階智駕水平，而在本土廠商規模化上智駕方案疊加下，最終驅動2025年國內智駕滲透率有望加速擡升。

劉雪峰進一步判斷，在高階智駕滲透率快速擡升背景下，疊加OEM價格競爭持續，價值量將更多側重於上游競爭格局好的核心零部件，中游Tier1製造環節預計仍將存在一定降價壓力，在此背景下具備更強的成本轉嫁能力的Tier1龍頭有望在利潤端更多受益。

對於特斯拉本身來說，鄭贇認爲，由於其中國數據和美國訓練平臺是隔離的，因此，用戶數據的本地訓練以及與美國市場的隔離，是其接下來OTA迭代比較大的挑戰。

張嘉祺則對記者表示，Tesla會基於當前版本進一步優化，可能性一是採用當下中國的現有少量算力進行“小步慢跑”式數據調優，另一可能性是與國內雲服務合作，依託三方算力對模型進行post-training。

張嘉祺認爲，對本土主機廠而言，一方面的確可以證明自己的技術能力，或是對中國場景的理解程度，是可以比肩甚至超過海外頂級智駕公司的，另一方面還是要對FSD這次展示出較強的泛化能力進行重視（僅拿視頻數據就可以落地）。

其建議，主機廠們需加大對算法泛化性的投入，以支持未來跟FSD在海外競爭的時候，可以具備更高效的落地部署能力和更優的實際使用表現。