特斯拉作为新能源汽车领域的先驱者，其FSD（全自动驾驶）系统一直备受全球瞩目。2月25日，特斯拉正式向中国用户推送FSD（全自动驾驶）V13.2.6版本，不过，这一迟来的“入华首秀”，虽然算不上翻车，但也因本土化的适应性未能复刻其在北美市场的高光。

使用成本上，车主除了要花费6.4万元选购，还得是2023年10月后搭载4.0硬件的新车。一大批特斯拉早期车主被挡在门外。另外，FSD的全称是“完全自动驾驶”，但在中国市场的推送版本，被更名为“FSD智能辅助驾驶功能”。一些用户测试后发现，国行版FSD目前并不具备美版的“车位到车位”等高级自动驾驶能力，还出现了导航混乱、误入公交车道、违规变道等问题。

以往被特斯拉引以为傲的技术优势，正在被中国对手快速拉近距离。以华为的激光雷达、小鹏的端到端大模型、比亚迪的规模化数据闭环构建技术壁垒，中国本土车企的智驾系统已针对国内路况进行了深度优化，形成了强大的技术壁垒，L3级自动驾驶的落地竞赛已从技术单点突破转向生态协同博弈。特斯拉FSD的入华之路，正面临着相当大的挑战。

数据、技术与商业模式的“三重围城”

特斯拉FSD的入华之路可谓波折不断。数据安全合规问题首当其冲。特斯拉的核心竞争力源于其“数据中央厨房”模式——通过全球700万辆车辆实时回传数据训练算法。然而，中国《汽车数据安全管理若干规定》要求境内数据本地化存储，且涉及地理信息、人脸、车牌等“重要数据”出境需通过安全评估，这一政策直接切断了特斯拉的全球数据闭环。在1月的财报会上，马斯克解释称，受限于数据转移等问题，国行版FSD只能“刷视频”，利用网上找到的一些中国道路视频训练。

而由于数据只能本地化训练，致使特斯拉的FSD“纯视觉+端到端”的技术路线在中国“水土不服”，这一路线在美国的路况下表现尚可，但中国路况的复杂性在于其多样化的交通参与者、复杂的交通标志以及频繁的交通规则变化。道路标识、交通规则、驾驶习惯等方面的不同，要求自动驾驶系统必须进行深度本土化优化。例如，中国的公交车道、潮汐车道以及电动车混行的场景，都对FSD系统的识别与决策能力提出了更高要求。而特斯拉此前在这方面的准备工作相对滞后，导致其入华进程多次延期。

中国车企选择了另外一条技术路径：激光雷达、毫米波雷达与视觉的融合，正成为中国车企的“标配”，这种饱和式传感器配置虽推高了硬件成本，却在中国交通生态中建立了安全护城河。而中国车企的自动驾驶路线也相对更加“本地化”，在应对国内交通道路的各种突发情况，目前相对特斯拉要游刃有余得多。

除此之外，特斯拉FSD在中国依旧延续6.4万元一次性买断或订阅制收费，但其就目前表现而言，功能价值与用户预期有脱节。比亚迪将L2级智驾下放至7万元级车型，小鹏、蔚来通过“硬件标配+软件订阅”降低使用门槛，而特斯拉仅HW4.0车型支持高阶功能，导致200万存量HW3.0用户无法升级，用户基数受限。

有相关机构调研显示，中国消费者对智能驾驶的信任度仅45%，但对“鬼探头”预警等本土化功能的需求强度比北美高37%，这种矛盾心理使得特斯拉“全球通用”的功能包难以满足差异化需求。

L3落地生态重构与标准输出的争夺

中国智能驾驶市场已进入“体系化竞争”阶段：华为以“激光雷达+鸿蒙OS”构建生态闭环，余承东宣称“无激光雷达版本亦优于FSD”；小鹏通过XNGP实现全国范围无图导航，并联合保险公司推出“智驾险”化解责任界定难题；比亚迪则依托550万辆年销量形成数据规模效应，其“天神之眼”系统可实时接入区域交通数据预警特殊路况。

而中国也正从“数据合规监管者”转向“技术标准输出者”。2024年《智能网联汽车数据跨境清单》为合规数据流动提供通道，但特斯拉因地缘政治因素难以享受政策红利。本土企业通过政企协同加速技术落地：比亚迪与深圳交管系统直连获取实时路况，华为联合运营商构建5G车联网，实现车辆与信号灯、路侧单元的高效交互。产业链层面，地平线征程6芯片、黑芝麻智能A2000等本土算力平台已实现7nm制程突破，特斯拉若无法融入这一生态，其本土化成本将居高不下。

除了技术挑战，L3级自动驾驶的落地还面临着复杂的法规与伦理困境。在法规方面，目前全球范围内针对L3级自动驾驶的法律法规尚不完善。如何界定自动驾驶车辆在事故中的责任归属、如何规范自动驾驶系统的测试与上路标准、如何保障用户的数据安全与隐私等问题，都需要通过立法加以明确。例如，当自动驾驶车辆发生事故时，是由车辆制造商、软件开发者还是用户承担责任，目前尚无统一的法律规定。这不仅给司法实践带来了难题，也增加了企业推广L3级自动驾驶技术的风险与不确定性。

特斯拉FSD的入华困境，折射出全球化技术与本土生态的冲突。数据层面的硬约束、技术路线的软对抗以及商业模式的鸿沟，共同构成了其“水土不服”外在表现。特斯拉若想破局，或需接受“中国特供版FSD”的现实，甚至重构其技术架构；而中国车企的终极目标，是以本土化能力为跳板，争夺全球智能驾驶的话语权。