近日，特斯拉官方宣布，监督版的FSD正式入华。所谓监督版，指的就是这套智能驾驶系统仍然需要人类驾驶员“监督”，但它的适用范围大大拓展，已经可以与国产主流智驾系统例如华为乾崑智驾等正面竞争。

在众多的智驾系统中，特斯拉FSD和华为乾崑智驾算是最有代表性的两个，前者坚持纯视觉路线，后者则是融合感知路线的代表性厂商，那么两家在技术上有什么区别呢？各自的前景又如何呢？

特斯拉FSD系统

特斯拉完全自动驾驶能力（Full Self-Driving，以下简称FSD）是全球智能驾驶领域最具影响力的系统之一。作为纯视觉技术路线的坚定推行者，特斯拉凭借其庞大的全球车队和端到端神经网络架构，持续推动着自动驾驶技术的边界。

截至2026年5月，特斯拉FSD的最新公开版本为V14.3.3（监督版），对应的车辆软件版本号为2026.14.6.6。

该版本于2026年5月中旬面向北美市场正式推送，在底层算法架构、日常驾驶辅助、自动泊车、路口通行及应急响应等多个核心模块实现了系统性升级。

在核心性能方面，FSD神经网络引入了升级的强化学习模块，优化了各类行车场景的决策逻辑。

视觉编码器同步升级，强化了车辆对三维空间的感知能力，并扩展了交通标识的识别种类。AI编译器与运行时环境基于MLIR框架完成全新重构，系统反应速度提升约20%。自动泊车功能也获得实质性升级，车位识别更迅速，地图界面新增P图标以清晰标注周边可用停车资源。

特斯拉FSD的技术路线以纯视觉为核心，自V12版本起彻底转向了端到端神经网络架构“Photon In，Control Out”，即从摄像头像素输入到车辆控制输出的全过程由单一网络完成。

与传统“感知—规划—控制”的模块化系统不同，端到端架构取消了人工设定的接口层，使模型能够实现感知与决策的联合优化。

FSD搭载于特斯拉全系车型，包括Model S、Model 3、Model X、Model Y以及Cybertruck。

截至2026年3月，FSD（监督版）已在北美（美国、加拿大、墨西哥）、亚太（澳大利亚、新西兰、韩国）等地区正式开放使用。

中国市场方面，FSD已可用但受到本地数据法规限制，特斯拉正推进本地数据中心建设以扩大部署范围。

特斯拉FSD的长期目标是从当前的“监督版”迈向“无监督”自动驾驶系统，使车辆能够真正作为Robotaxi运行，面临的挑战主要来自监管和技术的双重维度。

华为乾崑智驾

华为乾崑智驾则以多传感器融合的技术路线和强大的云端训练能力为特征。自推出以来，乾崑智驾已发展成为覆盖从基础版到旗舰版的完整产品矩阵，是中国智能驾驶领域最具代表性的系统之一。

2026年4月23日，华为于北京举行的乾崑技术大会上正式发布了新一代高阶智驾系统华为乾崑智驾ADS 5。

ADS 5在底层架构和操作系统层面进行了全面更新，算法层面，华为发布了面向自动驾驶的AI智能体WEWA 2.0架构，该架构在云端引入多智能体博弈技术与在线强化学习机制，实现“边生成、边学习、边验证”，训练强度与训练效率均可提升10倍。

系统层面，华为发布了行业首个面向自动驾驶的操作系统乾崑OS，包含确定性低时延引擎、全链路零信任安全模型以及全维安全冗余架构，确定性调度引擎可降低车内信号30%的时延。

全维防碰撞系统CAS 5.0从原有的五维安全升级至六维安全，新增“全时域”安全维度。

华为乾崑智驾的技术路线以多传感器融合为核心特征，采用896线激光雷达、毫米波雷达和摄像头等多种传感器的组合，与特斯拉的纯视觉方案形成鲜明对比。

华为乾崑ADS系列运用BEV（鸟瞰图）和GOD（通用障碍物检测）融合的GOD网络，通过三维体素化表达物理世界，不仅能辨识已知物体，还能识别异形障碍物，提升了复杂城市环境中的泛化能力。

华为乾崑智驾的生态体系极为庞大。截至2025年底，搭载华为乾崑智驾方案的汽车累计约140万辆，2026年搭载量预计将突破300万辆。

在2026年华为乾崑技术大会上，十八家乾崑生态合作车企的高层代表列席现场，涵盖一汽集团、奥迪中国、广汽集团、东风公司、阿维塔、岚图、江汽集团、上汽通用五菱、深蓝汽车、奇瑞捷豹路虎、赛力斯、智界、享界以及东风柳汽等主流整车企业，基本覆盖国内主要整车企业。

华为乾崑智驾同样面临多重挑战。从技术角度看，多传感器融合路线对硬件成本要求较高，高端激光雷达等传感器的引入推高了系统成本，在经济型车型上的普及存在挑战。

从市场角度看，随着比亚迪等车企推进“智驾平权”策略，高速领航辅助功能已下探至7万元级车型，华为乾崑智驾在价格层面面临日益激烈的竞争。

当 FSD 在北美道路上积累的经验，与乾崑智驾在中国复杂路况下的优化相互借鉴；当纯视觉的算法创新，与融合感知的硬件突破彼此启发，这场竞争或许早已超越了企业边界。

智能驾驶不是零和游戏，没有哪家企业能独自攻克所有难题。或许未来的 “最优解”，既不是纯粹的视觉至上，也不是绝对的传感器堆砌，而是两种路线的优势融合，是全球技术生态的开放协作。