特斯拉FSD仓促入华？无人驾驶板块大跌两天，高昂定价能否扛住

21世纪经济报道记者 邓浩 上海报道

终于来了。2月25日，特斯拉宣布开始新的OTA软件更新，分批次向中国客户推送FSD功能。

2月26日，懂车帝对特斯拉Model Y、理想L7和问界M9进行了智驾对比。结果显示，特斯拉Model Y总接管次数24次，违章次数34次；理想L7总接管次数9次，违章次数14次；问界M9总接管次数12次，违章次数14次。

差强人意的测试表现或是导致A股无人驾驶板块连续两个交易日大跌的导火索。有不少业内人士对记者表示，特斯拉FSD功能对中国特有路况的处理与本土厂商还有差距，同时在相对竞争激烈的中国市场，6.4万元的一次性买断价格也显得不合时宜，后续有较大概率面临调整。

还会是鲇鱼吗？

此前特斯拉超级工厂落地上海，某种程度而言，以鲇鱼之力激活了中国新能源汽车的市场，现在姗姗来迟的FSD还会有此效果吗？

至少，技术水平来说，从懂车帝的实测来看，特斯拉或许还需要时间去证明自己。不过，为何特斯拉如此突然在中国大陆市场上线FSD？与北美版的FSD又有何区别？

实际上，官方说法是，此次OTA软件更新最主要的升级就是“城市道路Autopilot自动辅助驾驶”（优化现有NOA自动辅助导航驾驶功能），在通行受控道路和城市道路上使用Autopilot自动辅助驾驶，会根据导航路线引导车辆驶出匝道和交叉口，并根据速度和路线自动进行变道。在不设置导航路线时，会根据道路实际情况选择最优道路行驶。

市场普遍认为，这并非完整版的FSD，从法规来说，目前在中国道路也不允许完全自动驾驶功能上路。

罗兰贝格全球高级合伙人郑赟对记者表示，“此次特斯拉的更新，是在自动辅助驾驶软件上进行的优化升级，与美国版本的FSD有所不同。”

辰韬资本投资总监张嘉祺则对记者直言，“我认为这次FSD的中国版本落地是比较仓促的，一方面是为了满足特斯拉之前对外宣称的一季度入华时间点，另一方面也是为了提升中国销售车型的市场竞争力，补齐短板。”

在张嘉祺看来，目前这一版本，没有采用中国的数采信息进行训练，更多是如马斯克所说用中国道路视频进行训练，表现来看对中国的特有路况，例如复杂的路口，长实线等处理不好；但是超车、变道、转向的丝滑程度和北美的FSD还是可比的。

郑赟也表示，“从我实际的驾驶体验来看，总体而言比较满意，但对于中国路况，比如公交车道、自行车道等可能表现确实不是特别好。我认为通过一段时间的训练迭代，技术上可能得到解决。”

定价策略需调整

今年2月，比亚迪宣布将高阶智驾下沉到7万元级市场，打响了智驾平权的市场“第一枪”。

不少产业人士表示，在竞争如此激烈的中国市场，特斯拉数年前制定的智驾价格策略似乎很难奏效。

据了解，要使用FSD功能，用户需同时满足两个条件，一是一次性支付6.4万元购买FSD套件；二是车辆必须搭载HW4.0硬件，换言之，只有2024年2月后生产的Model 3/Y及新款S/X车型才能体验该功能。

张嘉祺认为，“这次推送终于为已付6.4万元的消费者圆了梦，但我认为这个6.4万元的一次性买断策略在中国不可持续，无市场竞争力。”

张嘉祺认为当下主流品牌中，除了华为会对城市NOA后向收费外，其他品牌都是免费或是阶段性免费。因此其判断，特斯拉会更改定价策略，考虑到全球定价的情况，一方面大概率会降低买断价格，最高不超过北美的8000美元（约5.5万元）的售价，甚至可能可以低至之前促销价4500美元（约3万元）甚至更低。

另一方面，订阅制会相继推出，这一部分定价相对灵活，或会根据中国市场采取更合理的定价方式。价值决定价格，当前FSD在国内无法实现Unsupervised，甚至是稳健表现，撑不起当前的高昂定价。

郑赟也表示，“目前6.4万元的价格，在当下竞争相对比较激烈的市场，可能不太适应了。结合数据训练来说，特斯拉也需要足够多的用户，因此，定价策略应该会根据中国市场做一些调整。”

或推动智驾渗透率上行

从产业链来说，特斯拉FSD入华，与之前比亚迪的智驾策略一样，或将推动中国智能驾驶渗透率迅速提升。

广发证券计算机首席分析师刘雪峰就分析称，特斯拉FSD入华，或将倒逼中国主流车型迈向更高阶智驾水平，而在本土厂商规模化上智驾方案叠加下，最终驱动2025年国内智驾渗透率有望加速抬升。

刘雪峰进一步判断，在高阶智驾渗透率快速抬升背景下，叠加OEM价格竞争持续，价值量将更多侧重于上游竞争格局好的核心零部件，中游Tier1制造环节预计仍将存在一定降价压力，在此背景下具备更强的成本转嫁能力的Tier1龙头有望在利润端更多受益。

对于特斯拉本身来说，郑赟认为，由于其中国数据和美国训练平台是隔离的，因此，用户数据的本地训练以及与美国市场的隔离，是其接下来OTA迭代比较大的挑战。

张嘉祺则对记者表示，Tesla会基于当前版本进一步优化，可能性一是采用当下中国的现有少量算力进行“小步慢跑”式数据调优，另一可能性是与国内云服务合作，依托三方算力对模型进行post-training。

张嘉祺认为，对本土主机厂而言，一方面的确可以证明自己的技术能力，或是对中国场景的理解程度，是可以比肩甚至超过海外顶级智驾公司的，另一方面还是要对FSD这次展示出较强的泛化能力进行重视（仅拿视频数据就可以落地）。

其建议，主机厂们需加大对算法泛化性的投入，以支持未来跟FSD在海外竞争的时候，可以具备更高效的落地部署能力和更优的实际使用表现。