1月30日，特斯拉發布了其2024年第四季度及全年財報，Q4總營收高達257.07億美元，全年交付汽車數量達到了1789226輛，再次證明了其在電動汽車市場的領先地位。然而，在這些亮眼的數字背后，特斯拉完全自動駕駛（FSD）系統在中國市場的落地難題卻引發了廣泛的關注。

特別是在采訪中，馬斯克直言FSD入華的最大難點竟然是公交車道，這一細節不僅揭示了特斯拉在中國市場面臨的獨特挑戰，也反映了自動駕駛技術在全球化落地過程中的復雜性。

公交車道：FSD入華的隱形門檻

公交車道作為城市交通的重要組成部分，在中國各大城市廣泛存在，旨在為公共交通提供優先權，減少擁堵并提高效率。然而，這種規則對依賴算法和傳感器的自動駕駛系統而言，卻構成了一道難以逾越的門檻。

中國不同城市的公交車道限行時間不統一，且存在復雜的動態限制，如北京早高峰7:00-9:00限行，而上海某些路段則全天禁行。這對需要動態調整路徑規劃的FSD系統來說，無疑是一個巨大的挑戰。

特斯拉FSD系統采用純視覺方案，通過多個高清攝像頭結合神經網絡算法來實現自動駕駛功能。然而，在中國復雜的公交車道規則下，這種依賴固定算法和模型的系統顯得力不從心。

如果FSD無法精準識別公交車道的限行時間，就可能導致車輛誤闖公交車道，從而引發法律風險和安全隱患。正如馬斯克所言，“中國是個龐大的市場，我們確實面臨著一些挑戰，因為中國不允許我們將訓練數據轉移到境外，美國政府也不會讓我們在中國進行訓練。”

數據出境禁令與測試數據不足

除了公交車道規則外，特斯拉FSD在中國市場還面臨著數據出境禁令和測試數據不足的雙重挑戰。根據中國的《數據安全法》，自動駕駛數據必須境內存儲，這要求特斯拉在中國建立本地數據中心。

然而，美國政府可能限制其將核心算法與訓練模型完全本地化，導致技術迭代滯后。同時，由于無法像在美國那樣進行大規模真實路測，特斯拉只能依賴網絡視頻進行模擬訓練，這大大限制了FSD系統對中國復雜路況的適應能力。

相比之下，國內的華為、小鵬等廠商則可以利用本地數據進行真實路測，從而在自動駕駛適應性上占據了先機。例如，華為鴻蒙智駕系統已經與多個城市合作開展自動駕駛測試，積累了大量本地場景數據，并針對中國道路特點進行了專項優化。

法規與技術的博弈

特斯拉FSD入華難題的背后，實際上是法規與技術的博弈。一方面，自動駕駛技術作為未來出行的重要方向，具有巨大的市場潛力和社會價值；另一方面，現有的交通法規和安全標準尚未完全適應自動駕駛技術的發展需求，導致企業在落地過程中面臨諸多障礙。

為了克服這些障礙，特斯拉正在積極尋求與中國政府的合作與溝通。馬斯克表示，特斯拉將推動中國明確自動駕駛事故責任規則，降低法律風險；同時，特斯拉也將參與中國自動駕駛標準委員會的工作，影響技術規范制定，確保FSD系統兼容國內標準。

面對這些挑戰，特斯拉正積極調整其在中國市場的發展策略。特斯拉計劃在中國建立數據中心處理本地數據，利用中國數據資源推動全球自動駕駛系統發展。同時，特斯拉也在不斷推進FSD軟件在中國的本地化開發，采用數據驅動的“端到端”解決方案，以適應中國復雜的交通環境。

數據顯示，截至2025年1月，智能輔助駕駛系統（監管版）的累計行駛里程已突破30億英里大關，相當于約48.28億公里。特斯拉正全力推進FSD（駕駛員監管版）于2025年進軍歐洲及中國市場的工作進程，讓諸多花費6.4萬元選裝該項配置的中國車主看到了希望。

由此可見，雖然特斯拉FSD入華難題雖然復雜且艱巨，但不可否認的是，正是這些挑戰，也將有力推動技術的不斷進步和法規的逐步完善。