問大夥一個問題，就說第一印象，你們覺著現在哪家智慧駕駛的鍵盤值最高？
絕大部份兄弟的答案，肯定是華為。也確實啊，都不說網路上流傳了數不清的小影片了，我實際體驗下來，華為的ADS 2.0 在國內這一票廠商裡頭，還真就是最能打的那個。
但如果把視野放的大一點，把海外市場也拉來對比的話，大伙的答案可能就會不一樣了。
為啥？因為在北美有那麼一家車企的智駕，雖說國內用不到，但是人稱 “ 智能駕駛最強幻神 ” ，甚至比遙遙領先還更領先。
海外用戶的評價，也都是我連恰廣子都不太好意思寫的程度。
它就是特斯拉的FSD 。
我們呢，身為問界M9 和阿維塔12 的雙車車主，每天上下班用的都是華為智駕，自然不會被這種一面之詞所打動。趁著要去米國參加GoogleIO 的機會，我們抽空租了一台買了FSD 系統的特斯拉Model 3 ，準備一探究竟。
看看它到底有沒有這麼神，和華為智駕相比誰才是智駕一哥。
結果這不探不要緊，一探，直接就給我們種草了。
可能有朋友還不太知道這個FSD 是啥，它的全名是Full Self Driving ，也就是全自動駕駛。它能實現啥功能就是你上車以後，在車機上定好要去哪，它就能自己開過去。
別看它現在的能力挺牛逼，但要說它的身世，那可是相當曲折。
概念是馬斯克2013 年提的，功能展示的影片是2016 年發的，緊接著就是出車禍、被召回、被檢舉示範影片造假，搞得FSD 是年年跳票。
大夥呢，也都覺得老馬在畫大餅。
然而，在鴿了小十年之後，去年年底馬斯克突然表示，在經過了無數訓練，花了N 多錢買顯卡、把底層代碼全都更新了一遍以後，第12 版FSD 終於成了，而且馬上推送！
本來以為老馬會和之前的特斯拉AutoPilot 一樣，搞個功能還不全的半成品糊弄糊弄的，結果好嘛， V12 版FSD 一發，外網上跟雇了水軍似的，清一色全是好評。
這才有了我們這次經費爆炸，路途超遠的跨洋試駕。
說回我們租的這輛車， 2018 年的Model 3 ，大概就和國內第一批國產的毛豆三差不多，租車成本是一天將近150 刀，也就是一千軟妹幣左右，略貴略貴。
這也是我比較喜歡FSD 的一個點，因為用的是純視覺方案，對硬體的要求不是很高，所以就算這種幾年前的老車型只要願意花個每個月99 美刀，就也能用上最新的FSD ，沒有放棄舊車主的屬於是。
而在拿到車的第一時間，我們就直奔當地路況最複雜的地方，唐人街，於是就有了這段一鏡到底。
大夥細品。
當然不只是唐人街啊，在租車的這一天時間裡，我們高強度地開了七八個小時，跑了兩百多公里的路，也算是把米國的各種路況都跑了個大概。對FSD ，我們最直觀的感受就是三點：
像人、像人、還是tm 的，像人。
全程體驗下來， FSD 的表現是我們目前試過的所有智駕系統裡，最接近真人開車的那個。
最明顯的一點，就是它幾乎沒有在體感的加速度變化上，帶給我們任何的不適。遇到煞車、起步或是變換車道的時候，總是很絲滑、很線性。
尤其是遇上紅燈，它是這樣慢慢往前挪著停的。
真就跟我平常開車一樣。
另一個像人的點，是FSD 開車不需要車道線。
要知道現在大部分的智駕，基本上就是離了車道線就歇菜。但你看FSD ，就算是在這種沒有車道線的大馬路上，也會很自覺的靠在右邊走（ 美國是靠右通行的）。
遇到這種大路口的左拐，它也是一次都沒有失敗過。
而且，又快又準。
這就不得不提整個試駕裡我覺得最逆天的一個場景了，注意看，這個男人叫小帥是一個完全沒有照明和信號燈的路口，還是個雙向N 車道。
上頭的車，開的也是嘎嘎快。
要在這種情況下左拐，對智駕來說絕對是地獄難度。
但大夥看FSD 的處理，先是等大的車流過去，然後慢慢往前挪找時機。逮捕到一個空直接就是一個果斷的左轉，操作拉滿了。
有時候呢， FSD 甚至還會耍些小聰明。
像這裡，注意看這條導航路線是想讓車子去前面的路上調頭的，但FSD 就是會抄個小近路直接左轉。
還有像進主路的時候，為了更快的去裡面的車道， FSD 還會壓一小段實線。
就。 。 。真的很像人啊。
最最重要的是，國內廠商的高階智駕，一般需要在車速達標，或是開到支援的路段之後才能啟動的。
而FSD 呢，不管你停車的地方在哪，路邊也好，停車場裡也好，只要你設定了目的地，撥一下撥桿， FSD 就能直接原地啟動，開始智駕。我們的阿維塔車主同事，直接就是一個原地折服。
但是啊，太像人也不全是優點，人會犯的毛病， FSD 有時候也會犯。
就例如好幾次過路口的時候，估計是因為環境有點複雜，它就非常猶豫，得給一腳電才能逼著它過。
而且因為是純視覺，天一暗它的眼睛可能就不太好使了。
像我們住的這個旅館的路口，到了晚上會變得比較隱密。有時候呢，它能很流暢的一把拐進去。有時候則會沒看見，直接開過去，然後繞一條巨遠的路線回來重新找。
同一個路口夜間的不同表現
但說實話，瑕不掩瑜。
就因為它各種地方都非常像人，所以用著用著， FSD 就會給我們一種蜜汁自信，就感覺它啥情況都能搞定，不由自主的就會在心裡放鬆下來。
出於安全考慮這不算啥優點啊，但它確實為我們帶來了一種全新的體驗。
因為我們試過的大部分智駕，都需要一直盯著它以免出岔子，搞得比自己開車還緊張，那還不如自己開是吧。
但試過FSD 以後， emmm ，可能真的改變了一些我對智駕的刻板印象。
可能有朋友會好奇，老馬是怎麼讓FSD 像真人一樣開車的，那就要提到我們一開始提到的程式碼大更新了。
如今大部分的智駕系統，大都是由三個部分組成的，感知，規劃和控制，分別負責看周邊的環境、思考應該做啥動作，以及控制車子完成這些動作。
現在除了特斯拉，絕大部分的智駕系統都是會在感知的階段，用上了一個叫Transformer 的AI 架構。
它的作用，其實就是把各種感測收集到的資訊融合起來，產生一個即時更新的3D 模型，感知的任務就完成了。
到了規劃階段，智駕的工程師們一般會預先訂定一大堆規則。例如紅燈停、綠燈行這種基礎交規，還有怎麼避開障礙物，遇到行人需要優先避讓等高階規則。
就相當於，人們會把一個考卷的問題和答案都寫好。智駕系統就會拿著這個卷子，到前面的那個3D 場景找對應的狀況。
啊遇到前面有車要減速，遇到有人橫過馬路需要停車等待等等。
然後它會用上一種叫蒙特卡羅樹搜的方式，用窮舉法，把所有適當的路線都列一遍。接著從裡面挑出一條危險性最低的發給車輛的控制模組，讓它們照著這個開。
想法很清晰對吧，但問題就在於，這種規則化的演算法碰到做過的題就還好，要是碰到沒做過的，大概率就得宕機。
所以，如果你在路上看見哪台車智駕開的好好的突然開始畫龍或者抽搐，那估計就是規則算法遇到了沒見過的問題，擱那糾結呢。
那馬斯克在FSD 上的做法呢，其實就是在保持感知環節不變的情況下，把原先規劃環節裡的那些個規則預設全砍了，也換成了Transformer 架構。
然後，特斯拉會餵給這個模型巨多的實際駕駛的影片素材，讓它從這些畫面裡頭領悟大夥開車的習慣。
就例如規則演算法裡頭是紅燈要停車是吧，但在FSD 裡，就是大部分人看到這個紅色的圓圓的玩意就會停車，所以我需要停車。
大部分人開車都會在這兩條線裡頭開，那我也要在這兩條線開。
學習的多了以後呢，除了這些基本的交通規則以外，許多咱們日常開車的小習慣就會被它學到。
例如紅燈倒數快結束的時候就提早慢慢起步，像是沒有車道線的時候也得靠著邊上開，像是遇到慢車的時候會找機會變到隔壁車道之類。
前頭那些個抄近路、壓實線的小聰明，我大概也都是FSD 從車主身上學來的。
那有人擔心說，會不會學到什麼危險駕駛的壞習慣。當然不會，因為他們在北美有個自營的保險，定期會對每個買了保險的車主做行為評分。
只有分數夠高的車主數據，才會被丟給模型做訓練。
也就是說， FSD 最終的效果，其實是N 多開車習慣還不錯的車主的平均值，真是就等於一個老司機在幫你開車。
那麼回到最開始的問題。 FSD 和華為ADS 相比，誰更領先一些呢？
我的答案是，沒辦法比。
不是說誰的水平比不上誰啊，而是因為兩個產品的體驗環境差異實在是太大了，本著對比就應該控制變量的原則，壓根就沒辦法放在一起比較。
你看美國那頭，地廣人稀的，路上除了車也只有車。大夥呢路權意識也比較強，能不讓的絕對不讓，能讓的也會讓的很乾脆。
跟國內的路況比起來。 。 。真就沒有什麼需要博弈的狀況。
華為 ADS 呢雖然用的還是規則演算法，但是在這麼複雜的場景裡頭，我們同事的這台阿維塔 12 都能做到一個大部分時候能用，少數情況還有 bug 的水平
如果把他丟到跟FSD 一樣的環境裡，我覺得華為的表現可能不會比特斯拉差。
相反，如果FSD 真就進了國內，能不能和華為智駕達到相似的水準，我心中還是會打個問號的。都別說搞定隨時隨地會出現的小電驢和自行車了，能不能搞懂重慶的山路都還說不住哦。
最主要的是，華為ADS 的演算法進步的速度真的很快。就我們同事來說，試駕FSD 的時候他還說，自己的華為智駕基本上搞不定要調頭彎。
結果到他回來的時候，他的車就已經通過OTA ，熟練地調頭技能了。
搞定國內大部分的路況，我估摸也就是時間問題。
所以說，真正頭對頭的battle ，可能只有等華為智駕成了完全體，特斯拉FSD 搞定了各種政策正式進入國內以後才能實現了。
到時候一定第一時間給大家測出來， FSD 賣多少錢都測（如果還是6.4 萬買斷還不支持訂閱的話當我沒說 ）。
(差評)