核心观点 - 特斯拉FSD系统在无人工接管的情况下，成功完成了从洛杉矶到默特尔海滩、全程约4397公里的横跨美国之旅，验证了其“纯视觉”技术路线在真实复杂路况下的长距离运行能力 [2][3][5] - 此次挑战的成功引发了关于自动驾驶最佳技术路径（纯视觉 vs 多传感器融合）的讨论，并凸显了FSD系统向端到端神经网络演进后的性能提升 [6][16] - 尽管挑战成功，但完全自动驾驶的商业化仍面临长尾风险覆盖、技术法规界定错位及监管框架缺失等多重障碍 [18][19][21][23] 技术表现与挑战详情 - 行程概览：旅程全程2732.4英里（约4397公里），耗时2天20小时，平均时速约120公里，最高时速达136公里，全程无人工接管方向盘、油门或刹车 [2][5] - 复杂路况应对：系统成功应对了低能见度浓雾、突降暴雨、城市施工改道与密集车流等多种极端天气和复杂路况，未出现一次险情 [5] - 系统能力展示：FSD V14.2版本能够完整接管城市通行、上下高速匝道、进出充电站及自动寻位泊车等环节，在侧风达130公里/小时的情况下仍能保持136公里/小时的稳定行驶 [6][11] 自动驾驶技术路线对比 - 特斯拉“纯视觉”路线：依赖摄像头模拟人类视觉，采用端到端神经网络黑盒模型，无需高精地图，成本极低且易于扩张，但存在黑盒不可解释、极端场景稳定性存疑的劣势 [16][18] - Waymo“多传感器融合”路线：融合激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多种传感器，感知距离达500米，决策响应时间0.1秒，致伤事故率较人类司机降低81%，但重度依赖高精地图、成本高昂且扩张缓慢 [17][18] - 行业争议与事件：纯视觉方案在极端光照和恶劣天气下的感知能力受质疑；而多传感器融合方案则面临高精地图依赖度高的问题，例如旧金山大规模停电导致Waymo数百辆无人车瘫痪 [17][18] 商业化面临的挑战 - 长尾风险覆盖：解决1%的罕见边缘案例（如极端天气、突发障碍物）是核心瓶颈，需要海量真实世界数据和迭代；特斯拉FSD安全报告显示，在北美启用FSD情况下，每行驶511万英里发生一起重大碰撞，安全性是美国平均水平的7.3倍，但缺乏极端场景的详细数据 [21] - 技术与法规错位：特斯拉FSD在美国被明确界定为受监督的L2级驾驶辅助系统，驾驶员必须随时准备接管，这与部分用户将其误解为L4/L5级自动驾驶存在认知错位 [21][22] - 监管框架缺失：美国缺乏一部综合性的自动驾驶监管立法，联邦与各州法规存在差异；麦肯锡调查显示，北美地区约60%的受访者认为监管是自动驾驶应用的最大瓶颈 [23]