文章核心观点 - 特斯拉FSD通过V12至V14的三代端到端技术演进，实现了自动驾驶能力的跨越式提升，并在工程化、规模化方面建立了显著领先优势[7][15][45] - 特斯拉的领先源于其在算力投入、数据规模与质量、以及统一技术架构方面构建的深厚基础，这些条件难以被国内企业完全复制[69][82][83] - 国内智驾公司与特斯拉的差距正在从“代际差距”缩小为“工程效率差距”，未来竞争的关键在于如何在有限资源下找到适合自身的最优发展路径[12][86] 特斯拉FSD的技术演进与能力突破 - V12（端到端基础版）：通过端到端神经网络，将约30万行代码压缩至约3000行，让AI通过数据驱动学习人类驾驶行为，其能力在几个月内超越了多年的V11版本[18][19][21] - V13（端到端完整版）：基于HW4（AI4）硬件平台，AI算力达720TOPS，较HW3提升5倍，并增加了短期记忆与音频输入能力，实现了“车位到车位”的全场景覆盖[29][31][32] - V14（端到端成熟版）：模型参数提升4.5-10倍，视觉处理帧率提升至48Hz，并接入了Grok大语言模型，具备了意图理解和决策可解释性，为Robotaxi无安全员运营奠定基础[40][42][44] - 标志性成就：搭载FSD V14的Model 3以0接管完成了从洛杉矶到南卡罗莱纳州约4400公里（2732英里）的横穿美国大陆行程，耗时2天20小时，远超2015年德尔福改装车耗时9天的记录[2][5][6] 特斯拉应对端到端技术挑战的策略 - 提升可解释性与安全性：采用“生成式高斯泼溅”技术，在约220毫秒内重建三维环境，让工程师能理解模型的“世界观”，同时内置小型语言推理模型解释AI行为[52][54][55] - 革新训练方式：打造“神经世界模拟器”，通过合成未来状态来验证模型优劣并生成低频极端场景进行测试，让系统理解决策后果而非单纯模仿动作[56][59][61] - 前瞻性布局：在端到端规模化之前，就致力于构建可生成、可推演的世界模型作为基础设施，而非出现问题后打规则补丁[62][64][65] 特斯拉构建的竞争壁垒（基座） - 压强级算力投入：转向以NVIDIA GPU为核心的Cortex训练集群，初始部署约5万张H100 GPU，2025年Q2新增1.6万张H200 GPU，整体训练能力进入数十至上百EFLOPS区间[70][72][73] - 高质量数据闭环：截至2026年1月8日，FSD（监督版）累计行驶里程达71.73亿英里，其中城市复杂路况超25.9亿英里，车队每日数据相当于500年人类驾驶时长，并通过数据引擎高效挖掘Corner Case[76][77][78] - 统一架构与工程主义：让同一套世界模型、感知与推理架构服务于自动驾驶、Robotaxi及人形机器人，兼容并蓄各种技术路径（端到端、世界模型、VLA等），不受单一范式束缚[67][82][83] 国内智驾行业的现状与展望 - 与特斯拉的差距：国内头部企业（如小鹏）总算力约10 EFLOPS，年度AI投入约50亿元人民币，与特斯拉存在资源数量级差距，但技术差距已从最早的三年缩短至约一年[12][13][74] - 发展路径分化：受资源限制，国内企业在技术路径上呈现分化，包括采用两段式端到端、引入VLA/世界模型或专注打磨中阶智驾体验等现实选择[51][85][86] - 未来竞争焦点：差距性质转变为“工程效率差距”，竞争关键在于如何在有限资源下，将模型、数据与产品打磨扎实，并找到适合自身资源结构的最优路径（如合并资源、绑定主机厂、开拓细分场景）[86]