日前，在中国电动汽车百人会论坛上，博世智能驾驶中国区总裁吴永桥和元戎启行CEO周光，又对特斯拉FSD的技术实力进行了评论。
这两位业内人士都称特斯拉 FSD技术非常领先——吴永桥称特斯拉FSD一段式端到端的基座模型算法水平是断代式领先国内所有的智驾方案，至少领先一到两年；周光则称特斯拉 FSD V13确实领先国内一个代差。
这是国内从业人员对特斯拉FSD技术的最新评论，但这两位行业内技术专家对FSD的评价，却让许多评论区用户破防，并在评论区对这两位参会者开启了攻击模式。
诸如攻击他们夸特斯拉FSD是因为其自家智驾做得烂，用这种方式拉国产智驾下水；还有称他们没有用过国产智驾，崇洋媚外；甚至还从所谓的面相进行人身攻击，说他们面相不行，所以企业不会好等等……
如此种种，又让评论区再次成为大型情绪输出现场。事实上，这也是特斯拉FSD在国内遭遇两极分化境遇的最新体现。
那么特斯拉FSD的技术实力究竟怎么样？
事实上，在智能驾驶技术上，特斯拉可以说是无可争议的行业领头羊，无论是从技术演进路径的引领性还是从智驾落地成本性而言，均是如此！
首先从智驾技术演化路径的引领性来看：纵观近几年智能驾驶底层技术的前进方向，不难发现在智能驾驶技术的演进路径上，特斯拉一直都在引领、驱动着智驾技术的路线进化——从BEV到OCC再至端到端技术，莫不如此！
所以我们看到的是，每一次在特斯拉FSD进行技术路径演变后，国内厂商的智驾技术路径也就几乎沿着特斯拉FSD的技术路径在演进。
而这种能在智驾技术前进方向上实现对全行业的前进路径进行引领的能力，事实上就已充分说明了特斯拉在智驾底层技术上的领先性或者说对技术前进路径预判的精准性。
再从智驾感知系统落地硬件路径来看，事实上目前行业已形成了纯视觉与激光雷达+摄像头多传感器融合两大落地路径。而这种落地路径差异，也是造成普通用户对智驾争议不断的核心因素。
纯视觉支持者认为摄像头能够捕获包括物体颜色、纹理、形状、对比度、距离等丰富的环境信息，且不需要进行多传感器数据融合，这使得信息的输入、判断、决策、输出能够更为快速、准确。
并且从仿生学原理来看，人类仅依靠双眼就能完成驾驶操作，所以在深度学习算法加持下，汽车依靠摄像头也能实现高阶智驾。而在落地成本上，仅依靠摄像头的纯视觉方案相对以激光雷达为主导的多传感器融合方案，在落地成本上也更具可行性。
而多传感器融合派则认为在激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等多种感知设备的协同工作，能够弥补单一传感器的局限性，实现对环境信息多维度、高精度感知，并且多传感器加持将使得智驾硬件方案更具冗余性，更能应对复杂环境下的智驾需要，特别是激光雷达在物体检测方面，具有先天优势，所以多传感器融合支持者认为纯视觉在雨雪大雾等极端天气下，其表现将不及激光雷达。
也正是在这种技术认知下，许多用户认为国产普遍采用的多传感器融合方案将优于特斯拉FSD的纯视觉方案。
但纯视觉真的无法应对用户所认知的这些极端驾驶场景吗？
事实上我们看到在FSD实测视频中，许多传统认知已经被打破了。
诸如在许多人认为在激光雷达占优势的物体检测上，我们看到特斯拉FSD也具备极强的物体检测能力，无论是白天还是黑夜，均是如此，同时在极端天气、视觉欺骗层面，特斯拉FSD纯视觉的表现也非常出色，并没有传统认知中的纯视觉无力应对极端驾驶环境的情况。
也或正是基于纯视觉突飞猛进的现实，我们能够看到国产厂商们事实上也开始在技术路径上转向端到端纯视觉。
如此种种，足以证明：无论是在底层技术实现层面还是在感知硬件选择层面，特斯拉的智能驾驶都具备行业引领性。
所以亲先进性其实毋庸置疑。
但现实的有趣之处在于：即使业内从业人员密切关注特斯拉FSD的技术动向，但依旧有诸多用户出于各种原因，拒绝承认特斯拉FSD技术的领先性，对特斯拉FSD嗤之以鼻，甚至认为国内智能驾驶技术已经超越了特斯拉FSD，并且还对在公开场合承认特斯拉FSD技术领先性的从业人员扣帽子、搞人身攻击、进行情绪输出。
但问题在于：拒绝承认特斯拉FSD技术领先，难道特斯拉的FSD技术就会落后了吗？就能让国产智驾变得更强大吗？
显然不会如此，事实上，拒绝承认特斯拉FSD技术领先，并无益于国产智驾进步！
其实，承认优秀并跟进优秀，这并不丢人，反倒能让自身减少技术试错成本，少走弯路、加速强大。
所以我们看到的是：真正投身产业的智驾从业人员们，对此还是保持了清晰的认知，对特斯拉每一次的技术路径演进，都保持了迅速跟进。
在此，也期待国产智能驾驶技术能够在特斯拉的技术路径指引下，实现更进一步！
