不是在跳票就是在跳票路上的特斯拉FSD智驾，快要进国内了，而且是直接上最新的FSD V12版本，这也是行业内首个量产应用端到端算法的智驾系统。
那么，当这样一套智驾大杀器入华的时候，特斯拉真的有实力掀翻国内智驾市场吗？
要回答这个问题，我们首先得知道FSD到底强不强。
智能驾驶的实力由两方面决定：硬件层面的感知方案，和软件层面的算法。
前者很大程度上决定了单车智能的感知上限，比如雨雪黑夜大雾下的AEB表现。
而后者则可以让智驾系统懂得开车的规则，比如如何超车、减速、避障等等。
特斯拉的FSD是纯视觉方案，硬件上只保留摄像头感知，成本降到最低，软件上凭借无与伦比的原生数据优势，加上Dojo超算，匹配端到端大模型参数累加的学习，拉满了算法实力。
FSD的理念很超前，特斯拉的底层逻辑是人依靠眼睛就能在开车的时候感知外界，那智能驾驶也可以。但机器的智慧仅限于算法，而人类的智慧至少在现阶段，我觉得很难被算法替代。
因为视觉容易被欺骗，被干扰，所以在当下的主流智能驾驶方案，普遍采用融合感知，也就是在摄像头的基础上，继续融合了毫米波雷达，甚至是激光雷达的传感数据。融合感知的基础依旧还是视觉感知，只是将雷达感知的信息与摄像头判断的信息共同处理，更多一重安全冗余。
说白了，感知层面，视觉是基础，雷达是上限。
国内把感知上限能力拉满的智驾方案，必须是华为的ADS 2.0。在这套感知硬件的加持下，ADS 2.0能把AEB的触发标准，从60km/h提升到120km/h。
如果说FSD V12的智能驾驶在北美可以神挡弑神的话，那么在国内，ADS 2.0也已然杀疯，并且国内的路况和北美的路况应该不是一个难度吧？电瓶车三蹦子等等交通参与者，感知系统必须足够精准没有纰漏。
如何实现更精准的识别？前向单激光雷达是最常规的方案，如果侧向再来两个，那么理论上加上侧面的补盲，可以做到左、前、右接近270°的激光构建超强模型。
ADS 2.0中采用了三激光方案的阿维塔11，在实测中就做到了比单激光问界更好的黑暗环境下鬼探头表现。
并且，你以为华为的算法会比特斯拉弱吗？盘古大模型了解一下，AI生成式的数据采集模拟训练，我体验过几次，选择激进点的开法，并道超车开的是比我还自信。并且，华为ADS 2.0城市NCA的开城，是真的又快又广。
伴随着特斯拉FSD即将入华，国内的智能驾驶肯定又将引来一波洗牌。
我觉得国内的智能驾驶天梯，可以做个新的排序。
T0级别，我排给三激光ADS 2.0，以阿维塔为代表。
T0.5级别，我排给单激光的ADS 2.0，以问界为代表，XNGP智驾，以小鹏为代表。
T1级别，我觉得才轮到FSD，毕竟功夫再高，也怕高手带刀，T0和T0.5的选手，算法硬件都拉满，你怎么比？
T2之后，留给你们来排。
不过，未来仍有变数。智能驾驶下半场，AI大模型入局后的竞争，才刚刚开始。