特斯拉與國產(chǎn)電車在自動駕駛技術上各有優(yōu)勢，難以簡單判定誰更領先。特斯拉憑借深厚的技術儲備、成熟的控制邏輯和海量數(shù)據(jù)積累，在感知層面與算法優(yōu)化上展現(xiàn)出扎實功底，其FSD系統(tǒng)在海外復雜路況中已實現(xiàn)較高的場景覆蓋度；而國產(chǎn)電車則聚焦本土化需求，在高速場景輔助駕駛的流暢性、人機交互的友好度及特定功能的實用化上進步顯著，部分車型甚至在高速導航輔助等細分場景中取得了更貼合國內(nèi)用戶習慣的表現(xiàn)。兩者因技術路線與市場重心的差異，形成了“全球通用性”與“本土適配性”的不同優(yōu)勢，共同推動著自動駕駛技術的迭代升級。

從技術架構(gòu)與場景表現(xiàn)來看，特斯拉的FSD系統(tǒng)以單段端到端大模型為核心，在海外復雜路況中展現(xiàn)出較強的擬人化決策能力，比如其V13.2版本在美國洛杉磯唐人街的多路口、高密度車流場景中能完成連續(xù)通行，但受限于國內(nèi)法規(guī)與路況差異，F(xiàn)SD尚未正式進入中國市場，國內(nèi)用戶無法體驗完整功能。國產(chǎn)車企則針對國內(nèi)道路特點深耕本土化優(yōu)化，小鵬NGP 3.0系統(tǒng)通過“云端+車端”雙重大模型架構(gòu)，實現(xiàn)了高速與城市道路的導航輔助無縫銜接，在國內(nèi)常見的擁堵環(huán)路、施工路段等場景中，交互邏輯更貼合用戶駕駛習慣；吉利推出的“千里浩瀚”智駕系統(tǒng)，甚至讓7萬元級車型也能搭載高速自動導航與記憶泊車功能，降低了智能駕駛的體驗門檻。

從數(shù)據(jù)積累與技術路線差異來看，特斯拉依托全球超400萬輛帶FSD硬件的車輛，積累了海量多地域、多場景的行駛數(shù)據(jù)，為算法迭代提供了堅實支撐。國產(chǎn)車企則通過大規(guī)模部署L2級輔助駕駛車型，快速獲取國內(nèi)道路的真實數(shù)據(jù)，比如吉利星睿智算中心2.0采用虛實結(jié)合的數(shù)據(jù)處理方式，在極端天氣場景的訓練效率上具備獨特優(yōu)勢。不過，地平線CEO余凱曾指出，當前國產(chǎn)智駕大多仍處于傳統(tǒng)機器學習架構(gòu)階段，尚未全面進入大模型時代，在高階AI決策能力上與特斯拉存在一定差距。

從實際體驗與功能覆蓋來看，特斯拉FSD在海外已能應對復雜城市道路，但夜間視覺識別、非常規(guī)路口決策仍有提升空間；國產(chǎn)智駕在高速場景的表現(xiàn)已較為成熟，部分車型的高速導航輔助流暢度甚至優(yōu)于特斯拉，但在城市道路的復雜交互（如無保護左轉(zhuǎn)、非機動車混行）中，系統(tǒng)穩(wěn)定性與應對能力仍需加強。此外，國產(chǎn)車型在人機交互上更具特色，蔚來NOMI與駕駛輔助系統(tǒng)的深度融合，讓指令響應更自然；而特斯拉的交互邏輯相對簡潔，更依賴用戶對系統(tǒng)的熟悉度。

綜合來看，特斯拉在自動駕駛的技術深度與全球通用性上仍保持領先，其大模型架構(gòu)為未來技術升級奠定了基礎；國產(chǎn)電車則在本土化適配、功能實用化與成本控制上展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢，部分細分場景的體驗已超越特斯拉。兩者的競爭并非單純的“誰更領先”，而是在不同技術路線與市場需求下的共同進化，最終將推動自動駕駛技術向更成熟、更普惠的方向發(fā)展。