在特斯拉 FSD 在国内的实测中,确实遇到了一些具体的挑战。
一是路况复杂性的挑战。国内的道路情况变化多样,交通流量大,行人、非机动车与机动车混行的情况较为常见,这对 FSD 的感知和决策能力提出了更高的要求。系统需要更准确地识别各种交通参与者的行为,并做出合理的反应。
二是天气条件的影响。在恶劣天气下,如大雨、大雾等,传感器的性能可能会受到一定程度的影响,导致 FSD 对环境的感知出现偏差。这就需要系统具备更强的适应性和鲁棒性,以应对不同的天气状况。
三是与其他车辆和交通设施的交互问题。在与其他车辆的协同行驶中,FSD 可能会遇到一些沟通不畅或理解不一致的情况,这可能会引发潜在的安全隐患。同时,一些交通设施的设置和标识可能也会让 FSD 产生困惑。
此外,数据的准确性和实时性也是一个重要问题。国内的道路环境变化较快,FSD 需要及时获取最新的路况信息,以做出正确的决策。
这些挑战都需要特斯拉和相关技术团队不断努力去解决,以提高 FSD 在国内的实际应用效果和安全性。