如果你有留意这几年的评论，你可能会发现有这么几个趋势。
1.简单化。虎扑评分是最好的例子，用评分就可以快速表明自己对这个事情的看法与态度。另外，很多平台都支持通过表情来对内容进行表态了，也是同样的道理。
2.评论区趋同。只能有一个声音，其他声音会成为外来者，被排挤和攻击。
3.评论贴。因为2的原因，你会在其他平台比如小红书，看到很多人单独开贴评论与吐槽，比如这两天非常火的manus。
其实，媒体舆论也同样如此。如果大家都说某个产品很好，你说在社交媒体上说它很差，要么被忽视，要么被攻击。那么，如果你想要了解市场对于一个产品的真实评价，怎么办呢？
公众号、微博，抖音，小红书，b站，作为公共内容平台，其实都可以承载正面、负面的内容，但这些平台并不总是能找到相关的内容。比如对于grok3的深度理解，因为资深人士都不公开分享，所以找不到。另一个就是很多小的真实的声音可能被平台埋没了，因为算法原因，你搜索不到。
那么，我就办法快速获取到这些评价？
有的，请用知乎“直答”，这就是我喜欢知乎“直答”的原因。这某种程度上，知乎可以解决上面两个问题。另外，虽然知乎的讨论贴也基本是一个声音走向，但可以容下其他声音的。所以，知乎的AI对一个产品的真实评价，基本是正确的。
其他平台则各有各的问题，比如微博基本是kol的声音，所以真实的反馈很少。抖音和b站是因为视频原因，很难总结。公众号内容太多，AI总结有限。小红书呢，内容太多，AI不行。
知乎就很简单，根据用户提问问题，直接在知乎社区里找到相关问题，查看用户的回答，然后给到AI总结。知乎并不需要像其他平台那样去解决内容太多，算法没办法聚合内容给到AI的问题，而这也是让知乎“直答”展现其价值的原因。
下面，我简单展现下关于“特斯拉fsd落地中国的情况是怎样的”这个问题，看看各个AI的回答吧。
知乎（deepseek r1）
特斯拉FSD（Full Self-Driving）在中国的落地情况可总结为以下几个关键方面：
一、功能落地与本地化进展
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功能推送与版本差异
- 2025年2月，特斯拉向中国用户分批推送软件版本2024.45.32.12，上线城市道路Autopilot自动辅助驾驶功能，包括自动变道、交通信号灯识别、交叉路口处理等，但需驾驶员全程监督（L2级别）。
- 中国版FSD与北美“满血版”存在差距，无法实现完全无人驾驶，且更新频率较低。
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硬件与用户覆盖
- 仅支持搭载HW4.0硬件的车辆，早期HW3.0用户需付费升级，HW2.5及以下无法使用。目前中国约210万特斯拉车主中，仅有不足10%符合条件。
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数据与训练限制
- 因中美数据跨境限制，特斯拉无法将中国道路数据传至美国训练模型，转而通过互联网公开视频模拟训练，导致本地化优化效率较低。
二、技术表现与挑战
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优势与亮点
- 静态感知：纯视觉方案在障碍物识别、道路拓扑推理上表现顶尖，接近国内领先水平。
- 动态感知：对速度、偏航角检测精准，误刹车率极低。
- 博弈能力：在复杂人车混流场景中响应速度接近人类，横纵配合流畅。
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本土化短板
- 规则适配不足：公交专用道限时规则、待行区、复杂红绿灯等场景处理欠佳。
- 违章与安全风险：测试中出现越实线变道、占用非机动车道等违规行为，甚至因误判险些碰撞电动车。
三、市场与竞争格局
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定价策略争议
- 买断价6.4万元被认为性价比不足，订阅制（约711元/月）接受度尚待验证。
- 对比国内车企（如比亚迪、华为）的“智驾平权”策略，特斯拉价格缺乏竞争力。
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行业竞争加剧
- 国内车企（华为、小鹏等）加速技术迭代，针对性优化中国路况，部分功能体验已优于特斯拉。
- 百度Apollo开放中国道路场景数据库，为本土企业提供对抗特斯拉的数据支持。
四、政策与未来展望
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合规基础
- 特斯拉通过中国数据安全审查，建立本地数据中心存储数据，但算力受限（需自建或租赁国内超算中心）。
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未来挑战
- 技术迭代：需解决中国特有的交通复杂性（如电动车混行、鬼探头），依赖本地化数据积累。
- 政策博弈：中美对数据与算力的双重限制，可能延缓FSD在中国的进化速度。
总结
特斯拉FSD在中国迈出关键一步，但受限于数据、算力和本地化适配，当前版本更接近“技术展示”而非成熟产品。其未来能否突破水土不服困境，取决于本土化研发投入、定价策略调整以及与国内合作伙伴（如百度）的协同深度。短期内，国内智驾企业凭借场景积累和成本优势仍占据上风，但特斯拉端到端架构的长期潜力不可忽视。
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特斯拉FSD在中国落地的情况可以从以下几个方面进行概述：
技术表现与用户体验：
- 特斯拉FSD在中国的表现受到广泛质疑，尤其是在处理复杂交通信号和道路标志方面。例如，有车主反映FSD在识别红绿灯时存在严重缺陷，导致频繁误判和闯红灯。
- 在实际应用中，FSD对公交车道的识别率极低，甚至出现“看见公交车道就往里钻”的情况。此外，压实线变道的行为在中国是违法的，但FSD却将其视为标准操作。
价格与性价比：
- FSD在中国的售价为6.4万元，这一价格高于许多品牌的新车。相比之下，国产智驾系统如华为ADS、小鹏XNGP等，虽然价格更低，但在实际使用中表现出更高的适应性和效率。
- 华为ADS和小鹏XNGP等系统在复杂路况下的适应性明显更胜一筹，例如在80公里北京道路实测中，特斯拉FSD触发了5次人工接管，而理想AD Max只触发了3次接管。
技术挑战与本土化：
- 特斯拉的“纯视觉+端到端”技术路线在中国面临水土不服的问题，因为中国的道路环境比北美复杂得多，包括电动车、行人“随意穿行”、潮汐车道、公交专用道等特殊场景。
- 中美数据跨境限制导致训练数据匮乏，特斯拉无法将中国道路数据传回美国训练，这直接影响了FSD的性能和适应性。
市场与政策影响：
- 中国政府对智能驾驶的扶持为特斯拉FSD提供了落地土壤，例如《智能网联汽车准入试点》《车路云一体化行动计划》等政策的出台。
- 特斯拉也通过上海数据中心完成数据合规，并计划与上汽等本土企业探索Robotaxi合作模式，以规避数据争议。
综上所述，特斯拉FSD在中国的表现并不理想，面临着技术挑战、本土化难题以及市场竞争的双重压力。
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特斯拉FSD（完全自动驾驶）在中国的落地情况复杂且备受关注，涉及技术调整、法规限制、市场反馈及竞争环境等多方面因素。以下是综合各信息来源的详细分析：
1. 功能定位与本地化调整
- 简化版FSD：特斯拉中国于2025年2月25日开始分批推送城市道路Autopilot自动辅助驾驶功能更新，但其定位为“FSD智能辅助驾驶套件”，明确区别于美国版FSD，属于L2级别的辅助驾驶功能，无法实现完全无人驾驶。
- 法规限制下的技术调整：由于中国法规要求行车数据必须本地处理，特斯拉无法将中国数据传至美国训练模型。为此，特斯拉从美国调派工程师团队协助本地化算法优化，并利用工程车采集的中国特定场景（如外卖车“鬼探头”、公交车道）数据进行训练。
2. 用户反馈与功能缺陷
- 性能问题：早期用户实测显示，中国版FSD存在压实线、误闯红灯、左转车道直行等违规行为，部分车主因“使用不当”（如未关注路况）导致功能被暂时封禁。
- 数据不足的挑战：中国版FSD依赖公开道路视频数据训练，而非实际车辆采集的海量数据，导致其功能较美国版更初级。
3. 法规与数据合规性
- 数据本地化要求：中国法规限制特斯拉将境内数据用于境外训练，这迫使特斯拉考虑在中国建立或租赁算力中心，但需重复投入资源，与马斯克此前在美国的百亿美元GPU投资形成矛盾。
- 审批延迟风险：特斯拉原计划在2025年3月底或4月初获得监管部门批准，但实际推送时间可能推迟至第二季度或更晚。
4. 市场竞争与战略压力
- 本土品牌竞争：比亚迪、华为等中国车企已推出免费或低价高阶智驾功能，例如华为余承东宣称其系统“最先进”，而比亚迪通过价格优势抢占市场，特斯拉FSD的6.4万元买断模式面临付费意愿挑战。
- 自动驾驶生态差异：中国复杂的交通环境需要更本地化的技术适配，本土企业如萝卜快跑已在多地完成复杂路况验证，特斯拉需加速追赶。
5. 特斯拉的战略考量与未来挑战
- 马斯克的“背水一战”：FSD在中国的成功被视为特斯拉维持股价及市场信心的关键。若无法在短期内优化性能，可能面临投资人做空及品牌口碑下滑的风险。
- 长期技术迭代：特斯拉需平衡“快速推出”与“持续优化”的矛盾，若通过本地数据积累逐步提升算法，或能构建差异化壁垒，但时间窗口可能被竞争对手压缩。
总结
特斯拉FSD在中国的落地尚处初级阶段，功能受限且面临数据、法规及竞争的多重挑战。尽管其技术路线（纯视觉方案）被资本市场认可，但本土化不足导致初期表现不佳。未来，特斯拉需加速本地算力建设、优化算法适配，并应对中国车企的激烈竞争，方能在全球最大新能源汽车市场中站稳脚跟。
抖音
截至2025年3月，特斯拉FSD（Full Self-Driving，完全自动驾驶）在中国的落地情况仍处于初步阶段，尚未实现全面推广。以下是详细信息：
功能与定位
- 特斯拉在中国推出的FSD功能被称为“FSD智能辅助驾驶”，定位为L2级别的辅助驾驶功能，而非完全自动驾驶。
- 主要功能包括在受控道路和城市道路上的自动辅助驾驶，如根据导航路线驶出匝道和交叉口、识别交通信号灯、自动变道等。
- 系统需要驾驶员持续监控，功能与美国市场的FSD有所不同。
用户体验与市场反应
- 部分购买了6.4万元FSD功能的车主参与了灰度测试，体验褒贬不一。
- 在路况较好的情况下，FSD表现良好，但在复杂路况下存在问题，如无法识别自行车道、反应迟钝、闯黄灯等。
- 市场对FSD的评价存在分歧，部分用户认为其表现出色，而另一些则认为存在不足。
技术挑战
- 中国的交通场景复杂，公交车道管理规则特殊，对FSD的智能决策提出了更高要求。
- 由于数据本地化存储要求和美国对在华AI训练的限制，特斯拉只能依赖公开街景视频和模拟器进行研发，技术迭代速度受限。
- 缺乏中国道路的测试数据和地图绘制能力是主要挑战。
监管与市场竞争
- 监管审批是FSD在中国全面落地的关键因素，特斯拉正在努力获得相关许可。
- 中国市场竞争激烈，比亚迪、华为、小鹏等品牌在智能驾驶领域各有优势，特斯拉FSD面临本土化方案商的挑战。
综上所述，特斯拉FSD在中国的落地仍面临技术和监管挑战，尽管其引发了广泛关注，但全面推广仍需时间。
结果
显然，知乎与其他AI的回答很大的不同在于，展现了特斯拉FSD优势与亮点，而这个亮点是在特斯拉FSD落地中国一周之后，才慢慢被很多自来水车主发现。而中国自媒体们则并没有对其进行相关报道。这也是各个AI无法获取到这部分内容的原因。
当然，如果你感兴趣，也可以在知乎“直答”上搜索其他你感兴趣的话题，比如manus表现怎么样，来看看它的表现。
希望对你有帮助。
延伸话题：人们会相信AI评分吗？
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