近年来，特斯拉在自动驾驶领域的布局备受关注，其“完全自动驾驶”（Full Self-Driving, FSD）系统被视作行业标杆之一。然而，近期一系列事件表明，特斯拉FSD的发展并非一帆风顺，尤其是在全球范围内遭遇政策监管收紧、技术落地受限以及市场竞争加剧等多重挑战。与此同时，特斯拉所依赖的“端到端AI大模型”技术路径也面临越来越多的质疑与反思。

特斯拉自2020年起开始推广其FSD系统，尽管名称中包含“完全自动驾驶”，但该系统目前仍属于L2级辅助驾驶范畴，需要驾驶员始终保持注意力并随时准备接管。即便如此，特斯拉依然以“未来可实现完全自动驾驶”为卖点，向消费者收取高达数千美元的软件费用。然而，随着FSD在实际应用中频频暴露出感知失误、路径规划不合理、对静止障碍物识别能力差等问题，其市场口碑开始下滑。

特别是在美国，特斯拉FSD因多起事故引发监管机构的深入调查。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）已对搭载FSD的特斯拉车辆展开多项调查，其中包括因系统误判导致的碰撞事故。此外，加州机动车管理局（DMV）也对特斯拉在宣传中使用“自动驾驶”这一术语提出质疑，认为其存在误导消费者的风险。这些监管压力不仅限制了FSD的推广速度，也让特斯拉面临潜在的法律与舆论风险。

从技术层面来看，特斯拉采用的是基于摄像头的纯视觉感知方案，并结合其自研的神经网络模型进行决策控制。这种“端到端AI大模型”的设计初衷是让车辆通过大量真实道路数据进行自我学习，从而实现类人驾驶行为。然而，这种技术路径在实际应用中暴露出多个问题。

首先，端到端AI系统的“黑箱”特性使得其决策过程难以解释和调试。一旦发生事故，很难快速定位是感知模块出错，还是决策逻辑存在问题。其次，由于依赖大量数据训练，AI模型容易受到训练数据分布偏差的影响，导致在某些罕见场景下表现不佳，例如夜间低光照、极端天气、复杂施工路段等。此外，AI模型的泛化能力也面临挑战，不同国家和地区的交通规则、道路标志、驾驶习惯差异巨大，这使得特斯拉FSD在全球范围内的适配变得异常复杂。

相较之下，包括Waymo、小鹏、华为ADS等在内的多家企业则采用“模块化+融合感知”的技术路线，即通过激光雷达、毫米波雷达与摄像头的多传感器融合，提升系统的鲁棒性与安全性。同时，这些系统在感知、预测、规划、控制等环节中采用更为明确的模块划分，使得系统更易调试和优化，也更容易通过功能安全认证。

特斯拉在自动驾驶领域面临的另一个挑战是市场竞争的加剧。随着中国新势力车企在智能驾驶领域的快速崛起，特斯拉FSD的领先优势正在被逐步削弱。以小鹏XNGP、华为ADS 3.0为代表的城市NOA系统，在城市复杂路况下的表现已接近甚至超越特斯拉FSD。这些系统不仅在感知精度、路径规划方面表现优异，还在用户教育、功能透明度方面做得更为细致，从而赢得了更多消费者的信任。

此外，特斯拉FSD的订阅制收费模式也引发了部分用户的不满。尽管特斯拉多次强调FSD的“持续迭代”和“未来价值”，但高昂的价格与尚未实现的承诺之间仍存在较大落差。一些用户表示，FSD在日常使用中并未带来显著的便利性提升，反而因频繁的误触发和接管提醒增加了驾驶负担。

从行业整体趋势来看，自动驾驶正从“概念炒作”逐步转向“实用落地”。政策制定者、车企、技术供应商以及消费者都在对自动驾驶系统提出更高的要求——不仅要求其具备更高的安全性和稳定性，还要求其具备更强的可解释性与合规性。在这样的背景下，特斯拉FSD若无法在技术成熟度与用户信任之间取得平衡，或将面临更大的市场压力。

总的来看，特斯拉FSD的“遇冷”并非偶然，而是技术路径选择、监管环境变化、市场竞争加剧等多重因素共同作用的结果。虽然特斯拉在自动驾驶领域仍具备较强的先发优势和技术积累，但其端到端AI大模型的技术路线正面临越来越多的挑战。未来，特斯拉是否能在保持创新的同时，回应行业对安全与合规的更高要求，将是其FSD能否真正走向成熟的关键所在。