華為VS特斯拉 乾崑智駕與FSD誰能笑到最后？

近日，特斯拉官方宣布，監督版的FSD正式入華。所謂監督版，指的就是這套智能駕駛系統仍然需要人類駕駛員“監督”，但它的適用范圍大大拓展，已經可以與國產主流智駕系統例如華為乾崑智駕等正面競爭。

在眾多的智駕系統中，特斯拉FSD和華為乾崑智駕算是最有代表性的兩個，前者堅持純視覺路線，后者則是融合感知路線的代表性廠商，那么兩家在技術上有什么區別呢？各自的前景又如何呢？

特斯拉FSD系統

特斯拉完全自動駕駛能力（Full Self-Driving，以下簡稱FSD）是全球智能駕駛領域最具影響力的系統之一。作為純視覺技術路線的堅定推行者，特斯拉憑借其龐大的全球車隊和端到端神經網絡架構，持續推動著自動駕駛技術的邊界。

截至2026年5月，特斯拉FSD的最新公開版本為V14.3.3（監督版），對應的車輛軟件版本號為2026.14.6.6。

該版本于2026年5月中旬面向北美市場正式推送，在底層算法架構、日常駕駛輔助、自動泊車、路口通行及應急響應等多個核心模塊實現了系統性升級。

在核心性能方面，FSD神經網絡引入了升級的強化學習模塊，優化了各類行車場景的決策邏輯。

視覺編碼器同步升級，強化了車輛對三維空間的感知能力，并擴展了交通標識的識別種類。AI編譯器與運行時環境基于MLIR框架完成全新重構，系統反應速度提升約20%。自動泊車功能也獲得實質性升級，車位識別更迅速，地圖界面新增P圖標以清晰標注周邊可用停車資源。

特斯拉FSD的技術路線以純視覺為核心，自V12版本起徹底轉向了端到端神經網絡架構“Photon In，Control Out”，即從攝像頭像素輸入到車輛控制輸出的全過程由單一網絡完成。

與傳統“感知—規劃—控制”的模塊化系統不同，端到端架構取消了人工設定的接口層，使模型能夠實現感知與決策的聯合優化。

FSD搭載于特斯拉全系車型，包括Model S（參數丨圖片）、Model 3、Model X、Model Y以及Cybertruck。

截至2026年3月，FSD（監督版）已在北美（美國、加拿大、墨西哥）、亞太（澳大利亞、新西蘭、韓國）等地區正式開放使用。

中國市場方面，FSD已可用但受到本地數據法規限制，特斯拉正推進本地數據中心建設以擴大部署范圍。

特斯拉FSD的長期目標是從當前的“監督版”邁向“無監督”自動駕駛系統，使車輛能夠真正作為Robotaxi運行，面臨的挑戰主要來自監管和技術的雙重維度。

華為乾崑智駕

華為乾崑智駕則以多傳感器融合的技術路線和強大的云端訓練能力為特征。自推出以來，乾崑智駕已發展成為覆蓋從基礎版到旗艦版的完整產品矩陣，是中國智能駕駛領域最具代表性的系統之一。

2026年4月23日，華為于北京舉行的乾崑技術大會上正式發布了新一代高階智駕系統華為乾崑智駕ADS 5。

ADS 5在底層架構和操作系統層面進行了全面更新，算法層面，華為發布了面向自動駕駛的AI智能體WEWA 2.0架構，該架構在云端引入多智能體博弈技術與在線強化學習機制，實現“邊生成、邊學習、邊驗證”，訓練強度與訓練效率均可提升10倍。

系統層面，華為發布了行業首個面向自動駕駛的操作系統乾崑OS，包含確定性低時延引擎、全鏈路零信任安全模型以及全維安全冗余架構，確定性調度引擎可降低車內信號30%的時延。

全維防碰撞系統CAS 5.0從原有的五維安全升級至六維安全，新增“全時域”安全維度。

華為乾崑智駕的技術路線以多傳感器融合為核心特征，采用896線激光雷達、毫米波雷達和攝像頭等多種傳感器的組合，與特斯拉的純視覺方案形成鮮明對比。

華為乾崑ADS系列運用BEV（鳥瞰圖）和GOD（通用障礙物檢測）融合的GOD網絡，通過三維體素化表達物理世界，不僅能辨識已知物體，還能識別異形障礙物，提升了復雜城市環境中的泛化能力。

華為乾崑智駕的生態體系極為龐大。截至2025年底，搭載華為乾崑智駕方案的汽車累計約140萬輛，2026年搭載量預計將突破300萬輛。

在2026年華為乾崑技術大會上，十八家乾崑生態合作車企的高層代表列席現場，涵蓋一汽集團、奧迪中國、廣汽集團、東風公司、阿維塔、嵐圖、江汽集團、上汽通用五菱、深藍汽車、奇瑞捷豹路虎、賽力斯、智界、享界以及東風柳汽等主流整車企業，基本覆蓋國內主要整車企業。

華為乾崑智駕同樣面臨多重挑戰。從技術角度看，多傳感器融合路線對硬件成本要求較高，高端激光雷達等傳感器的引入推高了系統成本，在經濟型車型上的普及存在挑戰。

從市場角度看，隨著比亞迪等車企推進“智駕平權”策略，高速領航輔助功能已下探至7萬元級車型，華為乾崑智駕在價格層面面臨日益激烈的競爭。

當 FSD 在北美道路上積累的經驗，與乾崑智駕在中國復雜路況下的優化相互借鑒；當純視覺的算法創新，與融合感知的硬件突破彼此啟發，這場競爭或許早已超越了企業邊界。

智能駕駛不是零和游戲，沒有哪家企業能獨自攻克所有難題。或許未來的 “最優解”，既不是純粹的視覺至上，也不是絕對的傳感器堆砌，而是兩種路線的優勢融合，是全球技術生態的開放協作。