【技术向】特斯拉的FSD 遇到三轮车歇菜。

这其实应该是业界大家比较符合预期的事情。 因为可能特斯拉的数据集里面从没有见过类似的数据，所以对于对应的场景，表现会比较差。

不过，其实这是摆在所有自动驾驶从业者面前的问题。

跨地域的能力适配。

单从交通参与者目标来看，对于特斯拉来说，国内的三轮车，老头乐等等，是没有见过交通参与者，需要定向适配和测试才能保证体验。

而对于我们来说，海外常见的轿车后面的小拖车，自行车车后面拉的婴儿车，这也是几乎没有见过的场景。

再从交通规则看

这两天关于Stop Sign 前面是否要停止，也有一些讨论，这就是规则的不同。

不仅如此，例如在德国地区常见且几乎默认的 “ 右边优先（Rechts vor links） ” ，也就是说我们在主路上直行，如果没有路权规定的话，不能影响到右边道路的车辆，这与国内的规则是完全不同的。

之前我有个同学回国我去机场接他，他看到辅助驾驶系统，在高速上右边超车，并且连续变两条道的时候都惊了。

这至少在我们驾校时也是不符合驾考规范的，而在他所在工作的国家会被相对严格执行。至少以公司为主体不能带头违反。

那么我们国内训练出来的系统，如何适配类似的场景？

显然都是需要重新开始设计的。

我们国内的自动驾驶系统，自有一套规则，在某些模糊的场景，可以进行效率优先的处理。但是这套规则是适配我们的场景的，对于其他的场景，我们也需要相应的适配。

端到端的特殊性，面对一些特定法规的学习，其实并不是一件简单的事情。

以前我们互联网行业出海，会有一个词叫全球化（Globalization），还有一个词是本地化（Localization），这两个词其实是不一样的。有的公司的选择是先做好符合全球环境的产品之后（全球化），对某些特定的地区做适配（本地化）；有的公司的选择是在某些地区深耕（本地化），然后逐渐扩充到全球（全球化）。

我们的智能驾驶行业，一定也会遇到类似的问题，我们也会面临类似的选择。

个人观点是：我们将基础能力做好了之后，对于特定规则的适配会相对简单。

不过，哪些是基础能力，哪些是特定规则，每个团队会有自己的答案。

上周在和体验地平线superdrive的时候，懒博说，希望看到国内智能驾驶在海外战胜特斯拉的一天。

我也真心希望这一天到来.

我们也有非常优秀的产品，小鹏，理想，地平线，华为, Momenta，蔚来等等。

但是我不认为，是今天。