特斯拉FSD入华后，掀起了一波中美智驾巅峰对决，为啥理想的胜率这么高呢？我给大家客观的分析一下，如果觉得不客观，欢迎来喷：
特斯拉全球首创了端到端智驾，而且是一段式端到端大模型，理想是第二家使用一段式端到端的，其他家虽然也叫端到端，但使用了分段式多个中小模型。单一大模型直出结果，决策更快、操作延迟更低，反映到驾驶层面就是不犹豫，更早的发起绕行，不容易被违章车和低速车卡住，通行效率高，驾驶行为更像人类。
这也就是很多专业媒体对FSD“基础能力”给予好评的原因，毕竟北美保有量那么大，算力也大，还有先发优势，训练出来的模型不会差。所以都觉得它的实力不可低估，只是国内本土道路数据训练量还不够。
但FSD容易走错车道、很多环岛过不了、不会过ETC，这就是FSD与理想最大的差距了，因为理想除了端到端之外还有VLM（视觉语言模型），这个模型就是用来识别道路特殊文字标识，避免乱走应急车道、公交车道、潮汐车道，也能正确通过错综复杂的交汇路口、环岛、闸机、ETC，这个能力不止特斯拉没有，其它家也不太行。
虽然理想的VLM还不够完美，还不能100%选择正确车道，但有和没有就是质的区别，这就是媒体对比测试中FSD和其他家违章接管更多的原因，理想胜率会更高。
虽然FSD经常垫底，但也有很多可圈可点之处，得正视差距，有很多值得我们去学习的，而且特斯拉保有量很大，车主道路数据采集后加强本地化训练，未来潜力不可小视。
但也没必要神化它，理想在国内的一段式端到端和VLM都有先发和数据优势，大家通过模型迭代速度就能感受到理想的进步有多神速，1000万Clips版本现已全量推送，接管率进一步降低。
但道路状况千变万化，无论智驾的能力进步有多强，随机应变能力还是不如人类靠谱，该接管时就接管，不要开车玩手机睡觉，智能驾驶还不是自动驾驶，自己才是交通安全的第一责任人。
