阿平同学
理想L6
理想L7
理想L8
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）
（FSD V13.2.2版本）
★先分享总结论：
如果基于一套普通行车的 NOA 评价，我觉得 FSD 确实有很高的分数，甚至高速 NOA 体验会接近满分。
但如果以一个更高纬的综合能力纬度看，我认为 FSD 没达到出发前的预期。
最后从整个 FSD 入华竞争力来看，我觉得体验后的情况，比想象中还要复杂。
★结论 1 ：可以漫游脱困，FSD 的行进和后退做到基本像人一样无感，但有不足。
这个是体验最有差异性的。如果我们在胡同里、窄路里甚至你随便钻进一个地方原地启动 FSD ，都能激活，无论是窄路调头、倒车后调头都非常丝滑，跟人开的逻辑相似。
但 FSD 一旦进地库或者开放停车场，都非常依赖导航，导航到了内部定位和规划信息容易错误，FSD 很容易被误导。
优先级导航开始失效后，这时候漫游模式开始兜底，靠车端本身的能力寻找出口，有时候还要“逆着”导航方向找路脱困，很老司机，但找到出口确实是概率性事件。
如果你到达目的地不是开放式，比如一个胡同里、一个小路里、一个充电站里甚至到达路边停车位，FSD 体验比较稳定。
但如果这个地方是开放式的，就比较灾难。比如我们遇到一直绕圈圈，或者找错出口等情况，要花点耐心等等看。
★结论 2：FSD 的整体行车能力接近完美，基本无接管，但也和当地环境有关。
其实洛杉矶也有对应的效率脱困变道、博弈合流以及加塞…场景比较多，和国内唯一的区别是，博弈和脱困仅存在 0-1 。比如他来了 FSD就让，FSD 来了别人就让。
国内博弈最大的区别是国内一直在“你0我1”“你1我0”这种反复博弈横跳，挑战底线，系统脱困难度有很大区别。
其次洛杉矶的道路除了破败以外，真的很适合落地“FSD”。
比如大家比较重视交规、每个路口有各种stop标识，要强制停车，感觉也避免了鬼探头、市区有很多的红绿灯…
比如城市中很难有两轮车和行人的博弈，即使有大概率是个红绿灯路口有引导。大家素质都很高，不会闯红灯。
整个城区让你感受到“大家尽量不要博弈和争抢“”，甚至于安全礼让高于效率、高于一切。特别是 FSD 对行人礼让优先级非常高。
所以 FSD 的安心感更大程度建立在交通环境参与者、法规以及大家的行车习惯。
★结论 3 :为什么 FSD 给大家一种非常强的感觉？
除了道路环境影响外，最大的原因有几种
1｜美国当地用户没有其他产品竞争，没有试过其他产品，FSD在当地话语权很高，用户对 FSD 的痛点场景、交互体验敏感度不是很高。（国内体验好坏很大程度是因为不同产品体验差异，会有区别）
2｜很多外国用户，因为对美国道路环境或者交规不熟，也发现 FSD 好用，因为比自己开的好。
3｜系统确实行车很稳定，基本不会有“下限问题”，连误减速都很少。
★结论 4 ：意外触发几次视觉上限。
触发几次 FSD 视觉的上限，有悬浮的铁链、抬杆和逆光，逆光会直接触发系统接管退出。
抬杆现在检测还不太稳定，有几次窄路空间通行不太顺利，需要人工介入轻踩踏板，特别是侧向障碍物。悬浮的铁链完全会漏检。
★结论5：特斯拉的入华的问题变得更加复杂
回到国内，FSD 的竞争力到底如何？我觉得高速 FSD 的体验在国内是非常抗打的，丝滑变道、匝道居中能力强、加减速变道舒适性又非常高，这点泛化性应该很强。
回到城区内，FSD 的泛化性、对国内环境和行车环境的理解，还是有比较大的区别。国内明显是效率导向的 NOA ，不免排除部分场景还需要和行人“博弈”脱困，这对 FSD 的定义有很大不同。
特别是 FSD 的“Hurry（尽快）”模式和国内“激进”模式，定义有很大的不同。
最后是 FSD 入华后，除了数据安全和训练成本，FSD 目前模型数据的投入与商业回报并不高，特斯拉很难在软件中盈利，甚至对销量未必带来直接增益，所以 FSD 入华是个更加复杂的思考。
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理想社区再设计
大约小半个月前，我收到了理想社区8.0的内测 这两天大家应该也陆陆续续收到更新推送了 我当时看到的第一反应是满满槽点的 也发了微博一顿情绪输出 输出完后 冷静下来我想了想 产品体验设计这是我的老本行儿啊 我不能只输出情绪 我或许可以帮帮他们 于是2周半的时间，我整理了一些东西 为了更直观的呈现 我把他们变成”动态 PPT”了 我一来希望抛个砖引个玉 让社区产品能够做得更好 二来记录一下自己的思考过程 今年 我希望做更多有价值的事情 如果大家觉得这个形式还 OK 我会把这个系列持续更新下去 讲车机讲产品讲设计 第二集在制作路上了 同时招募热爱汽车热爱设计愿意学习或者正在初学MG动画的小伙伴 一起做一些 有意思的 小东西 嘻嘻
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