特斯拉 FSD 与传统自动驾驶技术有何区别？

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特斯拉FSD的技术优势在于其基于神经网络的架构，能够通过大量训练数据实现对复杂路况的灵活处理。相比之下，传统自动驾驶依赖复杂的模块化算法，要求提前编写大量代码以应对特定规则和情况。此外，FSD的优势在于无需高精度地图，只需摄像头输入即可完成决策和输出，显著提高了实时性能。

然而，尽管FSD在灵活性、适应性和实时性方面表现出色，但在实际应用中仍面临挑战：

1. 安全性与隐私性：自动驾驶系统需要处理大量数据，安全性和隐私性成为关键问题。各国对自动驾驶法规的严格要求可能导致监管和合规的复杂性增加。

2. 技术标准化与兼容性：不同国家和地区的路况可能有不同的数据和接口标准，这增加了技术整合和标准化的工作量。

3. 复杂度与成本：虽然FSD在实时处理上高效，但需要大量硬件支持和优化流程，可能导致高昂的成本。

综上所述，特斯拉FSD在技术优势方面表现出色，但在实际应用中需进一步解决安全、隐私、监管和技术适应性等挑战。