如今特斯拉 FSD 已经成熟不少，跟车、避障、窄路通行都愈发流畅。但不少车主实测后发现，本该是基础功能的车载导航，反倒成了整套系统最糟糕的一环，今日，海外媒体 Teslarati 在测试了FSD v14.3.4 后指出，糟糕的路线规划，是 FSD 难以摆脱的一大困扰。
不同于国内主流智驾品牌统一采购专业高精地图、拥有完整且闭环的地图数据体系，特斯拉始终采用多源地图数据拼凑混用的方案，系统同时接入谷歌地图、第三方开源地图以及特斯拉自研采集地图数据。多套数据源的道路标注、车道信息、路况更新时效、道路通行规则存在天然差异，当不同数据出现冲突时，FSD车载系统无法自主判别最优方案，直接陷入逻辑混乱，最终出现各类离谱的路线规划错误。
除此之外，FSD两大底层算法缺陷，进一步放大了导航失灵的问题。一是自主学习能力薄弱，无法记忆人工修正路线。即便车主在同一条通勤路线、高度相似的路况下，多次手动纠正FSD错误的行驶路线，系统依旧无法留存学习数据，下一次通行相同路段，仍然会重复复刻此前错误的行驶方案，人工修正几乎起不到长效优化作用。二是路线规划逻辑僵化，无动态变通能力。现阶段FSD路线规划完全遵循固定算法模板，不会根据时段车流变化、实时道路拥堵情况动态调整路线。早晚高峰拥堵时段依旧死守原定路线，无法自主绕行避堵。面对临时道路施工、交通管制等突发路况，系统也很难快速适配变更导航方案，智能化灵活性严重不足。
此次FSD导航集体翻车，也彻底拉开了全球自动驾驶两大技术路线的差距。
行业早期，高阶智能驾驶普遍依赖高精地图实现精准定位与路线规划，但高精地图存在更新成本高、更新速度慢、无法适配临时路况变化等天生短板。近几年国内主流车企已经全面转向无图/轻地图智驾方案，弱化地图依赖，依靠车辆端感知硬件+端到端大模型，实现不依托地图也能精准认路、自主规划路线，彻底摆脱地图数据滞后带来的智驾失灵问题。
反观一直标榜“纯视觉方案、不靠高精地图”、声称自动驾驶遥遥领先的特斯拉，实际落地场景中，FSD依旧高度依赖通用导航地图完成道路决策。一边宣传摆脱地图束缚的纯视觉自动驾驶，一边核心路线规划仍需普通地图兜底，地图数据稍有瑕疵，整套智驾系统就直接失灵，技术理念和实际产品表现形成了巨大反差。
特斯拉在电车、电池技术上成果突出，但导航长期是顽固短板。若要落地省心的全场景自动驾驶，地图与路线规划仍需大幅优化。
所以，你认为智驾应该依赖地图导航吗？评论区聊聊
