光大证券报告将特斯拉FSD与华为ADS 3.2进行了深度对比测试。结果显示，FSD在汇流和变道场景表现更流畅，华为选择汇流时机较晚。但FSD无法识别公交车道，对切入隧道和辅路不主动减速，变道压实线；华为可识别导流线和减速带，本土化适应性全面占优。FSD在通用场景的拟人化程度领先，但中国特殊场景识别能力是核心短板。两种技术路线——纯视觉与激光雷达融合——在中国复杂道路环境下的表现差异值得持续关注。

特斯拉FSD采用一段式端到端纯视觉方案，感知硬件为8摄像头+12超声波雷达，自研FSD芯片算力532TOPS【18†L13-L14】。华为ADS 3.2采用两段式端到端融合激光雷达方案，搭载激光雷达×1、毫米波雷达×3、超声波雷达×12、摄像头×12，昇腾610芯片【18†L14】。

两种技术路线的核心差异在于感知层。纯视觉方案依赖摄像头和算法，成本更低但受光照和天气影响较大；激光雷达融合方案感知更精准但成本更高。FSD入华后的实测表现将为两种技术路线在中国的适用性提供重要验证。

上海白天非高峰时段路测中，FSD在汇流和变道场景表现更流畅【16†L8】。FSD变道策略果断，汇流时能准确判断时机并入主路。华为选择汇流时机较晚，变道时机动选择较晚【17†L10】。理想选择非最优车道并出现连续变道【17†L11】。

FSD在通用场景的拟人化程度领先。面对环岛、绕行、加塞等场景，FSD表现更像"老司机"，会择机绕行【11†L2】。但FSD变道存在压实线问题，而华为和理想基本不会压实线【17†L10】。FSD在常规驾驶场景的流畅性上已具备优势，但在交规遵守层面仍有不足。

中国特色场景是FSD的明显短板。FSD无法识别公交车道和非机动车道，对切入隧道和辅路不主动减速【17†L10】。华为可识别导流线和减速带，对国内交通标志识别能力明显更强【17†L11】。

红绿灯路口表现上，FSD转弯容易识别错误且易受直行车辆干扰【15†L8】。华为和理想在红绿灯识别和转向判断上表现稳定【17†L10】。人行横道场景中，FSD对行人过分礼让导致行驶效率低，让行后无法正常起步【11†L4】。华为和理想在人行横道处理上更加平衡效率和安全性【17†L11】。

隧道场景是FSD的另一个短板。广州路测中，FSD出入隧道出现无效变道，且部分隧道内FSD无法正常使用【10†L4】。上海路测中，FSD无法准确停靠高架上的收费站【8†L4】。

华为和理想在隧道场景中表现稳定，可保持车道行驶且全程可用【17†L11】。FSD在隧道内的不稳定性可能源于训练数据中隧道场景的缺乏，以及GPS信号丢失后的定位依赖问题。特斯拉需要通过本土化数据训练来提升隧道等特殊路段的适应性。

特斯拉FSD与华为ADS 3.2场景表现对比

场景	特斯拉FSD	华为ADS 3.2
汇流/变道	流畅、时机准确	时机选择较晚
公交车道识别	无法识别	可识别
导流线识别	无法识别	可识别
减速带识别	可识别	可识别
隧道场景	部分路段无法使用	稳定可用
压实线变道	是	否

特斯拉FSD入华版本的实测表现揭示了一个核心结论：FSD在通用场景的拟人化能力已具备全球领先水平，但本土化数据训练的缺失使其在中国特色场景中表现不佳。数据（本土化训练）仍是制约当前FSD本地化版本推进的主要因素【12†L4】。

对国内智驾行业而言，FSD入华的"鲶鱼效应"正在显现。FSD在变道、超车、绕行等交互场景的表现倒逼国内车企在交互体验上持续优化【18†L2】。而国内车企在本土化数据积累上的先发优势则构成差异化竞争壁垒。纯视觉与激光雷达融合两种技术路线的竞争将持续推动行业进步。