2024年自动驾驶行业前景与投资战略咨询 特斯拉FSD订阅率仅2% 车主对自动驾驶技术价值存疑

• 2024年5月14日 来源：中研普华集团、央视财经、中研网 1292 84

特斯拉FSD订阅率仅2%：车主对自动驾驶技术的价值存疑

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特斯拉FSD订阅率仅2%：车主对自动驾驶技术的价值存疑。

特斯拉的完全自动驾驶(FSD)技术一直备受关注，但最近的一项数据却显示，尽管特斯拉提供了一个月的免费试用，但仅有2%的车主在试用期结束后选择继续订阅该服务。这一数字远低于知名特斯拉投资者、未来基金管理合伙人加里·布莱克在特斯拉模型中假设的6%。

据信用卡数据提供商Yipit的数据显示，尽管特斯拉的FSD技术具有一定的吸引力，但车主在试用后并未普遍选择付费订阅。布莱克指出，Yipit的调查样本量相对较小，可能无法全面反映特斯拉车主的整体意愿。然而，这一低订阅率无疑引发了人们对特斯拉FSD技术价值的质疑。

对于低订阅率的原因，布莱克提出了两种可能性：一是车主认为FSD服务的附加值低，即他们认为这一技术并未带来预期的便利或提升驾驶体验;二是由于99美元/月的订阅费用过高，车主认为这一价格与所提供的服务不匹配。

特斯拉FSD技术的核心在于实现车辆的完全自动驾驶，这一技术对于提高驾驶安全性、减少交通拥堵等方面具有积极意义。然而，从目前的订阅率来看，车主对于这一技术的价值认知似乎并不高。

特斯拉需要认真考虑如何提升FSD技术的附加值，以吸引更多车主选择订阅。同时，特斯拉也需要考虑是否需要对订阅价格进行调整，以更好地满足车主的需求和预算。

此外，特斯拉还需要关注车主对于FSD技术的反馈和意见，以不断优化和改进技术，提高车主的满意度和忠诚度。

总之，特斯拉FSD技术的低订阅率表明，车主对于该技术的价值认知存在疑虑。特斯拉需要认真分析原因，采取有效措施，以提升FSD技术的吸引力和竞争力。

据中研产业研究院分析：

特斯拉的自动驾驶技术近年来取得了显著的进步。以下是关于特斯拉自动驾驶技术进步的一些关键方面：

硬件升级：特斯拉不断升级其硬件平台，如HW4.0的推出，显著提升了自动驾驶系统的算力。这种升级使得车辆能够更快速地处理和分析来自各种传感器的数据，从而提高自动驾驶的准确性和可靠性。

端到端神经网络(NN)升级：特斯拉的FSD V12.3版本实现了端到端的神经网络升级。这意味着车辆可以更好地从原始传感器数据中提取信息，并做出更精准的决策，从而提高了自动驾驶的性能和稳定性。

感知和决策能力的提升：随着硬件和软件的升级，特斯拉的自动驾驶系统在感知和决策能力方面也有了显著提升。车辆可以更准确地识别道路标志、障碍物和其他车辆，并在紧急情况下做出更快的反应，降低了事故发生的概率。

软件算法的改进：特斯拉在自动驾驶算法方面也进行了大量研究和改进。通过深度学习和机器学习技术，特斯拉不断优化其自动驾驶软件，使其能够更好地适应各种复杂道路和交通状况。

用户体验的提升：特斯拉也在不断改善自动驾驶技术的用户体验。例如，通过优化用户界面和交互方式，使得用户能够更轻松地启用和使用自动驾驶功能。此外，特斯拉还在努力提高自动驾驶系统的稳定性和可靠性，以减少用户在使用过程中可能遇到的问题。

总的来说，特斯拉在自动驾驶技术方面取得了显著进步，不断推动自动驾驶技术的发展和应用。然而，自动驾驶技术仍然面临许多挑战和限制，特斯拉也将继续努力研究和改进，以实现更高级别的自动驾驶功能。

基于对人类驾驶员操作借助多少的程度，国际上将自动驾驶分为L0到L5共六个级别。其中L0为无自动化，L5为完全自动驾驶。目前行业内主要厂商已实现L3级别自动驾驶技术，少数顶尖厂商正在攻坚L4级别。

交通运输部印发《自动驾驶汽车运输安全服务指南(试行)》。《指南》明确了在现行法律法规框架下使用自动驾驶汽车从事运输经营活动的基本要求，引导自动驾驶运输服务健康有序发展，最大限度防范化解运输安全风险，切实保障人民群众生命财产安全。

《指南》规定，自动驾驶汽车是指按照国家有关标准，在设计运行条件下具备执行全部动态驾驶任务能力、由工业和信息化部门将其纳入产品准入范围的汽车，包括国家标准《汽车驾驶自动化分级》(GB/T40429—2021)明确的有条件自动驾驶汽车、高度自动驾驶汽车和完全自动驾驶汽车，也就是人们常说的L3、L4和L5级自动驾驶汽车。

技术持续进步：随着传感器技术、计算机视觉、深度学习等领域的不断突破，自动驾驶系统的感知、决策和执行能力将持续提高。这将使自动驾驶汽车能够应对更复杂的道路和交通情况，提高安全性和可靠性。

等级提升与全面商业化：目前，部分自动驾驶系统已经实现了L3级别的自动驾驶，即有条件自动化。未来，随着技术的进一步发展，更高级别的自动驾驶将逐步实现，并最终达到L5级别的完全自动化。这将使自动驾驶汽车能够完全独立地行驶在各种道路和环境下，实现全面的商业化落地。

多传感器融合与智能化：未来的自动驾驶系统将更加注重多传感器融合，利用不同传感器的优势，提高感知的准确性和可靠性。同时，随着智能化技术的发展，自动驾驶系统将更加具备自我学习和优化的能力，不断提高自身的性能和适应性。

车路协同与智能交通：自动驾驶汽车的发展将不仅仅局限于车辆本身，还将与道路基础设施、交通管理系统等实现深度融合。通过车路协同和智能交通系统的建设，将进一步提高道路的安全性和通行效率，实现更加智能、高效的交通出行。

政策与法规逐步完善：随着自动驾驶技术的快速发展，各国政府将逐步完善相关的法规和政策，为自动驾驶汽车的商业化落地提供有力保障。这将有助于推动自动驾驶行业的健康发展，为消费者提供更加安全、便捷的出行服务。

跨界合作与生态构建：自动驾驶行业的发展将涉及多个产业和领域，需要各方之间的跨界合作和生态构建。传统汽车制造商、科技公司、初创企业、传感器和硬件供应商等将共同参与到自动驾驶生态系统的构建中，形成更加紧密的合作关系和共赢的局面。

商业化落地与挑战：

虽然自动驾驶技术取得了显著的进展，但商业化落地仍然面临诸多挑战。这些挑战包括技术成熟度、安全性、法规限制、消费者接受度以及基础设施建设等。尽管如此，一些企业和地区已经在特定场景下实现了自动驾驶的商业化运营，如出租车服务、物流运输等。

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