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马斯克这回真摊牌了！特斯拉Model3/Y电池寿命数据公开，结果让人大跌眼镜：美国车主平均跑32万公里，电池容量才掉到80%，而欧洲车主24万公里就到这坎儿了！这差距，说白了就是用车习惯“惹的祸”——欧洲人爱开短途、车停得多，电池不光“跑”着老，放着也在悄悄“变老”；美国人跑长途多，电池反而“活”得更稳定长久。这彻底打脸了“电动车少开电池就耐用”的误区！更颠覆的是，国内不少网约车跑28万公里电池健康度还有92%，甚至有狠车狂飙50万公里才衰减12%，说明这电池真比咱想象中扛造多了。虽然特斯拉质保写着8年或16万公里保70%，但按这实际表现，绝大多数人车开废了电池都远没到换的份儿。要我说，电池寿命焦虑真该翻篇了，只要别天天把电充爆、寒冬酷暑稍微护着点，它比你“肝”得久！你觉得这数据够打消你买电车的顾虑了吗？

陈震又跟网友吵起来了，这次是因为特斯拉。有网友觉得陈震总是抹黑特斯拉，谁给充值就吹捧谁，还拉踩纯视觉智驾。陈震称，难道自己的感受与网友的想法不同，这就叫做抹黑吗？这一回，陈震没什么问题，毕竟他体验过特斯拉、小鹏、华为。特斯拉目前在国内的表现，的确就是达不到第一梯队的水平，这应该没什么问题吧，这还有什么可辩解的呢？难道就因为特斯拉在懂车帝的测评中成绩最好吗？

我家2006年买的福克斯轿车，开到2017年时，儿子要换一辆SUV，提车那天，福克斯有感知似的，我们吃了个麦当劳，一会儿城管给贴了罚单，感觉福克斯不情愿被卖掉

乐道卖的这么好？除了特斯拉，最牛

特斯拉困局——欧洲消费者买了比亚迪之后，还不忘讽刺两句马斯克。熟悉欧洲的同学都知道，欧洲可以说是“离岸民主党”的大本营，所以“恨屋及乌”之下特斯拉越来越不受待见。除了立场之外，马斯克的其他行为也不受待见——他收购推特后解雇70%员工的行为被德国工会称为"数字封建主义"，其在柏林工厂的劳资纠纷导致特斯拉德国销量2024年Q2骤降18%。相比之下，比亚迪ESG评分高达AA级（特斯拉为BB-）……当然，最重要的还是比亚迪给消费者提供了足够多的车型选项，以及它垂直整合供应链带来的安全感。

中国汽车厂商天天喊着干翻特斯拉，只要有超越特斯拉的地方一定会在发布会上大肆宣传，可在现实中却难以撼动特斯拉的地位。今年上半年，中汽数研统计显示特斯拉ModelY在中国累计销售17.1万辆，稳居SUV销量榜首。哪怕同油车相比，特斯拉销量仍位居第一。同时也是20～40万价格区间销量最高的车型。如果说特斯拉是因为先发优势占了便宜，那国产汽车要想超越就需要用产品力来说话，用数据服人。

特斯拉廉价版modely，国产车品牌要是像特斯拉这样做要被骂不思进取，换成特斯拉还没卖就叫好。玻璃换成铁皮真响，皮换成织布天然透气，没有后排屏幕省得近视。只要价格便宜就行！现在的特斯拉跟苹果很像，国产手机都出到三折叠，摄像头堆到一亿像素，系统迭代不知道多少代，喜欢苹果的还是喜欢苹果。辅助驾驶堆激光雷达，堆摄像头，智驾芯片算力，最后却没有干过特斯拉的纯视觉。

特斯拉FSD拟年内在华进一步落地看到了，是个好消息，但是不知道落地后某地如何测试，话说不落地某地的测试都如此牛B，如果落地了岂不是更～​​​

特斯拉FSD拟年内在华进一步落地7月26日，在2025世界人工智能大会上，特斯拉智能辅助驾驶系统（驾驶员监管版）计划2025年在中国、欧洲进一步落地，正在等待监管部门审核。特斯拉预计在今年年底前，在美国部分地区，在确保所有安全措施到位的前提下，面向个人用户开放智能辅助驾驶系统（无驾驶员监管版）。未来几年内，特斯拉将经历从“前自动驾驶时代”到“后自动驾驶时代”的根本性转变。汽场全开特斯拉

特斯拉FSD拟年内在华进一步落地特斯拉在2025世界人工智能大会上的亮相，狗蛋觉得算是技术上的一个小里程碑，也是行业变革的催化剂。Robotaxi无人驾驶出租车服务基于纯视觉架构，结合全球数据训练的神经网络，展现出了跨区域快速复制的能力。这种“数据驱动”模式优势就在于控制成本上，通过4D毫米波雷达替代激光雷达，这俩硬件差价可不是一星半点。话说回来，纯视觉方案弊端在哪儿呢?在静止障碍物识别和极端天气下的鲁棒性不足，这点确实不如激光雷达。此外，特斯拉在中国面临数据本地化限制，这也是特斯拉需要面对的问题。商业化进程中，特斯拉Robotaxi计划年底覆盖美国半数人口，无监管版FSD拟于2025年登陆中国，不过说再多这也只是拟订，真要落地还需要相关政策的支持。但国产车企采取“场景化突围”策略，比如比亚迪在15万元级车型标配高速NOA，小鹏XNGP3.0已覆盖50城并实现跨楼层记忆泊车，这种渐进式渗透更能让消费者感知到。在生态竞争层面，特斯拉V4超充桩充电效率提升30%，提升确实不小，但是国产车企通过换电网络（如蔚来2300+座换电站）和车路协同（如小鹏“充电地图+XNGP”）对比起来，竞争力貌似又不是那么强。所以看起来特斯拉总是很拧巴。特斯拉的全球数据网络和成本控制能力值得借鉴，但其纯视觉方案的安全边界仍需验证，国产车企的多传感器融合路线虽成本较高，却在本土场景适应性上更胜一筹。未来行业或将走向技术兼容，比如华为ADS4.0尝试“激光雷达训练+摄像头推理”的混合架构，同时政策协同和产业链整合将成为破局关键。唯有平衡技术创新与风险控制，我们才能在智能驾驶的终极竞赛中实现可持续发展。