特斯拉表示，正在构建自己的地图，以修复其“完全自动驾驶”（Full Self-Driving，FSD）系统的一些最常见问题，包括识别限速、停车以及选择路线。公司AI负责人在特斯拉2026财年第三季度财报电话会上谈到了这项工作。
这对一家公司的来说是一个显著转向。多年来，该公司首席执行官一直认为，依赖地图的自动驾驶系统很脆弱。这也表明，特斯拉的车队如今正在做Waymo汽车一直在做的事情：为道路建立地图，让自动驾驶系统知道哪些内容无法靠自己可靠判断。
特斯拉粉丝认为Waymo的方法不同，因为它使用激光雷达制作高精地图，但归根结底，两者都在创建自己的地图；如果你的论点是特斯拉的地图定义不够清晰、出于不同原因而需要用于驾驶，那其实并不能算真正的论点。
特斯拉对地图的说法
特斯拉AI副总裁Ashok Elluswamy表示同意：“我们不应该依赖外部公司的地图。”他说，特斯拉正在使用一种新的、基于AI的地图和导航架构来构建自己的地图，这一架构由整个车队共同学习到的信息驱动，同时还会学习单个驾驶员的偏好并响应语音指令。
特斯拉与地图的历史
特斯拉此前在这一问题上的立场曾多次摇摆。
在2019年的Autonomy Day活动上，埃隆·马斯克表示，特斯拉曾尝试高精度车道地图，并意识到那是“一个巨大的错误”。他称依赖这些地图是“非常糟糕的主意”，会让自动驾驶系统“极其脆弱”；同一场演示中，他还把激光雷达称为“愚蠢的尝试”。当时传递的信息很明确：Waymo需要激光雷达和详细地图，而特斯拉将仅靠摄像头和AI，在任何地方都解决驾驶问题。
七年后，特斯拉正在从自己的车队中构建一个地图层，用来修复其视觉系统出错的地方。
问题归根结底在于对环境的理解
但看看特斯拉试图修复的问题：限速、停车和路线都与理解环境有关，而FSD在这方面仍经常失误，尤其是在识别限速标志时。
上个月，一个比利时道路安全组织发现，FSD在布鲁塞尔测试的30公里/小时区域中有55%出现超速，平均时速为44公里，部分原因是车辆屏幕在这些区域的大多数情况下显示的是50公里/小时限速。在美国，国家公路交通安全管理局（NHTSA）正在考虑对有关特斯拉Robotaxi在活跃校区超速的说法展开调查，相关车辆约有1000辆Model Y和Cybercab。
限速标志大概是最简单的道路信息了。如果一个端到端视觉系统都无法可靠读取并应用它，而修复办法是更好的地图，那么仅靠视觉显然并没有实现特斯拉所宣称的效果。
特斯拉的车队如今也是一个测绘车队
这让特斯拉在某种程度上更接近Waymo，只是它不太愿意承认这一点。
Waymo会先驾驶配备传感器的车辆在城市中行驶，为城市建立地图，然后在车队持续行驶的过程中不断更新这些地图。特斯拉现在描述的是同样的思路：车辆收集所见所闻，这些数据再输入由特斯拉构建的地图，帮助每一辆车更好地驾驶。主要区别在于，Waymo的车辆顶部装有激光雷达。
这也符合特斯拉Robotaxi服务的实际运作方式：按城市分开，在小范围地理围栏服务区内运行，由特斯拉负责车队运营。特斯拉今天并没有谈论厘米级高精地图，但一个由车队构建、并不断变得更详细的地图，很容易朝那个方向发展。
Electrek的看法
使用地图并没有问题。每一个严肃的自动驾驶项目都会用到地图，而由数百万辆特斯拉汽车构建的地图可能会成为真正的优势。如果它能解决FSD的限速问题，那对所有与其共享道路的人来说都是好消息。
问题在于，特斯拉多年来一直宣称自己的方法不需要这些东西。马斯克把FSD包装成一种通用方案，声称它可以仅通过视觉在任何地方运行，同时把Waymo的地图和激光雷达贬为“辅助拐杖”。而现在，特斯拉正在加入地图；它已经在地理围栏内运营，而AI仍然无法在布鲁塞尔可靠读懂一块30公里/小时的标志。
Waymo已经建立了自己的地图，并且多年运行无人驾驶服务。特斯拉现在才开始建图，而其面向客户车辆的无监督FSD已推迟到2027年第二季度，而且只会在其Robotaxi车队中实现。我们究竟要到什么时候才承认，两家公司其实是在以非常相似的方式解决同一个问题，而其中只有一家配备了激光雷达？
特斯拉的自动驾驶努力已经持续了十年，而它现在做的，正是马斯克过去曾说不算“真正自动驾驶系统”的事情：在使用地图的地理围栏区域内运行。
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