兜兜转转，特斯拉还是决定去印度建厂，计划在印度马哈拉施特拉邦建设年产50万辆的超级工厂，投资额达30亿美元，模式复制上海、柏林工厂经验。外界分析认为特斯拉此举，是旨在规避印度对进口电动车100%的高关税（仅对本土生产车辆降至15%），同时抢占全球第三大汽车市场的先机。
不过印度市场的原生状态也确实很有诱惑力，2024年电动车渗透率仅5.59%，但年销量达140.8万辆，增长空间巨大，无疑是特斯拉未来的新增长空间。因此，特斯拉已经同步在新德里、孟买布局展厅，发布本地岗位招聘。但泼冷水的人也不少，他们认为印度消费者对汽车价格非常敏感，Model 3/Y的售价本土化后预计仍超3.5万美元，可能难以触达主流群体。
现阶段的马斯克，侧重点肯定不在卖车上了，自动驾驶系统FSD和Robotaxi才是关键，进军印度的战略意图，还是要和这两个中期目标挂钩，最直接的要素，是FSD难度系数的指数级增加。
FSD的“终极试炼场”：印度路况的三大炼狱级挑战首先是感知系统的极限测试，印度道路混杂着牛车、三轮突突车、无规则穿行的行人，以及缺乏标线的狭窄巷道等等，特斯拉的纯视觉方案（8摄像头+AI），需在以下场景下获得突破：
非结构化交通：识别随意变道的摩托车、横穿马路的动物，如何自动避让被视为圣物的牛群，将是一个核心技术；
极端天气适应：印度常年高温，夏季超45℃很常见、多尘环境也可能影响摄像头成像与散热；
动态决策压力：应对本地“按喇叭即路权”的驾驶文化，系统需在0.1秒内就判断是否让行。
其次是数据闭环的本土化困境，中国经验显示，特斯拉因数据跨境限制，只能通过公开道路视频模拟训练。印度或面临类似难题：管理机构可能要求数据本地存储，而特斯拉需在隐私合规与算法优化间进行平衡。此外，印度数字地图精度不足，农村道路缺失率超30%，因此特斯拉需要联合本地企业（如MapmyIndia）构建高精地图生态。
最后是法规与基础设施的双重滞后，目前相关法律面临真空：印度尚未出台自动驾驶责任认定、测试许可等法规，特斯拉或需承担“技术白老鼠”风险，其次是基建短板：充电桩密度不足（每百公里仅2.3个）、道路破损率高达40%，这都可能严重地限制FSD性能表现。
技术淬炼与商业逻辑的悖论马斯克或许真有用“地狱模式”强化训练FSD的想法，若FSD能攻克印度路况，其泛化能力将显著提升。例如：
无标线车道保持：通过AI学习印度司机“虚拟车道”行为，增强系统容错性；
博弈式决策模型：模拟“谁先鸣笛谁先行”的潜规则，按照喇叭声来优化路径规划算法。
但这种优化，成本会非常高，并且和需求形成了错配风险。因为印度市场对价格极度敏感，FSD选装费（参考美国的1.5万美元），可能超过车辆本体售价的30%。即便本土化生产降低成本，消费者是否愿为自动驾驶溢价买单仍是未知数。
全球棋局中的印度落子不过FSD之外，印度显然也是Robotaxi的优质“试验田”，马斯克计划在今年6月推出Robotaxi，并在2026年推出无方向盘设计的Cybercab，印度或成其早期落地场景。通过Robotaxi分摊FSD研发成本，同时规避私人市场购买力不足的短板。
不管怎么样，印度是AI训练的“数据富矿”。印度每日产生数亿小时混乱交通视频，可为特斯拉Dojo超算提供独特训练素材，强化AI对极端场景的处理能力。
印度显然也是对冲中国市场的“Plan B”。中国FSD落地因数据合规、公交车道规则延迟，印度若突破技术瓶颈，或成特斯拉证明FSD全球适应性的关键案例，反向推动其他市场审批。
一场技术理想主义与商业现实的极限拉扯特斯拉的印度战略，本质是马斯克“第一性原理”的又一次实践——通过最复杂场景倒逼技术进化。但商业世界的残酷在于：即便FSD征服了牛车与突突车，印度市场的盈利前景仍充满不确定性。
正如特斯拉财报所示，2024年汽车业务毛利率跌至16.3%，价格战已触及底线。印度冒险能否成为特斯拉汽车的新增长曲线，抑或沦为“技术乌托邦”的昂贵实验，2025年或见分晓。
