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当年选择相信特斯拉自动驾驶的车主，现在都上幼儿园了。眼下，特斯拉的FSD，也就是完全自动驾驶系统又来了，急不可耐的车主成功先把自己的驾照分数给干没了。

有网友吐槽，钱是早上交的，系统是当天设置好的，晚上功能居然就被封禁了，你会发现在很多新科技上，有些人的胆子就是很大。

明明就是一个智能辅助系统，偏偏有很多人就是相信它能够自己开车，之所以会出现这样的情况，在很大程度上应该是不了解智能辅助系统上线和之前训练的情况。

从网友的反馈来看，确实有些车主的自动驾驶系统被特斯拉给封禁了。好在不是永远封禁，有些功能在一周左右就会重新恢复，这也算是平台对用户的一种警告。

自动驾驶功能开启后，特斯拉居然会闯红灯，而且还是在闯了两个红灯之后都不停下来，车主的驾照分数瞬间就没了。

除此之外，有些车主的系统还会频繁变道，公然压实线的问题也让车主感到头大，显然，在车主眼里，特斯拉的这种自动驾驶模式十分的智障。

不过你千万不要觉得体验这种智障式驾驶很便宜，这套系统从特斯拉公开的信息看，售价在6.4万元，还是很贵的，用这钱都可以买一辆全新的车了。

但是有钱的车主，偏偏就是想赶快体验一番不一样的驾驶乐趣。现在好了，有的车主的功能被封禁处理了，有的车主的驾照分数也被扣光了。

可是在特斯拉平台看来，车主在使用功能的时候存在着大量不当的行为，甚至有些驾驶行为是很大胆的，这才导致系统被封禁。

据说有的车主在驾驶的时候，长时间手没有放在方向盘上，还有的车主车在行驶的时候自己一直在关注别的地方，也就是存在分心驾驶。

按照特斯拉给出的说法，如果存在上述一系列情况，一旦系统提示超过5次上限，FSD功能就会被限制使用。

从这一点你就能看出来，特斯拉给出的理由似乎很充足，他们也是为了车主好，但是使用功能的车主们肯定不会这么想。

说好的自动驾驶功能不就是要让汽车自己驾驶吗？为什么手还要扶方向盘？为什么还要关注路况？为什么不能分心？如果做不到这3个为什么，那这个自动驾驶系统真的是自动吗？

实际上，特斯拉面向中国用户推送的FSD功能，本身也不是完全自动驾驶系统，因为系统的版本相比于在美国本土上线的版本还差了好几档，或者说是特斯拉方面特意给中国的版本降级了。

在特斯拉的网站上，相关的介绍中也将中国的版本描述成为智能辅助驾驶功能，而不是像美国本土介绍的那样是完全自动驾驶。

而且特斯拉还一再强调，使用该功能的时候，车主应该全程监管汽车，而不能够将驾驶权完全交给系统。

换句话说，中国车主花了6.4万，实际上体验到的只是部分功能，所谓的辅助驾驶在很大程度上的作用其实相当有限。

有些人觉得这钱花得冤，也有网友认为，即便是美国本土的自动驾驶功能，实际上也不是什么成熟的技术，毕竟现在的自动驾驶，还完全没有发展到可以自行做出一切行动。

如果车主真的大胆到把生命完全交给机器，这种行为本身就不可取。换句话说，即使特斯拉方面表示系统可以完全自动驾驶，车主也应该谨慎对待。

那么问题又来了，为什么特斯拉不把完全功能的版本推送给中国用户呢？为什么要采用区别对待的方式呢？

特斯拉不是不想这么做，而是因为自动驾驶系统在之前训练的时候，相关的数据不匹配，也不能共享使用。

按照此前透露的消息显示，作为一家美国企业，美国联邦政府不允许特斯拉的自动驾驶功能在中国训练，另一方面，中国不允许特斯拉将相关的训练数据拿到中国本土以外。

也就是说，特斯拉面对中国的交通环境，在训练自动驾驶功能的时候，没有实际可用的数据，也因此，特斯拉的自动驾驶功能，几乎都是按照美国本土的交通环境来训练的。

这样一来，当熟悉美国交通环境的系统登陆中国之后，就存在一个不能匹配、难以适应中国交通环境的尴尬局面。

说到底，特斯拉的系统就是一个彻头彻尾的外国货，将它放在中国复杂的交通环境下，不要说驾驶，就是让它理解中国的交通信号灯都很难。

特斯拉的FSD系统只能识别传统的单一信号灯，但是国内的信号灯种类很多，而且在道路方面也有更加复杂的规则，所以在行驶的时候，特斯拉的系统不能精准识别多元信号灯。

换言之，虽然说它是自动驾驶系统，虽然说它很智能，可实际上这系统完全是在数据的基础上训练出来的，如果没有接触过中国实际交通数据，它自然就会变得很智障。

这背后的问题不仅仅体现在自动驾驶系统上，在开启的人工智能时代，很多产品都将面临类似尴尬的局面。

现在的智能驾驶系统，有的等级是辅助，有的已经达到自动级别，背后看似是分级的问题，实际上是大数据的使用训练和匹配适应问题。

因为不管是哪个国家的智能驾驶系统，它的升级以及智能化，都是在海量数据的基础上训练出来的。

这些数据，就是实际环境中的交通规则信息以及其他的一些数据。由于各国的交规和实际的交通运行环境都不一样，因此在实际层面，各国的数据完全不互通。

出于安全考虑，每个国家都不可能把这些数据分享给国外，尤其是在目前的国际大背景下，排外主义和保护主义持续抬头，谁都不会把涉及到国家基础安全的数据共享给别的政府。

可是，智能驾驶系统的训练，恰恰就需要这些数据。数据就像是智能驾驶系统学习的材料，在不能共享的情况下，各国的智能驾驶系统，只能在本土自我发展和训练。

如此一来，只要数据不共享，只要各国的交通规则存在差异，那么其他国家的系统一旦被应用到别的国家，系统本身就不会智能，只能是智障。

所以，越是本土的产品，在经过不断训练学习后，才能表现得更加智能。不光特斯拉的智能驾驶系统是如此，国内汽车品牌推出的系统，如果也是基于国内的交通情况训练的，那么一旦到国外，在使用中也会面临类似的情况。

从更大的范围来看，现在已经进入了人工智能技术快速发展的模式，其他的人工智能产品也会面临这样的局面。

简单来说，只要产品训练、学习所用的数据有局限性，产品本身的智能化也会体现出局限性，一旦产品走出国门，在国外就会表现出水土不服的情况。

也可以这样说，未来的人工智能产品，也会像人类那样表现出国内人和国外人的差别，这一点恐怕超出大多数人的常规印象。

人们总觉得，人工智能产品将会超越地域的限制，但现实的情况就是，现在的人工智能完全不能自我学习。

它的智能化程度有多高，取决于投喂给它多少数据，以及投喂的数据具体是什么。

像特斯拉的FSD功能，下一步如果要它完全适应中国的交通环境，在使用的时候还需要进行长时间的优化和训练。

这是一个技术的匹配适应度问题，只有适应了各地具体的交通环境系统才能表现出智能化的水平。

不过，在现实世界，这又不仅仅是技术问题，而是政治问题的延伸。未来的人工智能领域，大国之间的竞争博弈会越来越激烈，最关键的东西是技术本身吗？不是。

未来在人工智能领域，最关键的东西其实是各种类型的基础数据，这些就是人工智能变得更加聪明的基础材料。没有数据的支撑，各种人工智能产品就没办法展现出真正有效的思考。

除非在不远的将来，人工智能真正能够展现出自我学习，甚至是像人类那样产生了意识性思考，只有这样，人工智能才可以真正摆脱对数据的依赖。

但是在眼下，所有的人工智能产品都还不具备这样的能力。也因此，特斯拉的智能驾驶系统在中国市场还要做好优化以及再训练，这才能在很大程度上保证使用。

在规则上，虽然目前的自动驾驶已经详细分了等级，而且根据不同的等级也对各种系统的规则作了具体的约束规定，但这些行动都不能触及问题的根本。

问题的根本在于，所有的自动驾驶系统只能按照数据训练的类型和范围，才能表现出智能化的一面。脱离了这个体系，自动驾驶系统就是一个废物。

所以在这种情况下，车主在使用自动驾驶系统的时候，脑子里应该永远紧绷一根弦，不要认为它是真正的智能自动驾驶，这就是一个在海量数据基础上，训练出来的模块化产品。

车主应该把驾驶权永远掌握在自己手里，而不是被自动驾驶系统支配，尤其是不能被还不够聪明的系统支配，不然，有的人的生命可能就真的交代在事故中了。