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引子：這個(gè)標(biāo)題估計(jì)很多人看了要不爽了,，但確實(shí)在信息太少的前提下，只能是理論分析結(jié)合著來湊,。不是懷疑華為對于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)投入的決心,、實(shí)際能力和潛力，而是還是需要通過對于更多實(shí)際測試數(shù)據(jù)的分析,，才能判斷,。對比之下，Tesla的FSD測試結(jié)果還是更多的……但也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,。我們需要理解的是,，如果構(gòu)成自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的主流功能模塊都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)套路，那就必然面對長尾理論的限制,，能不能達(dá)到最終成熟,，路可長了……大家都且行且珍惜吧，因?yàn)榈雷枨议L,。

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上海車展開幕在即,，應(yīng)該是“42號車庫”對于華為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的一次實(shí)地訪測，公開了一段大概7分多鐘的視頻,，最近浮出水面引發(fā)熱議,，正面評價(jià)是絕對主流。視頻小編這里就不貼了,，給個(gè)鏈接（42號車庫在B站的公號）,，有興趣的朋友可以去看看：

https://www.bilibili.com/video/BV1Jp4y1t7X7?from=search&seid=1337358608828144428

華為這套系統(tǒng)的載車是北汽新能源的，名字起得太復(fù)雜了,，極狐阿爾法S…..車身看著挺漂亮的,，但是出現(xiàn)在視頻里的駕駛臺(tái)和方向盤塑料感太強(qiáng)烈了，不舒服,。當(dāng)然一分錢一分貨,，小編也不知道極狐阿爾法S的最終定位，個(gè)人感受而已,?？赡苁且?yàn)檫€沒有正式發(fā)布吧,，北汽新能源的官網(wǎng)上針對阿爾法S沒有提供詳細(xì)的車身外觀信息，有幾張遮遮掩掩的,，如下：

車內(nèi)操控駕駛臺(tái)如下：

但實(shí)際上出現(xiàn)在視頻里的駕駛臺(tái)是改造之后的（應(yīng)該是測試專用車輛,，或者是給客戶小范圍做Demo的專門改造），如下：

上圖中可以很清楚地看到在極狐（不確定具體型號）中控臺(tái)的原有液晶顯示器上疊加安裝了專門用于自動(dòng)駕駛Demo的屏幕,，應(yīng)該是個(gè)臨時(shí)手段,，或者測試視頻中的極狐根本不是阿爾法S也不一定，正式量產(chǎn)車輛是不可能有這種設(shè)計(jì)的,。如果考慮到在上述惡劣的測試路線下極狐的實(shí)際表現(xiàn),，但駕駛員居然從頭到尾沒有進(jìn)行任何人工干預(yù)，基本可以說明類似區(qū)域上的脫手測試已經(jīng)非常成熟了,，駕駛員具備絕對信心,。

從測試地域來看，因?yàn)樾【幵?jīng)在那個(gè)區(qū)域上班（浦東金橋工業(yè)區(qū)和碧云工業(yè)區(qū)一帶）,，所以比較熟悉,。那一片區(qū)一個(gè)是距離華為上研所基地比較近，另一個(gè)是白天的車輛相對較少,，至于路況基建,，比如車道線和相關(guān)標(biāo)識的完備程度總體還算可以，所以應(yīng)該是一個(gè)比較理想的自動(dòng)駕駛能力展示區(qū)域,?？紤]到Tesla FSD的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)測試，迄今為止公開已有半年之久,，大約2000名北美（主要是美國）的Tesla各型車主作為“義務(wù)測試駕駛員”在互聯(lián)網(wǎng)上的各種渠道公開了大量的測試視頻,，小編一個(gè)一個(gè)版本跟下來，直到現(xiàn)在的v8.2,，也算看了不少FSD的實(shí)際道路測試視頻,，怎么說也不算零基礎(chǔ)了。但當(dāng)小編看到華為極狐的測試7分鐘視頻,，雖然成像質(zhì)量不佳,，考察的線路也未見得多合理和有說服力……但就這個(gè)視頻中的表現(xiàn)看，確實(shí)夠得上“驚艷”二字,。小編絕對和輿論主體交口一致稱贊的論調(diào)保持同步,！

如果不深究這種“驚艷”表現(xiàn)的具體技術(shù)原因（當(dāng)下也沒條件深究）,，僅從測試場景條件看,，其實(shí)很容易找到造成這種體驗(yàn)反差的原因：簡單說就是國內(nèi)的city road道路條件（典型的，相比較于high speed road）下,，因?yàn)榇嬖诖罅炕祀s的小型機(jī)動(dòng)車輛（電動(dòng)單車）,、非機(jī)動(dòng)車輛（自行車）和行人,，從而使得我們觀察美國Tesla FSD測試視頻中的道路環(huán)境所獲取的直觀經(jīng)驗(yàn)，一下子被抬高到“地獄級難度”的水準(zhǔn),。在這個(gè)難度下,，華為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)基本上是做到了收放自如、應(yīng)對有序,、安全和有效率地通過……那就沒理由不贊美了,。

但如果需要我們理性一點(diǎn)點(diǎn)去思考，那么其實(shí)很容易會(huì)提出以下問題,，而至少在視頻中是沒有給出具體答案的：

1 除了視頻中所呈現(xiàn)的道路環(huán)境,，是否涉及在上海進(jìn)行過其它更惡劣的道路環(huán)境考驗(yàn)？即,，徐值軍徐董所提到的上海1000公里無接管,，是在類似區(qū)域的累計(jì)，還是曾經(jīng)嘗試過更大范圍的測試,？

2 視頻中的測試道路/區(qū)域,，是否完成HDmap繪制和部署？還是僅采用一般的導(dǎo)航級別的地圖,？

3 視頻中的測試道路/區(qū)域,，是否提供V2X基礎(chǔ)設(shè)施？在測試中,，極狐阿爾法S是否有借助V2X能力獲取外部信息,？（比如紅綠燈狀態(tài)）

4 視頻中的極狐阿爾法S車輛本身是否部署并依賴GPS-RTK高精度定位技術(shù)？還是有其他方式解決高精度定位能力,？

5 視頻中所涉及的載車是否為極狐阿爾法S的量產(chǎn)商用車輛,？或者尚未達(dá)到量產(chǎn)商用的測試部件/功能占比多少？

從現(xiàn)在可以公開獲知的宣傳資料表明,，相較于目前量產(chǎn)的商用車輛的自動(dòng)駕駛能力而言,，如果不算龐大復(fù)雜且昂貴的Robotaxi測試車隊(duì)（類似于Waymo、滴滴等）,，最大的差異是,，我們第一次在量產(chǎn)車（雖然還未發(fā)布）上看到激光雷達(dá)。如下圖所示：

而且是三顆96線,，F(xiàn)OV視場達(dá)到120度的激光雷達(dá),，10Hz的探測幀率意味著每100ms，在車頭指向處給出一個(gè)接近300度跨度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)圖,，如下范圍：

我們這里就不考慮去論證極狐這款搭載全套華為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的車輛的其它硬件配置了,，就Lidar這一項(xiàng)的新增，已經(jīng)足夠“奢華”了,?？紤]到Lidar對于目標(biāo)物體（特別是近處小于50m）的測距,、輪廓繪制的精度可以算是非常高了，而且是屬于傳感器直接給出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),，CPU都不用耗費(fèi)資源進(jìn)行結(jié)構(gòu)化計(jì)算即可直接對目標(biāo)物體進(jìn)行判斷,，或者和其他傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合后的綜合判斷。所以激光雷達(dá)在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)里的關(guān)鍵角色,，就不言而喻了,。讀者可以在原則上這樣理解傳感器的感知質(zhì)量：如果傳感器的精度不夠高、或者說感知結(jié)果的可靠性不夠高（即置信度不夠高）,，那么必然面對需要在對于目標(biāo)識別的“假陽性”和“假陰性”之間找平衡,。這意味著要么犧牲安全性，要么犧牲駕乘體驗(yàn),，而這很難統(tǒng)一,。但如果傳感器的數(shù)據(jù)感知能力足夠好，感知的數(shù)據(jù)結(jié)果置信度足夠高,，那么就不必面臨這個(gè)艱難的二選一困境,，可以同時(shí)抑制“假陽性”和“假陰性”。所以看得清楚,、看得真切,，是自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)傳感器的核心使命。

這里有讀者可能會(huì)問,，那么到底為啥Elon Musk這么看不上Lidar呢,？小編的個(gè)人判斷應(yīng)該是這樣，在Autopilot的研發(fā)早期,，即2016年左右,，Musk是拄著Mobileye的前向視覺（單目）ADAS系統(tǒng)的拐棍兒前行的。在那個(gè)時(shí)代,，Tesla也是付出很大的努力在自己的車輛上逐步完成了對于Bosch的毫米波雷達(dá)和Mobileye的視覺系統(tǒng)的集成,，不論從成本還是技術(shù)難度上看，Camera+Radar就是那個(gè)階段的配置了,，在前裝量產(chǎn)車上,，是不可能去考慮超級昂貴的Velandar機(jī)械式激光雷達(dá)的，一顆Lidar快頂上半輛Model S的價(jià)格了,，Tesla的目標(biāo)在彼時(shí)根本就不是直奔Level-4的Robotaxi,，所以不論從哪個(gè)角度來看，都完全沒必要,。至于后來歷經(jīng)和Mobileye分手,，自身逐漸長大成熟，在2019年的Tesla自動(dòng)駕駛開放日上，納入視覺機(jī)器學(xué)習(xí)頂級專家Andrej Karpathy的Musk就放出了那句著名的“Lidar is doomed”離奇論調(diào),，但確實(shí)是符合他一貫堅(jiān)守的“第一性原理”，既然人類不需要兩眼發(fā)射激光來辨識和量化外部環(huán)境,，那么我們也不用,！

從小編的角度看，成本還是決定性因素,。Lidar在產(chǎn)品上的突破確實(shí)是就這兩年的事情,，尤其國內(nèi)的玩家越來越多，而且不乏像華為這樣的大玩家,，所以Lidar成本做下來前裝得起,，可靠性做上去過得了車規(guī)，當(dāng)下確實(shí)是曙光浮現(xiàn)的時(shí)刻,。如果隨著華為的入局,，還有其他幾家專業(yè)Lidar廠家在今明兩年的逐步進(jìn)入整車的前裝量產(chǎn)市場，再有兩年的普適的實(shí)踐考核,，Lidar應(yīng)該還是利遠(yuǎn)大于弊的傳感器,。而且Lidar本身還是屬于主機(jī)上的附加傳感器,，這部分成本隨時(shí)間終會(huì)合理攤?cè)胝嚦杀径幌M(fèi)者一次性購車而消化,；對比而言，非常重系統(tǒng)的廣義上的傳感器,，比如V2X和HDmap,，在成本上和大系統(tǒng)維護(hù)上，被市場所消化的周期可能就會(huì)更長一些,。

小編寫過很多關(guān)于Tesla和其Autopilot的文章了,，一個(gè)顯而易見的道理是，Tesla偏偏就是挑選了最難實(shí)現(xiàn)的單車純視覺路線,，當(dāng)然他在通用性上肯定更強(qiáng)（因?yàn)椴灰蕾嚮蛘弑M可能少依賴外部條件）,，但是對于技術(shù)實(shí)現(xiàn)的難度上，那不是難了一點(diǎn)兒半點(diǎn)兒,。Lidar如果產(chǎn)品化做得好,，也許確實(shí)可以商輟。至少到目前FSD的進(jìn)展（v8.2）,，在灣區(qū)幾個(gè)城市的測試表現(xiàn)來看,，單純視覺識別還是有不少的問題，感覺對于這些細(xì)枝末節(jié)的問題,，收斂起來還是比較困難的,。也許下個(gè)月的FSD v9版本會(huì)有大幅度進(jìn)步嘛？

與此形成對照，第一次看到華為和極狐的這段自動(dòng)駕駛實(shí)操視頻（不同于公司的宣傳視頻）,，確實(shí)有幾個(gè)地方很令人感到“驚艷”,，我們在這里逐一分析。

細(xì)節(jié)一：交通燈在中控面板上顯示風(fēng)格

通過路口時(shí),，中控UI中所顯示的紅綠燈位置和個(gè)數(shù),，都和實(shí)際的本路口紅綠燈配置不吻合，即非寫實(shí),，只是表達(dá)紅綠燈組合信息的作用,。而且華為這個(gè)紅綠燈顯示是從頭到尾整個(gè)駕駛過程中都存在的，綠燈狀態(tài)和無紅綠燈路段置灰,，紅燈狀態(tài)為紅,。如下圖：

這和Tesla FSD的中控UI中對于紅綠燈的處理有明顯差別：

Tesla FSD的中控UI中，真實(shí)反映的不僅僅是紅綠燈的內(nèi)容信息,，還包括紅綠燈的個(gè)數(shù)和實(shí)際位置（甚至包括高低）,。突出這個(gè)差異沒有技術(shù)水平高低的評判含義，小編覺得只能說明FSD確實(shí)非常依賴視覺信號（也只有視覺信息可以依賴了）,，而且真實(shí)顯示視覺結(jié)果,，人類駕駛員在這個(gè)UI環(huán)境下應(yīng)該會(huì)有更加真實(shí)和直觀的體驗(yàn)。

Tesla的karpathy在公開的技術(shù)演講上提到過,，F(xiàn)SD對待每一個(gè)十字路口都仿佛第一次看到,，依賴自己強(qiáng)大的視覺能力即時(shí)處理千變?nèi)f化的路口信息，從而獲取最大化的普適能力,。但實(shí)際上這話也有點(diǎn)吹牛,，因?yàn)楹罄m(xù)的一些曝光資料顯示，Tesla的道路結(jié)構(gòu)底圖,，雖然不是真正意義上的高精地圖,，也實(shí)實(shí)在在包含了一些必要的十字路口信息和道路結(jié)構(gòu)信息，里面確實(shí)有紅綠燈的具體位置,，和十字路口車道的對應(yīng)關(guān)系,。如果如Karpathy所說，都交給視覺系統(tǒng)去即時(shí)判讀,，那么必然通過效率會(huì)降低,，F(xiàn)SD的MTBF（在這里讀者可以理解為人類司機(jī)的干預(yù)次數(shù)）會(huì)上升，這不是Tesla希望看到的結(jié)果,。

華為在這段測試路段上,，按照小編的推測，HDmap條件肯定是具備的,，即每個(gè)紅綠燈的位置和高度必然在HDmap中有標(biāo)定值,，但華為在中控UI中選擇了簡化（即位置固定）處理紅綠燈顯示方式,，只根據(jù)視覺捕捉的紅綠黃信號進(jìn)行UI上的填充處理，也是沒問題的,。本質(zhì)上和Tesla的低精度駕駛底圖中紅綠燈位置的預(yù)埋信息一致,。

細(xì)節(jié)二：第一次無保護(hù)左轉(zhuǎn)

【Huawei-1】

這個(gè)左轉(zhuǎn)總得來說表現(xiàn)是不錯(cuò)的，比較好地實(shí)現(xiàn)了通行效率和安全性之間的折中,，當(dāng)然犧牲的是乘坐體驗(yàn),，因?yàn)閳?zhí)行了一腳從15Kmph直接大幅度剎停的操作。在國內(nèi)的這種無保護(hù)左轉(zhuǎn)的通行條件下,，如果傾向保守的安全性,，那就會(huì)造成局部擁堵,、被后車鳴笛催促等小范圍的交通混亂,，這是必然的，也是我們多數(shù)人每天的直接體驗(yàn),。因此華為這個(gè)抵近式——?jiǎng)x?！儋N著直行車尾左轉(zhuǎn)的動(dòng)作，看似激進(jìn),，實(shí)則必要,。

對比Tesla的FSD，哪怕是在西海岸灣區(qū)幾個(gè)大城市的測試,，也很難遇到類似國內(nèi)的這種場景,。他們基本都是“等停——通過”的機(jī)制,，而且FSD本身也很保守,，畢竟他是大規(guī)模測試，且交給的是平民駕駛員,，出任何一件安全事故都是巨大的壓力,。所以直觀感受就是，通過路口的效率很慢,。如果你看過早期Waymo的表現(xiàn),，那就更慢了。而且Waymo直到現(xiàn)在在亞利桑那的Robotaxi服務(wù)還是有“規(guī)避左轉(zhuǎn)”的規(guī)劃政策的,，一個(gè)左轉(zhuǎn)可抵達(dá)的目的地,，會(huì)導(dǎo)致繞路執(zhí)行四個(gè)右轉(zhuǎn)，安全至上了,。

從技術(shù)底層看,，華為可以做到激進(jìn)左轉(zhuǎn)的原因應(yīng)該是有Lidar助力，可以在低時(shí)延內(nèi)獲取高置信度的路口車流狀態(tài)和測量結(jié)果,，在這個(gè)基礎(chǔ)之上,，做針對“他車”的狀態(tài)預(yù)測就很快,，而且客觀上也比較準(zhǔn)確，包括他車的位置,、速度,、加速度、指向和基于此的未來軌跡預(yù)測,。在視頻中,，主車提速執(zhí)行左轉(zhuǎn)操作，速度提到15秒且接近對向車道的時(shí)候,，由視覺,、Lidar和毫米波雷達(dá)感知融合后的數(shù)據(jù)判定對向直行車輛已經(jīng)開始接近，但在目測應(yīng)該可以先完成自身左轉(zhuǎn)的前提下,，執(zhí)行了大腳剎車,。你可以理解為后臺(tái)的規(guī)劃算法有“禮讓直行”的機(jī)制存在，由硬代碼實(shí)現(xiàn),；也可以理解為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的結(jié)果就是如此,，如果規(guī)劃任務(wù)的實(shí)現(xiàn)是依賴機(jī)器學(xué)習(xí)，那么日常訓(xùn)練中的大腳剎車就會(huì)固化到機(jī)器處理能力當(dāng)中去,。

另外一個(gè)有意思的地方在于,，華為主車敢于緊貼著對向直行車通過的動(dòng)作，而執(zhí)行左轉(zhuǎn)動(dòng)作,，不拖泥帶水,，這都是基于Lidar精確感知結(jié)果能力提升的基礎(chǔ)之上的。純視覺感知目前看,，還做不到這么激進(jìn),。

細(xì)節(jié)三：第二次無保護(hù)左轉(zhuǎn)

【Huawei-2】

這里的細(xì)節(jié)在于，左轉(zhuǎn)之后直接,、準(zhǔn)確地進(jìn)入最里側(cè)車道,，應(yīng)該這個(gè)過程是沒有視覺車道對準(zhǔn)并矯正的過程。因?yàn)槭致房谕ǔＪ谴蠓秶恼叫螀^(qū)域,，無地面標(biāo)識線,，自動(dòng)駕駛的難點(diǎn)區(qū)域之一。Tesla FSD在這個(gè)區(qū)域內(nèi)是優(yōu)選前車（人類駕駛員）跟隨,，直到可以視覺捕捉目標(biāo)方向上的目標(biāo)車道（左轉(zhuǎn)或者右轉(zhuǎn)都有這個(gè)問題）,，再做微調(diào)。華為沒有這個(gè)動(dòng)作,，或者說肉眼不可見,，應(yīng)該是高精地圖和高精定位（融合定位）在起作用，轉(zhuǎn)彎之前和過程中,，都很清楚地面看不見的軌跡,，而準(zhǔn)確進(jìn)入目標(biāo)車道,。

細(xì)節(jié)四：直行被左轉(zhuǎn)車輛干擾

【Huawei-3】

華為的主車作為直行車輛在有優(yōu)先權(quán)的前提下，通過路口時(shí)提速已經(jīng)到了27kmph,，在受到轉(zhuǎn)彎車輛威脅之后,，大腳剎車到4Kmph之后，立刻在威脅解除之后恢復(fù)到正常速度,。整個(gè)過程和人類駕駛的行為基本是一致的,。這種場景下，如果是正常的司機(jī)都會(huì)采取接管手段,，但測試車輛并沒有,，而是完整依賴自動(dòng)駕駛能力通過，比較完整,。潛臺(tái)詞是,，測試司機(jī)應(yīng)該是處理過很多這樣的局面了。所以我傾向于相信,，這種類人的“規(guī)劃”輸出,，應(yīng)該主體還是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)機(jī)制,，在經(jīng)歷太多類似場景的訓(xùn)練之后,，就變成了這個(gè)樣子。

可能會(huì)有個(gè)模型過擬合的問題,，可能在面臨更極端場景下會(huì)出問題,，但現(xiàn)在這個(gè)表現(xiàn)應(yīng)該是令人滿意的。

細(xì)節(jié)五：通過機(jī)動(dòng)車,、非機(jī)動(dòng)車,、行人干擾路段

【Huawei-4】

這段視頻也是流傳最廣泛的一段，對于國內(nèi)普遍存在的開放社區(qū)路段,，比較有代表性,。難點(diǎn)體現(xiàn)在：對向機(jī)動(dòng)車輛不遵守道路中心線分割原則而借道行駛，反之主車也有需要借道的需求,；路旁泊車侵占非機(jī)動(dòng)車道,，導(dǎo)致非機(jī)動(dòng)車駛?cè)霗C(jī)動(dòng)車道，并有大量的橫穿現(xiàn)象,；行人橫穿馬路無規(guī)則……等等,。

作為人類駕駛員，我們其實(shí)每天也需要處理不少這樣的“極端”路況,，除了平均通行速度慢一些,，還是可以處理的。主要原因是人類駕駛員具備比較好的“預(yù)測能力”,，道路的競爭目標(biāo)雖然很多,，但我們每天看的多了,，基本可以根據(jù)當(dāng)前畫面信息判斷哪些人會(huì)突然穿越公路，哪些不會(huì),，哪些非機(jī)動(dòng)車基本穩(wěn)定,，哪些會(huì)有超機(jī)動(dòng)行為（比如快遞小哥就特別危險(xiǎn)）……建立在人類高層認(rèn)知的基礎(chǔ)上，通過預(yù)測,，我們會(huì)選擇把注意力放在最容易出問題的方向和距離上進(jìn)行觀察,，所以可以在很高的水平上安全通過。

機(jī)器自動(dòng)駕駛的道理是一樣的,，所以機(jī)器最重要的是在感知能力過關(guān)的基礎(chǔ)上,，執(zhí)行快速和高置信度的預(yù)測動(dòng)作。Lidar在低速場景下,，對于近距離目標(biāo)的探測,，就是完美的；在這個(gè)基礎(chǔ)之上,，在做預(yù)測,，一個(gè)是快一個(gè)是準(zhǔn)確。這就是為什么華為這輛車可以在低速但絲毫不遲滯的節(jié)奏下,，踩了兩腳剎車（一腳是因?yàn)榭爝f小哥,，一腳是因?yàn)槟莻€(gè)黑衣服的行人），但平均通過速度并不低（大概5-10Kmph）,，最終安全穿越這個(gè)復(fù)雜路段,。

這款車上的Lidar三顆，安裝位置直比車輪高一點(diǎn)點(diǎn),，大家還記得蔚來的激光雷達(dá)是安裝在前風(fēng)擋頂部的,。小編感覺還是華為這個(gè)位置比較合適，特別適合密集且無規(guī)律的國內(nèi)社區(qū)道路,。

解讀差不多就這么些,，希望在未來可以看到更多相關(guān)測試結(jié)果，也希望Lidar上量產(chǎn)車一切順利,。而且最最希望這輛測試車輛的驚艷表現(xiàn),，真的是量產(chǎn)級別的，而非依賴太多的系統(tǒng)手段,，而變得很重,，從而為商用推廣造成困難。

備注：

1 插圖1來自于北汽新能源ARCFOX品牌的官方站點(diǎn),，URL：http://www./car_lz ,；

2 插圖2來自于百度百家號， URL：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1697023453064512044&wfr=spider&for=pc,；

3 插圖3/6來自于42號車庫在B站上的七分鐘視頻截圖,，URL：https://www.bilibili.com/video/BV1Jp4y1t7X7?from=search&seid=1337358608828144428,；

4 插圖4來自于鳳凰網(wǎng)相關(guān)資訊，URL：http://auto.ifeng.com/c/84J7HnMp8QH,；

5 插圖5來自于 https://www.sohu.com/a/460039192_607980,；

6 插圖7來自于“Whole Mars Catalog”的FSD測試視頻截圖， URL：https://www./watch?v=Oxf33H8WFH4,；